يثبتون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون صرافاً آلياً للبنوك المركزية

المصدر: Criptonoticias العنوان الأصلي: اثبتت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون صرافًا آليًا للبنوك المركزية الرابط الأصلي:

• قرر ChatGPT المدفوعات والسيولة في ثوانٍ دون تدريب مسبق للبنوك المركزية.
• يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل في البنوك ما تفعله DeFi منذ فترة في عالم العملات المشفرة.

دراسة مبتكرة من بنك التسويات الدولية (BIS) تظهر أن وكلاء الذكاء الاصطناعي (IA) التوليدي يمكن أن تلعب أدوارًا حاسمة في إدارة السيولة في البنوك المركزية وأنظمة الدفع عالية القيمة، والتي كانت تُدار تقليديًا بواسطة البشر.

أجرت الدراسة، باستخدام نموذج التفكير o1 من ChatGPT في وضع الوكيل، محاكاة لسيناريوهات حقيقية حيث كان على الذكاء الاصطناعي موازنة تكاليف السيولة والمخاطر الناتجة عن تأخير في المعاملات التي تصل قيمتها إلى ملايين الدولارات.

صمم التجربة ثلاثة سيناريوهات تعكس التحديات الحقيقية في أنظمة RTGS أو التسوية في الوقت الحقيقي (Fedwire، TARGET2، Lynx، إلخ.)، قلب النظام المالي التقليدي.

في السيناريو الأول، كانت لدى الذكاء الاصطناعي 10 دولارات فقط من السيولة ودفعتين معلقتين بقيمة 1 دولار لكل منهما. أمام احتمال وجود أمر عاجل بقيمة 10 دولارات، قرر تجميد كل شيء. توضيحه الخاص أوضح لماذا اتخذ القرار: “أؤجل المدفوعات الصغيرة الآن للحفاظ على السيولة وتمكين معالجة المعاملة العاجلة إذا وصلت”.

السيناريو الثاني قدم تعقيدًا أكبر مع احتمالات الحصول على أموال خارجية (90%) و تنفيذ المدفوعات العاجلة (50%). في هذه الحالة، قامت الذكاء الاصطناعي بمعالجة المعاملات ذات المخاطر الأقل فقط، مما أظهر قدرة على الأولوية الديناميكية.

أظهرت الاختبارات أنه حتى مع تغيير الاحتمالات من 50% إلى 0.1% أو زيادة المبالغ إلى مليارات الدولارات، حافظت الذكاء الاصطناعي على نهجها الاحترازي. ومع ذلك، في المواقف المعقدة، انخفضت اتساقها قليلاً، مع انحرافات عرضية في القرارات.

الذكاء الاصطناعي أصبح الآن أمين خزينة أفضل من معظم البشر، بحسب بنك التسويات الدولية

تدرس تطوير “مساعدات الذكاء الاصطناعي” للمهام الروتينية، مع تخصيص الأدوار البشرية للإشراف واتخاذ القرارات الاستراتيجية. يتوقع الباحثون أن يتم اختبار أنظمة مماثلة في بيئات صندوق الرمل التنظيمية قبل التنفيذ الفعلي.

“تشير النتائج إلى أن حلول الذكاء الاصطناعي المحددة يمكن أن تقلل من التكاليف التشغيلية وتحسن الكفاءة والأمان التشغيلي”، كما يشير تقرير بنك التسويات الدولية. لكنه يحذر من القيود: النماذج تعتمد على البيانات التاريخية وقد تفشل أمام الأحداث extreme أو “البجعات السوداء” خارج تجربتها المدربة.

تتناول الدراسة مقارنة هذا النهج مع التعلم المعزز التقليدي. يشير المؤلفون إلى أنه على عكس التعلم المعزز التقليدي ( الذي يتطلب آلاف المحاكيات )، فقد حققت الذكاء الاصطناعي التوليدي “نتائج ممتازة بدون تدريب محدد”.

لذلك، فإن المؤلفين في التقرير يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر ملايين في السيولة الم immobilized ويقلل بشكل كبير من قوائم الدفع في أنظمة RTGS.

على الرغم من أن تقرير بنك التسويات الدولية يركز على الأنظمة المالية التقليدية، فإن نتائجه ليست مفاجئة في عالم الأصول الرقمية. ويرجع ذلك إلى أن تطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi) تدير السيولة تلقائيًا بنسبة 100% منذ سنوات من خلال تجمعات صانعي السوق الآليين (AMM)، والقروض الفورية والخوارزميات التي تعيد التوازن في ثوان.

ما يحتفل به بنك التسويات الدولية (BIS) كابتكار، تقوم به بعض DEX، بروتوكولات الإقراض DeFi ومنصات أخرى منذ عام 2020 مع وجود مليارات الدولارات في اللعبة.