A influência da IA nos bancos centrais: políticas monetárias e processos de tomada de decisão

inteligência artificial (IA) está transformando a abordagem dos bancos centrais em relação à política monetária por meio de análises avançadas de dados e análises preditivas. O Banco da Inglaterra adotou o aprendizado de máquina para aprimorar as previsões econômicas (Banco da Inglaterra). Da mesma forma, o Banco Central Europeu utiliza a IA para processar grandes conjuntos de dados, melhorando a precisão das políticas (BCE). O Bank for International Settlements destaca o papel da IA no apoio à análise macroeconômica e às decisões políticas.

Este artigo aborda a influência da IA nas políticas monetárias e nos processos de tomada de decisão dos bancos centrais, incluindo o papel da IA no aprimoramento da política monetária, no gerenciamento de moedas digitais e nas aplicações e desafios do mundo real que os bancos centrais enfrentam nesta era impulsionada pela IA.

Principais conclusões

• Inteligência artificial está transformando o setor financeiro ao possibilitar a análise preditiva, a negociação automatizada e o atendimento aprimorado ao cliente, com a projeção de que os sistemas de IA no setor financeiro atinjam $97 bilhões até 2027.
• Os bancos centrais estão aproveitando cada vez mais a IA para aprimorar a política monetária, gerenciar as moedas digitais do banco central (CBDCs) e melhorar a eficiência operacional, exemplificada por projetos como o plano de ação de IA do BCE e as iniciativas do BIS Innovation Hub.
• Embora a IA ofereça inúmeros benefícios para os bancos centrais, incluindo maior eficiência, gerenciamento de riscos e economia significativa de custos, ela também apresenta desafios, como problemas de qualidade de dados, viés, preocupações éticas e riscos de segurança cibernética.
• Estruturas robustas de governança de dados são essenciais para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados usados nos modelos de IA.

Entendendo a inteligência artificial no setor financeiro

A inteligência artificial deixou de ser um conceito futurista para se tornar uma realidade que está remodelando o sistema financeiro em um ritmo acelerado. A IA engloba uma série de tecnologias, inclusive sistemas de aprendizado de máquina orientados por dados e abordagens baseadas em regras, que permitem que as máquinas simulem a inteligência humana, como raciocínio e solução de problemas. No setor financeiro, a IA é particularmente poderosa na análise de grandes conjuntos de dados para prever tendências e tomar decisões informadas, o que a torna uma ferramenta inestimável para instituições e mercados financeiros.

A IA transforma o acúmulo contínuo de dados on-line em produtos de valor econômico por meio de análises sofisticadas, impactando significativamente as relações financeiras e monetárias.

A adoção de sistemas de IA no setor de serviços financeiros está testemunhando um aumento considerável. Prevê-se que as vendas de sistemas de IA no setor financeiro mais do que dobrem até 2027, atingindo a impressionante cifra de $97 bilhões, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%. Esse crescimento ressalta a crescente dependência da IA para a intermediação financeira e o impacto transformador que ela tem sobre o setor financeiro. Desde o aprimoramento do atendimento ao cliente até a otimização das estratégias de negociação, incluindo a negociação algorítmica, a IA está remodelando o cenário financeiro.

IA em finanças

No setor financeiro, a IA está surgindo como um divisor de águas. A análise preditiva com tecnologia de IA ajuda as instituições financeiras a prever as tendências do mercado e o comportamento dos clientes com uma precisão sem precedentes. Esse recurso é crucial para a estabilidade financeira, pois permite que as instituições tomem decisões proativas com base em insights orientados por dados. A negociação automatizada é outra aplicação significativa da IA, em que os algoritmos analisam os dados do mercado e executam negociações com base em critérios predeterminados, otimizando as estratégias de negociação e minimizando o erro humano.

