De la analiza inflației la identificarea riscurilor bancare și până la interpretarea tonului comunicatelor oficiale, tehnologiile de tip machine learning și NLP (procesarea limbajului natural) încep să revoluționeze modul în care sunt adoptate deciziile de politică monetară. Un reprezentant al băncii centrale din România evidențiază rolul dual al inteligenței artificiale în sectorul financiar.
Tehnologia reprezintă o armă cu dublu tăiș, solicitând o considerare atentă a aspectelor etice, conform unui oficial senior al băncii centrale a României, prezent la conferința „Riscuri Reale 2025 – Banking & Entrepreneurship în era AI”.
Adelina Stoienescu, specialist în Divizia de Supraveghere a Plăților la Banca Națională a României (BNR), a afirmat că instituția a fost martoră la numeroase cazuri în care IA a fost utilizată ca instrument pentru fraudă, chiar dacă devine esențială în operațiunile financiare moderne.
„Am întâlnit numeroase incidente de utilizare a inteligenței artificiale în activități frauduloase”, a declarat Stoienescu, citând exemple precum clonarea vocală care poate convinge persoanele că rudele lor solicită bani. „Pentru noi, IA va rămâne o provocare atât din punct de vedere etic, cât și din cel al limitărilor.”
Aprecierile evidențiază o tensiune în creștere în cadrul reglementărilor financiare: cum să valorifici potențialul IA, minimizând în același timp riscurile pentru stabilitatea financiară și protecția consumatorilor.
Implementare cu prudență
În ciuda îngrijorărilor, BNR adoptă IA în operațiuni care implică sarcini repetitive, procesare de volume mari de date și analize statistice. Instituția explorează utilizarea IA pentru măsuri de securitate și extragerea informațiilor cheie din documentația entităților de credit, deși aceste proiecte sunt în fază de implementare.
„Încercăm să facilităm activitatea noastră și a celor din sectorul bancar, pentru a evita solicitările frecvente și a crește eficiența”, a explicat Stoienescu.
De asemenea, ea a subliniat limitările clare legate de aplicațiile tehnologiei. „Nu voi vedea niciodată IA înlocuind complet domenii ce țin de interacțiunea umană”, a menționat, evidențiind că inteligența emoțională și activitățile creative trebuie păstrate în responsabilitatea oamenilor.
„Multe activități pot fi simplificate cu ajutorul inteligenței artificiale. Este adevărat că uneori oferă acuratețe crescută, însă intervenția umană rămâne esențială, iar implementarea trebuie să fie construită pe principii solide și utilizată într-un sens benefic”, a adăugat expertul de la BNR.
„Văd IA ca un sprijin pentru psihologi. Însă, nu o consider ca un factor decisiv în domeniul psihologiei”, a mai afirmat ea.
Stoienescu a avertizat cu privire la riscul unei adopții generale a IA sau la așteptarea ca tehnologia să rezolve toate dificultățile. Ea anticipează o divizare între cei care adoptă IA și cei care preferă creația și intuiția umană.
„Cei implicați în crearea și utilizarea IA trebuie să o folosească în mod constructiv”, a precizat ea, menționând că acuratețea acestei tehnologii depinde de principiile de bază și de datele folosite pentru antrenament.
Tendințe globale
Atitudinea băncii centrale din România reflectă tendințe mai ample în rândul principalelor autorități monetare internaționale.
Provocarea pentru aceste instituții constă în a valorifica analiza avansată oferită de IA, păstrând în același timp judecata umană în procesul de formulare a politicilor monetare și de reglementare financiară. Succesul acestei tranziții depinde de echilibrul între inovare și scepticism, recunoscând că IA reprezintă un instrument puternic, dar care necesită supraveghere și limite etice clare.
Autoritățile bancare utilizează modele AI pentru:
- analiza textelor (rapoarte, știri, comunicate) pentru a evalua „sentimentul economic”;
- estimarea macroeconomică (inflație, PIB, șomaj) cu ajutorul algoritmilor de învățare automată, care procesează multiple variabile față de modelele tradiționale;
- detecția anomaliilor în seturile de date statistice.
De exemplu, Banca Centrală Europeană (BCE) folosește IA pentru prognoze inflaționiste și pentru analiza comunicatului oficial și mass-media economică.
Banca Angliei are un proiect denumit „Nowcasting with AI”, care aplică rețele neuronale pentru estimări în timp real ale stării economiei britanice.
Banca Națională a Suediei (Riksbank) analizează datele despre plăți și tranzacții în timp real pentru monitorizarea activității economice.
Federal Reserve (SUA) utilizează algoritmi de IA pentru identificarea modelelor neobișnuite în piață și pentru stres-testare.
Autoritatea Monetară din Singapore (MAS) aplică modele de deep learning pentru identificarea tranzacțiilor suspecte în sistemul bancar.
De asemenea, sistemele de IA analizează percepția publicului asupra măsurilor băncilor centrale, inclusiv tonul și influența comunicatelor oficiale.
Anumite bănci testează chatbot-uri interne pentru sprijinirea angajaților sau pentru informarea publicului.
Exemplu: BCE folosește un sistem intern de analiză a discursurilor oficialilor și a presei financiare pentru impactul asupra piețelor.
Banque de France explorează IA generativă pentru generarea automată de rezumate ale raportaților economice.