L'influenza dell'intelligenza artificiale sulle banche centrali: politiche monetarie e processi decisionali

L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando l'approccio delle banche centrali alla politica monetaria attraverso l'analisi avanzata dei dati e l'analisi predittiva. La Banca d'Inghilterra ha adottato l'apprendimento automatico per migliorare le previsioni economiche (Banca d'Inghilterra). Analogamente, la Banca Centrale Europea sfrutta l'IA per elaborare grandi serie di dati, migliorando l'accuratezza delle politiche (BCE). La Banca dei Regolamenti Internazionali sottolinea il ruolo dell'IA nel supportare l'analisi macroeconomica e le decisioni politiche.

Questo articolo approfondisce l'influenza dell'IA sulle politiche monetarie e sui processi decisionali delle banche centrali, compreso il ruolo dell'IA nel potenziamento della politica monetaria, nella gestione delle valute digitali e nelle applicazioni e sfide reali che le banche centrali devono affrontare in quest'era guidata dall'IA.

Punti di forza

• Intelligenza artificiale sta trasformando il settore finanziario consentendo l'analisi predittiva, il trading automatizzato e il miglioramento del servizio clienti, con i sistemi di IA nella finanza che dovrebbero raggiungere $97 miliardi entro il 2027.
• Le banche centrali fanno sempre più leva sull'IA per migliorare la politica monetaria, gestire le valute digitali delle banche centrali (CBDC) e migliorare l'efficienza operativa, come dimostrano progetti quali il piano d'azione sull'IA della BCE e le iniziative del BIS Innovation Hub.
• Se da un lato l'IA offre numerosi vantaggi alle banche centrali, tra cui una maggiore efficienza, la gestione del rischio e un significativo risparmio sui costi, dall'altro pone anche delle sfide, come problemi di qualità dei dati, pregiudizi, problemi etici e rischi di cybersecurity.
• Per garantire la qualità e l'affidabilità dei dati utilizzati nei modelli di intelligenza artificiale, è essenziale disporre di solide strutture di governance dei dati.

Comprendere l'intelligenza artificiale nel settore finanziario

L'intelligenza artificiale è passata dall'essere un concetto futuristico a una realtà che sta rimodellando il sistema finanziario a un ritmo rapido. L'IA comprende una serie di tecnologie, tra cui i sistemi di apprendimento automatico basati sui dati e gli approcci basati sulle regole, che consentono alle macchine di simulare l'intelligenza umana, come il ragionamento e la risoluzione dei problemi. Nel settore finanziario, l'IA è particolarmente potente nell'analisi di grandi insiemi di dati per prevedere le tendenze e prendere decisioni informate, rendendola uno strumento prezioso per le istituzioni e i mercati finanziari.

L'IA trasforma il continuo accumulo di dati online in prodotti di valore economico attraverso analisi sofisticate, con un impatto significativo sulle relazioni finanziarie e monetarie.

L'adozione dei sistemi di IA nel settore dei servizi finanziari sta registrando un notevole incremento. Si prevede che le vendite di sistemi di IA nel settore finanziario raddoppieranno entro il 2027, raggiungendo l'incredibile cifra di $97 miliardi, con un tasso di crescita annuale composto del 29%. Questa crescita sottolinea la crescente dipendenza dall'IA per l'intermediazione finanziaria e l'impatto trasformativo che essa ha sul settore finanziario. Dal miglioramento del servizio clienti all'ottimizzazione delle strategie di trading, compreso il trading algoritmico, l'IA sta rimodellando il panorama della finanza.

L'intelligenza artificiale nella finanza

Nel settore finanziario, l'IA si sta affermando come un fattore di svolta. Le analisi predittive alimentate dall'IA aiutano le istituzioni finanziarie a prevedere le tendenze del mercato e il comportamento dei clienti con una precisione senza precedenti. Questa capacità è fondamentale per la stabilità finanziaria, in quanto consente agli istituti di prendere decisioni proattive sulla base di intuizioni basate sui dati. Il trading automatizzato è un'altra applicazione significativa dell'IA, in cui gli algoritmi analizzano i dati di mercato ed eseguono le operazioni in base a criteri predeterminati, ottimizzando le strategie di trading e riducendo al minimo gli errori umani.

