Od ECB i Feda do Narodne banke Srbije: Centralne banke uveliko koriste AI

U današnje vreme pitanje više nije da li veštačka inteligencija (AI) može da pomogne prilikom izrade analiza i prognoza kretanja inflacije ili privrednog rasta, već – kako to može da uradi na pouzdan i upotrebljiv način.

Centralne banke, poput Evropske centralne banke (ECB) i američkog Feda, ali i Narodne banke Srbije, koriste, između ostalog, mašinsko učenje i tehnike prikupljanja velike količine podataka (web-scraping), a testiraju i mogućnosti ChatGPT – ali uvek uz dozu opreza i neophodne provere.

U osvrtu pod nazivom „Oprezno usvajanje“ (Careful Embrace), jedna od direktorki ECB-a Myriam Moufakkir već je naslovom objasnila kakav je pristup centralne banke evrozone.

S obzirom na to da, kako navode, prikupljaju podatke više od 10 miliona finansijskih i nefinansijskih institucija, kao i preduzeća širom Evrope, oslanjaju se na tehnike mašinskog učenja kako bi ih klasifikovali i obradili.

„Kako bismo produbili razumevanje ponašanja pri određivanju visine cena i dinamike inflacije u EU, primenom web scraping-a i mašinskog učenja u mogućnosti smo da prikupimo ogromnu količinu podataka u realnom vremenu o pojedinačnim cenama proizvoda. Jedan od izazova je, međutim, to što su prikupljeni podaci uglavnom nestrukturirani i nisu direktno pogodni za izračunavanje inflacije“, ukazala je Moufakkir i dodala da zato u saradnji sa ekonomistima, istraživačima i drugim evropskim centralnim bankama rade na razvoju mreže koja će im pomoći da poboljšaju kvalitet analiza.

AI i Narodna banka Srbije

U Narodnoj banci Srbije za Biznis.rs potvrđuju da u pojedinim analizama koriste veštačku inteligenciju i njene elemente, kao što su mašinsko i dubinsko učenje.

„Konkretno, kada je u pitanju inflacija, nju ocenjujemo u realnom vremenu (nowcast) prikupljanjem velikog broja cena proizvoda i usluga sa interneta (oko 30.000). Time dobijamo ocenu inflacije nekoliko sedmica pre zvaničnog podatka statističkog zavoda, što je od velike koristi prilikom izrade srednjoročnih projekcija inflacije. Kompleksan program koji koristimo skida cene automatski sa veb stranica (web scraping), prilagođava ih u odgovarajuću formu i na bazi njih računa ukupnu inflaciju i njene komponente. Veštačku inteligenciju koristili smo kao pomoćno sredstvo pri kodiranju ovog programa, kao i za pretragu pojedinih cena“, objašnjavaju u našoj centralnoj banci.

U oceni inflatornih pritisaka, kako ističu, koriste i razne metode tekstualne analize, pre svega novinskih članaka.

„Koristimo bazu od 130.000 članaka, a metode se baziraju na brojanju reči od interesa u tekstovima, kao i na automatskoj klasifikaciji članaka na određene teme upotrebom metoda mašinskog učenja Latent Dirichlet Allocation. Pored toga, programi veštačke inteligencije, kao što je ChatGPT, veoma dobro razumeju tekstove, pa ovde postoji značajan potencijal upotrebe za tekstualne analize, što nam je jedan od projekata na kojima radimo“, rekli su nam iz NBS.

Osim inflacije, NBS koristi podršku veštačke inteligencije i kada je reč o prognozi kretanja BDP-a.

„Kao jedan od modela koristimo model dubokog učenja (deep learning) LSTM, baziran na neuronskim mrežama, koji pored zvaničnih pokazatelja koristi i neke netradicionalne, kao što su Google trendovi i dnevna potrošnja električne energije“, kažu za Biznis.rs.

Fedov Inkubator za generativni AI

Federalne rezerve SAD najdalje su otišle u razmatranju potencijala za upotrebu veštačke inteligencije za analizu podataka platnog sistema i podataka koji se odnose na aktivnosti nadzora i regulacije – i to kroz uspostavljanje Inkubatora za generativni AI.

„Primena pravih modela veštačke inteligencije, posebno u vezi sa podacima platnog sistema, mogla bi pomoći Fedu da bolje razume ponašanje svojih klijenata i donosi bolje informisane odluke„, rekla je zimus na konferenciji posvećenoj korišćenju AI u federalnim institucijama SAD Sunayna Tuteja, direktorka za inovacije u Fedu.

Ona se tada osvrnula i na bojazan da će AI drastično smanjiti broj zaposlenih ljudi.

„U Fedu je upotreba veštačke inteligencije fokusirana na širenje mogućnosti koje ljudi imaju u vezi obavljanja radnih zadataka, a ne na njihovu zamenu. Naša teza nije da će AI ili generativna AI biti zamena za ljude, već njihova ‘dopuna’ na način da ljudi dobiju više vremena i prostora da obavljaju zahtevnije poslove“, zaključila je Tuteja.