A IA está revolucionando o atendimento ao cliente no setor de serviços financeiros de várias maneiras:

• Os chatbots orientados por IA oferecem suporte ao cliente 24 horas por dia, simplificando as interações com o cliente e aprimorando a experiência geral do cliente.
• A IA desempenha um papel fundamental no gerenciamento de riscos, identificando riscos potenciais e sugerindo estratégias de mitigação, protegendo assim o sistema financeiro.
• A integração da IA nas finanças não apenas melhora a eficiência, mas também contribui para a estabilidade e a solidez dos mercados financeiros.
• A IA aprimora a intermediação financeira ao melhorar os processos pelos quais as instituições financeiras facilitam o fluxo de fundos entre poupadores e tomadores de empréstimos, garantindo uma alocação mais eficiente dos recursos.

O papel da IA no banco central

Os bancos centrais estão utilizando a IA para aumentar diversos aspectos de suas operações, desde o aprimoramento da política monetária até o gerenciamento das moedas digitais do banco central (CBDCs). A capacidade da IA de processar grandes conjuntos de dados e garantir a qualidade dos dados por meio de análises em tempo real faz dela uma ferramenta inestimável para os bancos centrais. Por exemplo, o Banco Central Europeu (BCE) usa a IA para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados e aprimorar os processos estatísticos, permitindo decisões políticas mais precisas e oportunas. O uso de modelos de aprendizado de máquina para tarefas como previsão de inflação e nowcasting está se tornando cada vez mais comum entre os bancos centrais.

A IA agrega valor econômico ao transformar dados em insights valiosos para os bancos centrais, o que pode impactar significativamente as relações financeiras e monetárias.

A incorporação da IA no banco central vai além da formulação de políticas. Iniciativas como Aurora e Raven, lideradas pelo BIS Innovation Hub, estão investigando a aplicação da IA no gerenciamento de transações digitais e no reforço da resiliência cibernética. Essas iniciativas destacam o potencial da IA para transformar a economia digital, tornando as transações mais seguras e eficientes.

As subseções a seguir se aprofundarão em como a IA está aprimorando a política monetária, o papel da IA nos CBDCs e estudos de casos reais de bancos centrais que utilizam IA.

Aprimoramento da política monetária

A IA transformou a abordagem dos bancos centrais em relação à política monetária. Ao identificar padrões nos dados econômicos com mais eficácia do que os métodos tradicionais, a IA aumenta a precisão das decisões de política monetária, gerando um valor econômico significativo por meio de seus recursos de análise de dados. A capacidade de realizar análises em tempo real de indicadores econômicos permite que os bancos centrais tomem decisões de política mais oportunas e informadas no âmbito da economia monetária. Os modelos de aprendizado de máquina são particularmente hábeis em lidar com não linearidades nos dados, o que é essencial para tarefas como previsão de inflação e previsão do comércio global.

Por exemplo, a IA é usada pela equipe do BCE para prever a inflação, utilizando técnicas como a extração de dados de preços da Web e o emprego de modelos de linguagem ampla para a classificação de dados. Essa análise em tempo real auxilia na tomada de decisões políticas que respondem às condições econômicas atuais, aumentando assim a eficiência e a eficácia das operações do banco central. O uso da IA em processos estatísticos aumenta ainda mais a qualidade e a confiabilidade dos dados econômicos, dando suporte a estruturas de políticas mais robustas.

IA e moedas digitais do Banco Central (CBDCs)

O desenvolvimento e o gerenciamento das moedas digitais do banco central (CBDCs) e das transações digitais trazem novos desafios e oportunidades para os bancos centrais, com a IA desempenhando um papel fundamental nessa área. Projetos como Aurora e Raven, do BIS Innovation Hub, utilizam a IA para tratar de questões relacionadas a CBDCs e transações digitais, garantindo economias digitais seguras e eficientes.

O uso da IA nesses projetos demonstra seu potencial para:

• Aumentar a segurança e a eficiência das transações digitais
• Melhorar a precisão e a velocidade do processamento de transações
• Detectar e evitar atividades fraudulentas
• Fornecer monitoramento e análise em tempo real de transações digitais

A IA está desempenhando um papel crucial na formação do futuro dos CBDCs e das economias digitais, oferecendo novas possibilidades para os bancos centrais criarem sistemas financeiros mais seguros e eficientes.