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il servizio clienti nel settore dei servizi finanziari in diversi modi:

• I chatbot guidati dall'intelligenza artificiale forniscono assistenza ai clienti 24 ore su 24, semplificando le interazioni con i clienti e migliorando l'esperienza complessiva dei clienti.
• L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nella gestione del rischio, identificando i rischi potenziali e suggerendo strategie di mitigazione, salvaguardando così il sistema finanziario.
• L'integrazione dell'IA nella finanza non solo migliora l'efficienza, ma contribuisce anche alla stabilità e alla solidità dei mercati finanziari.
• L'intelligenza artificiale potenzia l'intermediazione finanziaria migliorando i processi attraverso i quali le istituzioni finanziarie facilitano il flusso di fondi tra risparmiatori e mutuatari, garantendo un'allocazione più efficiente delle risorse.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel settore bancario centrale

Le banche centrali utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare diversi aspetti delle loro operazioni, dal miglioramento della politica monetaria alla gestione delle valute digitali delle banche centrali (CBDC). La capacità dell'IA di elaborare grandi insiemi di dati e di garantirne la qualità attraverso analisi in tempo reale la rende uno strumento prezioso per le banche centrali. La Banca centrale europea (BCE), ad esempio, utilizza l'IA per migliorare la qualità dei dati e potenziare i processi statistici, consentendo decisioni politiche più accurate e tempestive. L'uso di modelli di apprendimento automatico per compiti quali la previsione dell'inflazione e il nowcasting sta diventando sempre più comune tra le banche centrali.

L'IA aggiunge valore economico trasformando i dati in informazioni preziose per le banche centrali, che possono avere un impatto significativo sulle relazioni finanziarie e monetarie.

L'incorporazione dell'IA nell'attività bancaria centrale va oltre la formulazione delle politiche. Iniziative come Aurora e Raven, condotte dal BIS Innovation Hub, stanno studiando l'applicazione dell'IA nella gestione delle transazioni digitali e nel rafforzamento della resilienza informatica. Queste iniziative evidenziano il potenziale dell'IA nel trasformare l'economia digitale rendendo le transazioni più sicure ed efficienti.

Le seguenti sottosezioni approfondiranno il modo in cui l'IA sta migliorando la politica monetaria, il ruolo dell'IA nei CBDC e i casi di studio reali di banche centrali che utilizzano l'IA.

Rafforzare la politica monetaria

L'IA ha trasformato l'approccio delle banche centrali alla politica monetaria. Identificando i modelli nei dati economici in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali, l'IA migliora l'accuratezza delle decisioni di politica monetaria, generando un valore economico significativo grazie alle sue capacità di analisi dei dati. La capacità di analizzare in tempo reale gli indicatori economici consente alle banche centrali di prendere decisioni più tempestive e informate nel campo dell'economia monetaria. I modelli di apprendimento automatico sono particolarmente abili nel gestire le non linearità dei dati, il che è essenziale per compiti come la previsione dell'inflazione e la previsione del commercio globale.

Ad esempio, l'intelligenza artificiale viene utilizzata dal personale della BCE per fare previsioni sull'inflazione, utilizzando tecniche come il web-scraping dei dati sui prezzi e l'impiego di modelli linguistici di grandi dimensioni per la classificazione dei dati. Questa analisi in tempo reale aiuta a prendere decisioni politiche che rispondono alle condizioni economiche attuali, aumentando così l'efficienza e l'efficacia delle operazioni di banca centrale. L'uso dell'IA nei processi statistici migliora ulteriormente la qualità e l'affidabilità dei dati economici, supportando quadri politici più solidi.

