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

Affermazioni Supportate da Questa Fonte

1. La finanza è uno dei settori con le maggiori opportunità e i maggiori rischi derivanti dall'IA. L'impatto si manifesta in quattro aree: pagamenti, prestiti, assicurazioni e gestione patrimoniale.
2. L'IA aumenta l'efficienza nelle operazioni di back-office, nella conformità normativa, nel rilevamento di frodi e nel servizio clienti. Esempi principali sono i miglioramenti nel KYC (Know Your Customer) e nel rilevamento di frodi.
3. Nel settore dei prestiti, l'affidabilità creditizia può essere valutata utilizzando dati alternativi, come le transazioni del conto bancario e le registrazioni dei pagamenti di affitto, utenze e spese di comunicazione, nonché dati non finanziari come il livello di istruzione.
4. In un sondaggio citato dalla BRI, circa il 70% delle società di servizi finanziari a livello mondiale utilizza l'IA per la previsione dei flussi di cassa, il credit scoring e il rilevamento di frodi.
5. Nuovi rischi: proliferazione di attacchi informatici come il phishing; pregiudizi e discriminazione (consolidando le disparità nell'accesso al credito); dipendenza da pochi fornitori di IA; e rischi per la stabilità finanziaria derivanti dall'affidamento agli stessi algoritmi che amplificano il comportamento gregario, l'accumulo di liquidità, le corse agli sportelli e le vendite forzate.
6. In un sondaggio rappresentativo delle famiglie statunitensi, la fiducia nell'IA generativa è inferiore a quella nei servizi gestiti da esseri umani in aree critiche come il settore bancario e le politiche pubbliche.
7. Anche le banche centrali possono utilizzare l'IA per la compilazione di statistiche, l'analisi, la vigilanza e il monitoraggio dei sistemi di pagamento. Nel Progetto Aurora della BRI, l'apprendimento automatico ha superato il rilevamento del riciclaggio di denaro basato su regole.

Come leggere i livelli di verifica. "Lettura Completa" significa che la fonte è stata letta per intero. "Bibliografia e Abstract Letti" significa che le informazioni bibliografiche e l'abstract sono stati verificati. "Tramite Materiale Didattico" significa che si è fatto riferimento alla fonte attraverso il manuale o il testo del percorso. L'"Hash del Testo" è lo SHA-256 del testo principale dalla pagina dell'editore, esclusi tag e spazi bianchi, usato per rilevare se la fonte è stata modificata.