A disponibilidade e a governança de dados são fatores essenciais para o uso eficaz da IA na gestão de CBDCs. Os bancos centrais devem garantir estruturas robustas de governança de dados para aproveitar todo o potencial da IA nessa área. À medida que as moedas digitais se tornam mais predominantes, a integração da IA será essencial para gerenciar as complexidades das transações digitais e garantir a estabilidade do sistema financeiro.

Estudos de caso

Estudos de casos práticos oferecem insights valiosos sobre como os bancos centrais estão aproveitando a IA para melhorar suas operações. O Banco Central Europeu (BCE) desenvolveu um plano de ação de IA com o objetivo de facilitar a adoção de ferramentas e infraestrutura de IA para dar suporte a várias tarefas, incluindo classificação de dados, análise econômica e comunicação. Por exemplo, o BCE usa a IA para automatizar a classificação de dados, raspando sites para obter preços de produtos em tempo real e auxiliando os supervisores bancários a encontrar e analisar notícias e registros corporativos.

Os modelos de aprendizado de máquina utilizados pela equipe do BCE para prever a inflação da área do euro têm apresentado resultados promissores, muitas vezes superando os métodos de previsão convencionais. Além disso, a IA é usada para limpar dados não estruturados, facilitando a compreensão e a análise pelos seres humanos. Esses exemplos ilustram o impacto significativo da IA nas operações do banco central, aumentando a precisão e a eficiência das análises econômicas e dos processos de tomada de decisão.

Benefícios da IA para bancos centrais

A adoção da IA traz inúmeros benefícios para os bancos centrais, principalmente o aumento da eficiência operacional, das capacidades de gerenciamento de riscos e da relação custo-benefício. Com a IA, os bancos centrais podem processar grandes quantidades de dados rapidamente, permitindo processos de tomada de decisão mais informados e oportunos. Ao automatizar tarefas repetitivas, a IA permite que os recursos humanos se concentrem em atividades mais complexas e estratégicas, aumentando assim a produtividade.

A IA também transforma dados em insights acionáveis, criando um valor econômico significativo para as operações do banco central.

A IA desempenha um papel crucial na melhoria da estabilidade financeira:

• Aprimoramento das avaliações de risco e do planejamento de capital
• Análise de grandes conjuntos de dados e identificação de riscos potenciais
• Permitir que os bancos centrais tomem medidas proativas para proteger o sistema financeiro
• Redução dos custos operacionais, minimizando a necessidade de

Aumento da eficiência

Um dos benefícios mais substanciais que a IA proporciona aos bancos centrais é o aumento da eficiência operacional. A IA melhora a eficiência dos processos estatísticos dos bancos centrais, aprimorando a qualidade dos conjuntos de dados e permitindo o processamento rápido de grandes volumes de dados. Por exemplo, os modelos de linguagem ampla (LLMs) ajudam os bancos centrais a gerenciar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficaz.

Ao automatizar as tarefas de rotina, a IA ajuda os bancos centrais das seguintes maneiras:

• Reduzir as taxas de erro
• Melhorar a precisão operacional
• Permitir que os funcionários humanos se concentrem em atividades mais complexas e criativas

Economia de custos

O potencial de economia de custos que a IA apresenta é outro benefício substancial para os bancos centrais. Ao automatizar várias tarefas, a IA reduz a necessidade de intervenções manuais, diminuindo assim os custos operacionais. A automação por meio da IA ajuda a otimizar tarefas rotineiras e repetitivas, levando a uma economia substancial de custos. Por exemplo, a IA pode automatizar os processos de coleta e disseminação de dados, reduzindo significativamente a necessidade de intervenção humana.

A implementação da automação orientada por IA nos bancos centrais pode levar a reduções consideráveis nas despesas operacionais. A capacidade de minimizar os custos dos processos manuais e simplificar as operações torna a IA uma ferramenta valiosa para melhorar a relação custo-benefício das operações dos bancos centrais. Essa economia de custos pode ser redirecionada para iniciativas mais estratégicas, contribuindo ainda mais para a eficiência e a eficácia gerais dos bancos centrais.