IA e valute digitali delle banche centrali (CBDC)

Lo sviluppo e la gestione delle valute digitali delle banche centrali (CBDC) e delle transazioni digitali comportano nuove sfide e opportunità per le banche centrali, e l'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale in questo settore. Progetti come Aurora e Raven del BIS Innovation Hub utilizzano l'intelligenza artificiale per affrontare le questioni legate alle CBDC e alle transazioni digitali, garantendo economie digitali sicure ed efficienti.

L'uso dell'IA in questi progetti dimostra il suo potenziale:

• Migliorare la sicurezza e l'efficienza delle transazioni digitali
• Migliorare l'accuratezza e la velocità di elaborazione delle transazioni
• Rilevare e prevenire le attività fraudolente
• Fornire il monitoraggio e l'analisi in tempo reale delle transazioni digitali.

L'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo cruciale nel plasmare il futuro dei CBDC e delle economie digitali, offrendo nuove possibilità alle banche centrali di creare sistemi finanziari più sicuri ed efficienti.

La disponibilità e la governance dei dati sono fattori chiave per un uso efficace dell'IA nella gestione dei CBDC. Le banche centrali devono garantire solidi quadri di governance dei dati per sfruttare appieno il potenziale dell'IA in questo settore. Con la crescente diffusione delle valute digitali, l'integrazione dell'IA sarà essenziale per gestire le complessità delle transazioni digitali e garantire la stabilità del sistema finanziario.

Casi di studio

Casi di studio pratici offrono preziose indicazioni su come le banche centrali stanno sfruttando l'IA per migliorare le loro operazioni. La Banca centrale europea (BCE) ha sviluppato un piano d'azione per l'IA volto a facilitare l'adozione di strumenti e infrastrutture di IA a supporto di varie attività, tra cui la classificazione dei dati, l'analisi economica e la comunicazione. Ad esempio, la BCE utilizza l'IA per automatizzare la classificazione dei dati, per effettuare lo scraping dei siti web per trovare i prezzi dei prodotti in tempo reale e per assistere i supervisori bancari nella ricerca e nell'analisi di notizie e documenti aziendali.

I modelli di apprendimento automatico utilizzati dal personale della BCE per la previsione dell'inflazione nell'area dell'euro hanno mostrato risultati promettenti, spesso superiori ai metodi di previsione tradizionali. Inoltre, l'IA viene utilizzata per ripulire i dati non strutturati, rendendoli più facili da comprendere e analizzare per gli esseri umani. Questi esempi illustrano l'impatto significativo dell'IA sulle operazioni delle banche centrali, migliorando l'accuratezza e l'efficienza delle analisi economiche e dei processi decisionali.

I vantaggi dell'intelligenza artificiale per le banche centrali

L'adozione dell'IA comporta una miriade di vantaggi per le banche centrali, in particolare l'aumento dell'efficienza operativa, delle capacità di gestione del rischio e dell'efficacia dei costi. Grazie all'IA, le banche centrali possono elaborare rapidamente grandi quantità di dati, consentendo processi decisionali più informati e tempestivi. Automatizzando le attività ripetitive, l'IA consente alle risorse umane di concentrarsi su attività più complesse e strategiche, aumentando così la produttività.

L'IA trasforma inoltre i dati in informazioni utili, creando un valore economico significativo per le operazioni delle banche centrali.

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nel migliorare la stabilità finanziaria:

• Migliorare le valutazioni del rischio e la pianificazione del capitale
• Analizzare grandi insiemi di dati e identificare i rischi potenziali.
• Consentire alle banche centrali di adottare misure proattive per salvaguardare il sistema finanziario.
• Riduzione dei costi operativi grazie alla minimizzazione della necessità di

Maggiore efficienza

Uno dei vantaggi più sostanziali che l'IA offre alle banche centrali è l'aumento dell'efficienza operativa. L'IA migliora l'efficienza dei processi statistici delle banche centrali migliorando la qualità dei set di dati e consentendo una rapida elaborazione di grandi volumi di dati. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) aiutano le banche centrali a gestire e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficace.

