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.
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El BCE publica nuevos indicadores estadísticos para reducir la brecha de datos climáticos
El Banco Central Europeo (BCE) ha publicado un primer conjunto de indicadores estadísticos relacionados con el clima[1] hoy para evaluar mejor el impacto de los riesgos relacionados con el clima en el sector financiero y monitorear el desarrollo de finanzas sostenibles y verdes, cumpliendo otro de los compromisos de su plan de acción climática.
“Necesitamos una mejor comprensión de cómo el cambio climático afectará al sector financiero y viceversa. Para esto, el desarrollo de datos de alta calidad es clave”, dice Isabel Schnabel, miembro de la Junta Ejecutiva. “Los indicadores son un primer paso para ayudar a reducir la brecha de datos climáticos, que es crucial para seguir avanzando hacia una economía climáticamente neutra”.
Los nuevos indicadores son experimentales o analíticos. Los datos experimentales cumplen muchos, pero no todos, los requisitos de calidad de las estadísticas oficiales del BCE. [2]Los datos analíticos tienen una calidad inferior y ciertas limitaciones, a veces significativas.