Riscos e desafios da IA no banco central

Apesar dos inúmeros benefícios, a incorporação da IA no banco central também apresenta vários riscos e desafios. Uma preocupação significativa é a qualidade dos dados utilizados nos modelos de IA. Dados de baixa qualidade podem levar a previsões enganosas ou prejudiciais, exigindo estruturas robustas de governança de dados para garantir a confiabilidade dos dados. Além disso, a dependência de poucos provedores de modelos de IA aumenta os riscos de dependência de terceiros para as instituições financeiras.

Outro desafio significativo é o potencial de preconceito e preocupações éticas na implantação da IA. Os modelos de IA podem refletir e perpetuar vieses presentes nos dados de treinamento, apresentando riscos de decisões injustas e discriminação algorítmica. Além disso, a natureza de ‘caixa preta’ dos modelos de IA, em que o processo de tomada de decisão não é transparente, amplia as preocupações éticas e complica a responsabilidade.

Os riscos de segurança cibernética, incluindo o risco sistêmico representado pela IA, também representam uma ameaça significativa, com a IA introduzindo novas vulnerabilidades, como ataques de injeção imediata e ataques de envenenamento de dados.

Problemas de qualidade de dados

A qualidade dos dados é um problema crítico para os aplicativos de IA no banco central. Os modelos treinados com dados de baixa qualidade podem produzir previsões enganosas ou prejudiciais, tornando essenciais as estruturas robustas de governança de dados. Os bancos centrais precisam garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados usados nos modelos de IA para evitar possíveis armadilhas. Os modelos de aprendizado de máquina são excelentes na imposição de estrutura em dados não estruturados, o que é crucial para os aplicativos de IA dos bancos centrais.

Para resolver os problemas de qualidade dos dados, os bancos centrais devem investir em estruturas robustas de governança de dados que garantam a precisão, a integridade e a confiabilidade dos dados usados nos modelos de IA. Esse investimento é vital para manter a integridade dos processos de tomada de decisão orientados por IA e garantir que os insights gerados sejam confiáveis e acionáveis.

Preconceitos e preocupações éticas

Os desafios significativos na implantação da IA no banco central incluem preconceitos e preocupações éticas. Os modelos de IA podem refletir e perpetuar vieses presentes nos dados em que são treinados. Isso apresenta riscos de decisões injustas e discriminação algorítmica, o que pode exacerbar as desigualdades existentes. Os bancos centrais devem estar atentos ao potencial de viés em seus sistemas de IA e se esforçar para garantir justiça e igualdade em seus processos de tomada de decisão.

A natureza de ‘caixa preta’ dos modelos de IA, em que o processo de tomada de decisão não é transparente, complica ainda mais essas preocupações éticas. A falta de explicabilidade nos modelos de IA pode tornar difícil responsabilizar os sistemas de IA por suas decisões. Para resolver essas questões, os bancos centrais precisam priorizar a transparência e desenvolver mecanismos para entender e explicar como os modelos de IA chegam às suas conclusões. Essa transparência é fundamental para manter a confiança do público e garantir a implantação ética da IA no banco central.

Riscos de segurança cibernética

A integração da IA no banco central também introduz novos riscos de segurança cibernética. Por exemplo, os modelos de IA são vulneráveis a ataques de injeção imediata, em que os invasores criam entradas projetadas para fazer com que os modelos se comportem de maneiras não intencionais. Além disso, os ataques de envenenamento de dados, em que entidades mal-intencionadas adulteram os dados de treinamento, representam ameaças significativas à integridade dos sistemas de IA. Esses riscos de segurança cibernética ressaltam a necessidade de medidas de segurança robustas para proteger os modelos e os dados de IA.

A IA também pode aumentar a resiliência cibernética, auxiliando na detecção precoce de atividades fraudulentas. Por exemplo, o Projeto Aurora, do BIS Innovation Hub, explora o uso da IA para detectar atividades de lavagem de dinheiro a partir de dados de pagamentos. Da mesma forma, o Projeto Raven usa a IA para aumentar a resiliência cibernética dos bancos centrais. Embora a IA introduza novos riscos de segurança cibernética, ela também oferece ferramentas poderosas para fortalecer as defesas de segurança cibernética e proteger o sistema financeiro.