Automatizzando le attività di routine, l'IA aiuta le banche centrali nei seguenti modi:

• Ridurre i tassi di errore
• Migliorare la precisione operativa
• Consentire ai lavoratori umani di concentrarsi su attività più complesse e creative.

Risparmio sui costi

Il potenziale di riduzione dei costi che l'IA presenta è un altro vantaggio sostanziale per le banche centrali. Automatizzando varie attività, l'IA riduce la necessità di interventi manuali, riducendo così i costi operativi. L'automazione attraverso l'IA aiuta a ottimizzare le attività di routine e ripetitive, consentendo un sostanziale risparmio sui costi. Ad esempio, l'IA può automatizzare i processi di raccolta e diffusione dei dati, riducendo significativamente la necessità di intervento umano.

L'implementazione dell'automazione guidata dall'IA nelle banche centrali può portare a una notevole riduzione delle spese operative. La capacità di ridurre al minimo i costi dei processi manuali e di snellire le operazioni rende l'IA uno strumento prezioso per migliorare l'efficacia dei costi delle operazioni delle banche centrali. I risparmi sui costi possono essere reindirizzati verso iniziative più strategiche, contribuendo ulteriormente all'efficienza e all'efficacia complessiva delle banche centrali.

Rischi e sfide dell'IA nel settore bancario centrale

Nonostante la moltitudine di vantaggi, l'incorporazione dell'IA nel settore bancario centrale introduce anche diversi rischi e sfide. Un problema significativo è la qualità dei dati utilizzati nei modelli di IA. Dati di scarsa qualità possono portare a previsioni fuorvianti o dannose, rendendo necessari solidi framework di governance dei dati per garantirne l'affidabilità. Inoltre, l'affidamento a pochi fornitori di modelli di IA aumenta i rischi di dipendenza da terzi per le istituzioni finanziarie.

Un'altra sfida significativa è rappresentata dal potenziale di pregiudizi e problemi etici nell'impiego dell'IA. I modelli di IA possono riflettere e perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, con il rischio di decisioni ingiuste e di discriminazione algoritmica. Inoltre, la natura di ‘scatola nera’ dei modelli di IA, in cui il processo decisionale non è trasparente, amplifica le preoccupazioni etiche e complica la responsabilità.

Anche i rischi di cybersecurity, compreso il rischio sistemico posto dall'IA, rappresentano una minaccia significativa, in quanto l'IA introduce nuove vulnerabilità come gli attacchi di tipo prompt injection e gli attacchi di data poisoning.

Problemi di qualità dei dati

La qualità dei dati è un aspetto critico per le applicazioni di IA nel settore bancario centrale. I modelli addestrati su dati di scarsa qualità possono produrre previsioni fuorvianti o dannose, rendendo essenziali solide strutture di governance dei dati. Le banche centrali devono garantire la qualità e l'affidabilità dei dati utilizzati nei modelli di IA per evitare potenziali insidie. I modelli di apprendimento automatico eccellono nell'imporre una struttura ai dati non strutturati, il che è fondamentale per le applicazioni di IA delle banche centrali.

Per affrontare i problemi di qualità dei dati, le banche centrali devono investire in solide strutture di governance dei dati che garantiscano l'accuratezza, la completezza e l'affidabilità dei dati utilizzati nei modelli di IA. Questo investimento è fondamentale per mantenere l'integrità dei processi decisionali guidati dall'IA e per garantire che le informazioni generate siano affidabili e utilizzabili.

Pregiudizi e problemi etici

Le sfide più importanti nell'impiego dell'IA nel settore bancario centrale includono pregiudizi e preoccupazioni etiche. I modelli di IA possono riflettere e perpetuare i pregiudizi presenti nei dati su cui vengono addestrati. Ciò comporta il rischio di decisioni ingiuste e di discriminazione algoritmica, che possono esacerbare le disuguaglianze esistenti. Le banche centrali devono vigilare sul potenziale di parzialità dei loro sistemi di IA e sforzarsi di garantire l'equità e l'uguaglianza nei loro processi decisionali.

