El Banco Central Europeo (BCE) está empezando a utilizar inteligencia artificial (IA) para mejorar sus operaciones. A medida que la IA continúa evolucionando, ofrece un potencial interesante para una variedad de tareas de los bancos centrales, incluido el análisis de datos, la gestión de riesgos, la supervisión bancaria y el análisis de la política monetaria. El BCE está colaborando activamente con otros bancos centrales dentro del Sistema Europeo de Bancos Centrales (SEBC) y autoridades nacionales competentes para explorar las oportunidades y desafíos que presenta la IA.
El BCE utiliza técnicas de aprendizaje automático para automatizar la clasificación de datos de más de diez millones de entidades jurídicas en Europa. Esta automatización agiliza el proceso de recopilación de datos, lo que permite al personal centrarse en la evaluación e interpretación de los datos.
La IA también se emplea para recopilar datos en tiempo real sobre los precios de productos individuales mediante web scraping y aprendizaje automático. Si bien estos datos pueden no estar estructurados, la IA ayuda a estructurarlos, mejorando la precisión de los análisis de inflación.
En el ámbito de la supervisión bancaria, el BCE utiliza IA para analizar diversos documentos de texto, incluidos artículos de noticias, evaluaciones de supervisión y documentos bancarios. La plataforma Athena, desarrollada por el BCE, ayuda a los supervisores a encontrar, extraer y comparar información, ahorrando tiempo.
Sin embargo, el BCE se muestra cauteloso respecto de los riesgos potenciales de la IA. Pone un énfasis significativo en el uso responsable de la IA, la privacidad de los datos, el cumplimiento legal y las cuestiones éticas.
A pesar de las crecientes capacidades de la IA en el análisis de datos, como lo demuestran las últimas iniciativas del BCE, los datos estructurados y la presentación de informes de alta calidad siguen siendo primordiales.
Si bien la IA puede procesar grandes cantidades de información no estructurada, los datos estructurados garantizan coherencia y confiabilidad, que son cruciales para la toma de decisiones informadas en los sectores financieros y de banca central. Además, los informes de alta calidad brindan contexto y transparencia a los datos, lo que permite que tanto los expertos humanos como los sistemas de inteligencia artificial extraigan información significativa. En esencia, la sinergia entre datos estructurados, informes rigurosos y la IA amplifica la eficacia de los procesos basados en datos, reforzando su importancia en las prácticas modernas de la banca central.
Un abrazo cuidadoso – IA y el BCE
Desde jugar al ajedrez hasta pilotar drones, las máquinas se han vuelto mucho más inteligentes y desempeñan un papel en muchas áreas de nuestras vidas. Entonces, ¿por qué no usar inteligencia artificial para la banca central? Actualmente estamos utilizando esta nueva tecnología para algunas tareas y explorando su uso futuro para otras. El blog del BCE le ofrece una visión general.
El reciente aumento de la inteligencia artificial (IA) ha llevado a una serie de aplicaciones bastante útiles, como ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades y a los científicos a procesar grandes conjuntos de números. Entonces, ¿cómo utiliza el BCE esta tecnología en rápido desarrollo? Como parte de nuestro trabajo principal, analizamos grandes cantidades de datos. Esta es la base de buenas decisiones que contribuyan a mantener los precios estables en la zona del euro y garanticen la seguridad y la solidez del sistema bancario europeo. La IA nos ofrece nuevas formas de recopilar, limpiar, analizar e interpretar esta gran cantidad de datos disponibles, de modo que los conocimientos puedan alimentar el trabajo de áreas como las estadísticas, la gestión de riesgos, la supervisión bancaria y el análisis de política monetaria.
Estamos explorando las oportunidades y los desafíos de la IA junto con otros bancos centrales del Sistema Europeo de Bancos Centrales (SEBC) y las autoridades nacionales competentes en el Mecanismo Único de Supervisión, así como a través de iniciativas como el Centro de Innovación del Banco de Pagos Internacionales. Aquí hay algunos ejemplos de lo que estamos haciendo.
¿Qué tipo de IA utiliza el BCE?
