Annual Economic Report 2024, Chapter III: Artificial intelligence and the economy: implications for central banks

Afirmaciones Respaldadas por Esta Fuente

1. Las finanzas son uno de los sectores con mayores oportunidades y riesgos derivados de la IA. El impacto se demuestra en cuatro áreas: pagos, préstamos, seguros y gestión de activos.
2. La IA aumenta la eficiencia en las operaciones administrativas, el cumplimiento normativo, la detección de fraudes y el servicio al cliente. Ejemplos destacados son las mejoras en el KYC (Conozca a su cliente) y la detección de fraudes.
3. En la concesión de préstamos, la solvencia puede evaluarse utilizando datos alternativos, como transacciones de cuentas bancarias y registros de pago de alquiler, servicios públicos y tarifas de comunicación, así como datos no financieros como el historial educativo.
4. En una encuesta citada por el BPI, alrededor del 70 % de las empresas de servicios financieros de todo el mundo utilizan la IA para la previsión de flujos de caja, la calificación crediticia y la detección de fraudes.
5. Nuevos riesgos: proliferación de ciberataques como el phishing; sesgos y discriminación (consolidando las disparidades en el acceso al crédito); dependencia de unos pocos proveedores de IA; y riesgos para la estabilidad financiera derivados de la dependencia de los mismos algoritmos que amplifican el comportamiento de rebaño, el acaparamiento de liquidez, las corridas bancarias y las ventas de emergencia.
6. En una encuesta representativa de hogares estadounidenses, la confianza en la IA generativa es menor que en los servicios gestionados por humanos en áreas críticas como la banca y las políticas públicas.
7. Los bancos centrales también pueden utilizar la IA para la compilación de estadísticas, el análisis, la supervisión y la vigilancia de los sistemas de pago. En el Proyecto Aurora del BPI, el aprendizaje automático superó a la detección de blanqueo de capitales basada en reglas.

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