La natura di ‘scatola nera’ dei modelli di IA, in cui il processo decisionale non è trasparente, complica ulteriormente queste preoccupazioni etiche. La mancanza di spiegazioni nei modelli di IA può rendere difficile ritenere i sistemi di IA responsabili delle loro decisioni. Per affrontare questi problemi, le banche centrali devono dare priorità alla trasparenza e sviluppare meccanismi per comprendere e spiegare come i modelli di IA giungono alle loro conclusioni. Questa trasparenza è fondamentale per mantenere la fiducia del pubblico e garantire un impiego etico dell'IA nel settore bancario centrale.

Rischi di sicurezza informatica

L'integrazione dell'IA nelle banche centrali introduce anche nuovi rischi di cybersecurity. Ad esempio, i modelli di IA sono vulnerabili agli attacchi di tipo prompt injection, in cui gli aggressori creano input progettati per far comportare i modelli in modi non previsti. Inoltre, gli attacchi di data poisoning, in cui entità malintenzionate manomettono i dati di addestramento, rappresentano una minaccia significativa per l'integrità dei sistemi di IA. Questi rischi di cybersecurity sottolineano la necessità di misure di sicurezza solide per proteggere i modelli e i dati di IA.

L'intelligenza artificiale può anche migliorare la resilienza informatica contribuendo all'individuazione precoce di attività fraudolente. Ad esempio, il progetto Aurora del BIS Innovation Hub esplora l'uso dell'IA per individuare le attività di riciclaggio di denaro dai dati dei pagamenti. Analogamente, il progetto Raven utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare la resilienza informatica delle banche centrali. Se da un lato l'intelligenza artificiale introduce nuovi rischi per la sicurezza informatica, dall'altro offre potenti strumenti per rafforzare le difese di sicurezza informatica e proteggere il sistema finanziario.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nel settore bancario centrale

IA generativa ha un futuro promettente nel settore bancario centrale, con potenziali analogie con i progressi tecnologici storici come la macchina a vapore e l'elettricità in termini di impatto trasformativo. La capacità dell'IA di aumentare la produttività, influenzare il mercato del lavoro e migliorare la stabilità finanziaria la rende uno strumento fondamentale per le banche centrali. Tuttavia, la velocità di adozione e di diffusione dell'IA nei vari settori influenzerà in modo significativo il suo impatto complessivo sulla produttività.

Il potenziale dell'IA di sostituire e integrare il lavoro umano introduce incertezza riguardo al suo impatto complessivo sull'occupazione. Se da un lato l'IA può aumentare significativamente la produttività, dall'altro le sue implicazioni più ampie sui mercati del lavoro e sulla stabilità finanziaria richiedono un'attenta considerazione. Le seguenti sottosezioni analizzeranno i progressi tecnologici dell'IA e le loro implicazioni più ampie per le banche centrali.

I progressi tecnologici

I progressi tecnologici nell'IA, come l'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni, rappresentano passi avanti significativi nel settore. L'IA generativa, che crea contenuti simili a quelli umani, ha il potenziale per rivoluzionare diversi aspetti del central banking. I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono ora utilizzati per gestire fonti di dati non tradizionali come testo, immagini e audio, migliorando ulteriormente le capacità dei sistemi di IA.

Questi progressi tecnologici possono aumentare significativamente la produttività agendo come assistenti di codifica, gestendo fabbriche intelligenti autonome e fornendo analisi economiche in tempo reale. L'integrazione di questi nuovi strumenti nell'attività bancaria centrale può favorire l'innovazione e l'efficienza, rendendo l'IA una risorsa indispensabile per le future operazioni di banca centrale.

