Стоковые изображения от Depositphotos
Tazabek — Сегодня использование искусственного интеллекта в банковской практике раскрывает новые тренды для принятия решений, считает экономист Нургуль Акимова.
По ее словам, актуальны вопросы управления рисками, связанными с климатическими изменениями и цифровизацией финансов, учет климатических рисков в системе внутреннего контроля и отчетности банков. Также рассматриваются вопросы укрепления способности банков выдерживать, адаптироваться и восстанавливаться после серьезных операционных рисков, таких как кибератаки и природные катастрофы.
«Для наращивания потенциала институтов Национальному банку КР необходимо разработать план действий для сбора большого количества неструктурированных данных, исходящих из технологических решений коммерческих банков. Политические решения сегодня будут определять, как ИИ будет работать на благо общества в будущем.
Очевидно, что финансовый сектор значительно выигрывает от внедрения ИИ. Машинное обучение уже используется в оценке кредитов, страховании, управлении активами, выявлении мошенничества и соблюдении нормативных требований. Регулятору следует использовать эти возможности для мониторинга», — утверждает Акимова.
Как добавила экономист, ИИ-инструменты значительно превосходят предыдущие технологии, такие как электричество или интернет, благодаря своей скорости адаптации и повсеместности.
По ее мнению, сила ИИ заключается в способности обрабатывать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что делает его идеальным для прогнозирования экономической активности и мониторинга финансовых систем. ИИ имеет значительный потенциал в улучшении платежных систем, особенно в выявлении отмывания денег.
Макроэкономическое воздействие ИИ зависит от множества факторов, таких как замещение рабочих мест, рост производительности и создание новых задач. Для принятия более качественных решений регулятор мог бы использовать LLM (Large Language Model) для преодоления традиционных ограничений прогнозирования, предоставляя прогнозы без значительной настройки. Практика использования языковых моделей в регулировании показывает, что LLM способны анализировать большие объемы данных и предоставлять точные прогнозы экономических показателей, таких как ВВП или инфляция, без необходимости вручную настраивать модели для каждой конкретной задачи.
LLM (Large Language Model) — это крупная языковая модель, основанная на машинном обучении, способная обрабатывать и генерировать текст на естественном языке. Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им понимать и генерировать связные и осмысленные тексты.
За последними событиями следите через наш Твиттер @tazabek
По сообщению сайта Tazabek