O futuro da IA no banco central

IA generativa A IA tem um futuro promissor no banco central, com possíveis semelhanças com avanços tecnológicos históricos, como a máquina a vapor e a eletricidade, em termos de seu impacto transformador. A capacidade da IA de aumentar a produtividade, afetar o mercado de trabalho e melhorar a estabilidade financeira faz dela uma ferramenta essencial para os bancos centrais. Entretanto, a velocidade de adoção e difusão da IA entre os setores influenciará significativamente seu impacto geral sobre a produtividade.

O potencial da IA para substituir e complementar o trabalho humano introduz incertezas com relação ao seu impacto geral sobre o emprego. Embora a IA possa aumentar significativamente a produtividade, suas implicações mais amplas sobre os mercados de trabalho e a estabilidade financeira precisam ser cuidadosamente consideradas. As subseções a seguir explorarão os avanços tecnológicos da IA e suas implicações mais amplas para o banco central.

Avanços tecnológicos

Os avanços tecnológicos em IA, como a IA generativa e os modelos de linguagem de grande porte, representam avanços significativos no campo. A IA generativa, que cria conteúdo semelhante ao humano, tem o potencial de revolucionar vários aspectos do banco central. Grandes modelos de linguagem estão sendo utilizados para lidar com fontes de dados não tradicionais, como texto, imagem e áudio, aprimorando ainda mais os recursos dos sistemas de IA.

Esses avanços tecnológicos podem aumentar significativamente a produtividade, atuando como assistentes de codificação, operando fábricas inteligentes autônomas e fornecendo análises econômicas em tempo real. A integração dessas novas ferramentas ao banco central pode impulsionar a inovação e a eficiência, tornando a IA um ativo indispensável para as futuras operações do banco central.

Implicações mais amplas

As implicações mais amplas da IA sobre a produtividade, os mercados de trabalho e a estabilidade financeira são profundas. A IA pode exercer uma pressão de queda nos preços ao substituir a mão de obra e aumentar a produtividade. Entretanto, isso também significa que cerca de 25% de empregos na Europa estão altamente expostos à automação viabilizada pela IA, o que pode levar a mudanças significativas no mercado de trabalho.

Além disso, o aumento do poder computacional necessário para a IA pode potencialmente aumentar os custos de energia. Os bancos centrais precisam considerar essas implicações mais amplas ao integrar a IA em suas operações, garantindo que os benefícios da IA sejam equilibrados com seus possíveis desafios e impactos na economia e na sociedade.

InvestGlass: A solução certa para a integração de IA

A InvestGlass se destaca como a solução perfeita para a integração da IA no banco central. Ela oferece uma plataforma suíça de AI-CRM baseada em nuvem, adaptada para atender às necessidades exclusivas das instituições financeiras. Com seu conjunto de recursos poderosos, incluindo:

• Integração digital
• CRM
• Gerenciamento de portfólio
• Automação sem código

A InvestGlass oferece uma solução abrangente para bancos centrais que buscam aproveitar a IA para aumentar a eficiência e a produtividade.

O foco da plataforma na segurança de dados e na conformidade com as regulamentações suíças garante que os bancos centrais possam confiar seus dados confidenciais à InvestGlass. Com técnicas avançadas de criptografia e autenticação multifator, a InvestGlass garante os mais altos níveis de segurança de dados.

As subseções a seguir fornecerão uma visão geral detalhada do InvestGlass, seus benefícios para os bancos centrais e um estudo de caso hipotético que ilustra seu impacto.

Visão geral da InvestGlass

A InvestGlass é uma plataforma suíça baseada em nuvem que oferece uma gama de ferramentas de automação de vendas e um CRM projetado para profissionais que buscam uma solução Cloud Act fora dos EUA. A plataforma inclui recursos como:

• Integração digital
• CRM
• Automação de vendas
• Gerenciamento automatizado de portfólio
• Marketing automação
• Portal de atendimento ao cliente

O InvestGlass oferece suporte à configuração rápida com IA, permitindo que os usuários importem leads e contatos rapidamente usando uma ferramenta de importação CSV.