Implicazioni più ampie

Le implicazioni più ampie dell'IA sulla produttività, sui mercati del lavoro e sulla stabilità finanziaria sono profonde. L'IA può esercitare una pressione al ribasso sui prezzi sostituendo il lavoro e aumentando la produttività. Tuttavia, ciò significa anche che circa 25% di posti di lavoro in Europa sono altamente esposti all'automazione abilitata dall'IA, il che potrebbe portare a cambiamenti significativi nel mercato del lavoro.

Inoltre, la crescente potenza di calcolo richiesta dall'IA potrebbe potenzialmente far lievitare i costi energetici. Le banche centrali devono considerare queste implicazioni più ampie quando integrano l'IA nelle loro operazioni, assicurando che i benefici dell'IA siano bilanciati con le sue potenziali sfide e impatti sull'economia e sulla società.

InvestGlass: La soluzione giusta per l'integrazione dell'intelligenza artificiale

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InvestGlass offre una soluzione completa per le banche centrali che desiderano sfruttare l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza e la produttività.

L'attenzione della piattaforma alla sicurezza dei dati e alla conformità con le normative svizzere assicura che le banche centrali possano affidare a InvestGlass i loro dati sensibili. Grazie a tecniche di crittografia avanzate e all'autenticazione a più fattori, InvestGlass garantisce i massimi livelli di sicurezza dei dati.

Le seguenti sottosezioni forniranno una panoramica dettagliata di InvestGlass, i suoi vantaggi per le banche centrali e un ipotetico caso di studio che ne illustra l'impatto.

Panoramica di InvestGlass

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La piattaforma è altamente personalizzabile e consente alle banche centrali di adattarla alle loro esigenze specifiche. L'attenzione di InvestGlass alla collaborazione tra dipartimenti e team garantisce l'unificazione della tecnologia e dei flussi di lavoro, migliorando l'efficienza operativa complessiva. Con la sua suite completa di funzionalità e l'attenzione alla sicurezza dei dati, InvestGlass è ben equipaggiata per supportare le banche centrali nel loro percorso di integrazione dell'IA.

Vantaggi per le banche centrali

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La suite completa di strumenti e l'attenzione alla sicurezza dei dati fanno di InvestGlass la soluzione giusta per le banche centrali che vogliono migliorare i processi di onboarding digitale e aumentare l'efficienza operativa. Sfruttando InvestGlass, le banche centrali possono garantire una perfetta integrazione dell'IA nelle loro operazioni, promuovendo l'innovazione e migliorando la soddisfazione dei clienti.

Sintesi

L'IA sta trasformando l'attività bancaria centrale, offrendo numerosi vantaggi come una maggiore efficienza, una migliore gestione del rischio e risparmi sui costi, ma presentando anche sfide come i rischi per la stabilità finanziaria, i problemi di qualità dei dati, le distorsioni e i rischi per la cybersecurity. Il futuro dell'IA nel settore bancario centrale è promettente, con progressi tecnologici e implicazioni più ampie sulla produttività e sui mercati del lavoro. InvestGlass si distingue come soluzione ideale per l'integrazione dell'IA, fornendo una piattaforma completa e sicura per le banche centrali. Per il futuro, abbracciare il potenziale dell'IA e allo stesso tempo affrontare le sue sfide sarà fondamentale per la continua evoluzione del sistema bancario centrale.

Domande frequenti

Che cos'è InvestGlass?

InvestGlass è una piattaforma svizzera basata sul cloud che fornisce strumenti di automazione delle vendite e CRM per i professionisti che cercano una soluzione di Act cloud non statunitense.

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Per chi è adatto InvestGlass?

InvestGlass è adatto alle aziende che cercano l'indipendenza geopolitica e che vogliono beneficiare di strumenti moderni quali onboarding digitale e l'intelligenza artificiale, nonché per le banche che vogliono migliorare le operazioni di onboarding digitale e la soddisfazione dei clienti.

Dove sono ospitati i dati di InvestGlass?

I dati di InvestGlass sono ospitati in Svizzera.