La primera iniciativa se refiere a los datos que utilizamos. Nuestros estadísticos recopilan, preparan y difunden datos de más de diez millones de entidades jurídicas en Europa, que se clasifican por sector institucional (por ejemplo, instituciones financieras, corporaciones no financieras o el sector público). Necesitamos que estas clasificaciones tengan los datos correctos para respaldar nuestra toma de decisiones. Hacer esto manualmente, sin embargo, lleva mucho tiempo. Las técnicas de aprendizaje automático nos permiten automatizar el proceso de clasificación, lo que significa que nuestro personal puede centrarse en evaluar e interpretar estos datos.
La segunda iniciativa tiene como objetivo profundizar nuestra comprensión del comportamiento de fijación de precios y la dinámica de la inflación en la UE. Hoy en día, al aplicar el raspado web y el aprendizaje automático, podemos reunir una gran cantidad de datos en tiempo real sobre los precios de los productos individuales. Uno de los desafíos, sin embargo, es que los datos recopilados son en gran medida no estructurados y no son directamente adecuados para calcular la inflación. Junto con economistas e investigadores de los demás bancos centrales de la zona del euro, a través de la Red de análisis de microdatos que fija precios. Por lo tanto, estamos explorando cómo la IA puede ayudarnos a estructurar estos datos para mejorar la precisión de nuestros análisis.
La tercera iniciativa se refiere al ámbito de la supervisión bancaria. Para hacer su trabajo, nuestros supervisores analizan una amplia gama de documentos de texto relevantes (por ejemplo, artículos de noticias, evaluaciones de supervisión y documentos propios de los bancos). Para consolidar toda esta información en un solo lugar, nuestros colegas han creado la plataforma Athena que ayuda a los supervisores a encontrar, extraer y comparar esta información. Utilizando modelos de procesamiento de lenguaje natural entrenados con retroalimentación de supervisión, la plataforma apoya a los supervisores con la clasificación de temas, análisis de sentimientos, modelado dinámico de temas y reconocimiento de entidades. Los supervisores ahora pueden recopilar este tipo de textos enriquecidos en cuestión de segundos, para que puedan comprender más rápidamente la información relevante, en lugar de perder tiempo buscándola.
¿Qué más tenemos que tener en cuenta?
Los modelos de lenguaje grande (de los cuales ChatGPT es el más conocido) son otra área que estamos explorando. Y hemos identificado algunos usos posibles para ellos. Podrían usarse para escribir borradores iniciales de código para expertos para su uso en análisis, o para probar software de manera más rápida y exhaustiva. Estos modelos también pueden analizar, resumir y comparar los documentos elaborados por los bancos que supervisamos. Esto apoya el trabajo de nuestros equipos de supervisión. La tecnología también es capaz de ayudar a preparar más rápidamente resúmenes y borradores de informes, lo que puede ayudar a los colegas de todo el banco en las actividades de política y toma de decisiones. Un modelo lingüístico amplio también puede ayudar a mejorar los textos escritos por los miembros del personal, haciendo que la comunicación del BCE sea más fácil de entender para el público. Relacionadamente, hemos utilizado traducciones automáticas de redes neuronales desde hace un tiempo para ayudarnos a comunicarnos con los ciudadanos europeos en sus lenguas maternas.
Naturalmente, somos cautelosos con el uso de la IA y conscientes de los riesgos que conlleva. Tenemos que hacernos preguntas como ¿cómo podemos aprovechar el potencial que ofrecen los grandes modelos de lenguaje de una manera segura y responsable?, y ¿cómo podemos garantizar una gestión adecuada de los datos? Trabajando en estrecha cooperación con otras instituciones del SEBC, estamos examinando cuestiones clave en los ámbitos de la privacidad de los datos, las restricciones legales y las consideraciones éticas (como la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas).
Con esas consideraciones en mente, continuamos investigando las posibilidades y los desafíos del uso de la IA. Los ejemplos anteriores son solo la punta del iceberg. Al establecer la gobernanza, la coordinación, la infraestructura y la inversión adecuadas, reuniremos las diversas líneas de nuestro trabajo sobre IA y aceleraremos su adopción en toda nuestra organización. Esto nos permitirá aprovechar todo el potencial de la tecnología y seguir siendo un banco central moderno e innovador: un BCE que abraza y sigue abrazando el futuro.