A plataforma é altamente personalizável, permitindo que os bancos centrais a adaptem às suas necessidades específicas. O foco da InvestGlass na colaboração entre departamentos e equipes garante que a tecnologia e os fluxos de trabalho sejam unificados, aumentando a eficiência operacional geral. Com seu conjunto abrangente de recursos e foco na segurança de dados, a InvestGlass está bem equipada para apoiar os bancos centrais em sua jornada de integração de IA.

Benefícios para os bancos centrais

A InvestGlass apresenta inúmeras vantagens para os bancos centrais, especialmente na integração digital e na segurança de dados. A plataforma aprimora os processos de integração digital, garantindo uma experiência suave e eficiente para o cliente. Essa melhoria é crucial para os bancos centrais que buscam aumentar a satisfação do cliente e simplificar suas operações.

Além disso, a InvestGlass oferece os seguintes recursos para garantir a segurança dos dados:

• Técnicas avançadas de criptografia
• Autenticação multifatorial
• Hospedagem de dados na Suíça para cumprir as regulamentações suíças e evitar a dependência de nuvens americanas e chinesas

Esse foco na segurança dos dados torna a InvestGlass um parceiro ideal para os bancos centrais que buscam proteger suas informações confidenciais e, ao mesmo tempo, aproveitar a IA para aumentar a eficiência operacional.

Estudo de caso

Considere um cenário hipotético no qual um banco central incorpora o InvestGlass em suas operações para promover a inclusão financeira dos participantes do mercado. O banco poderia obter os seguintes benefícios:

• Redução significativa no tempo de integração do cliente
• Maior satisfação do cliente
• Operações simplificadas
• Aumento da eficiência geral das interações com os clientes

O conjunto abrangente de ferramentas da InvestGlass e o foco na segurança de dados fazem dela a solução certa para os bancos centrais que buscam melhorar seus processos de integração digital e aumentar a eficiência operacional. Ao aproveitar a InvestGlass, os bancos centrais podem garantir uma integração perfeita da IA em suas operações, impulsionando a inovação e melhorando a satisfação do cliente.

Resumo

A IA está transformando o banco central, oferecendo inúmeros benefícios, como maior eficiência, gerenciamento de risco aprimorado e economia de custos, ao mesmo tempo em que apresenta desafios como riscos à estabilidade financeira, problemas de qualidade de dados, viés e riscos de segurança cibernética. O futuro da IA no banco central é promissor, com avanços tecnológicos e implicações mais amplas na produtividade e nos mercados de trabalho. A InvestGlass se destaca como a solução ideal para a integração da IA, fornecendo uma plataforma abrangente e segura para os bancos centrais. À medida que avançamos, abraçar o potencial da IA e, ao mesmo tempo, enfrentar seus desafios será crucial para a evolução contínua do banco central.

Perguntas frequentes

O que é InvestGlass?

A InvestGlass é uma plataforma suíça baseada em nuvem que fornece ferramentas de automação de vendas e CRM para profissionais que buscam uma solução de Cloud Act fora dos EUA.

Como o InvestGlass ajuda na eficiência das vendas?

InvestGlass ajuda nas vendas eficiência ao unificar o alcance, o envolvimento e a automação em um CRM Swiss Sovereign simples e flexível, permitindo que as equipes de vendas vendam com mais eficiência.

Quais são os recursos do InvestGlass?

A InvestGlass oferece recursos que incluem Configuração rápida de IA, venda completa, alcance de automação com IA, integração digital, CRM, gerenciamento de portfólio, automação sem código, automação de marketing, recursos personalizáveis, processo de aprovação e hospedagem no local ou na Swiss Cloud.

Para quem o InvestGlass é adequado?

A InvestGlass é adequada para empresas que buscam independência geopolítica e desejam se beneficiar de ferramentas modernas como integração digital e inteligência artificial, bem como para bancos que buscam aprimorar as operações de integração digital e a satisfação do cliente.

Onde estão hospedados os dados do InvestGlass?

Os dados da InvestGlass são hospedados na Suíça.