Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Finans ve Bankacılık, Coğrafi Odak: Asya
Para Otoritesi Diyor ki: Kabul Edilen Finansal Modellere sadık kalın ancak denemeler yapmak sorun değil
Jayant Chakravarti (@JayJay_Tech) •
12 Mart 2024
Singapur, bankaları enflasyonu tahmin etmek için yapay zeka araçlarını kullanırken dikkatli olmaya ve zaman içinde test edilmiş yapısal modellere sadık kalmaya çağırdı.
Ayrıca bakınız: Belirsiz Zamanlarda Bankalar için Siber Güvenlik İçin 5 Esas
Singapur Para Otoritesi Pazartesi günü, yapay zeka araçlarının “yapı netliğinden” yoksun olduğu ve mevcut yapısal modellerin yerini alacak kadar sıkı bir şekilde test edilmediği göz önüne alındığında, bankalar tarafından enflasyon tahmini yapmak veya ekonomik modeller oluşturmak için yapay zeka araç ve tekniklerinin kullanılmasının geri tepebileceği konusunda uyardı.
Otoritenin baş ekonomisti ve ekonomi politikasından sorumlu genel müdür yardımcısı Edward Robinson, Singapur Ulusal Üniversitesi tarafından düzenlenen bir çalıştayda, bankaların ve finansal kurumların şu anda çeşitli kullanım durumları için yapay zeka tekniklerini benimsediklerini ancak bu durumun ne kadar öngörülemez olduğunu akılda tutmaları gerektiğini söyledi. Pandemi sırasında ve sonrasında enflasyondaki tarihi yükselişin de gösterdiği gibi, ekonomi bu duruma gelebilir. Manşet enflasyon 2022'de iki kattan fazla artarak %4,1'e yükseldi ve tüketici fiyatları %6,1 arttı.
MAS, artan enflasyona para politikasını beş kez sıkılaştırarak ve iki planlanmamış para politikası açıklaması yayınlayarak yanıt verdiğini söyledi. Hiç kimse bu durumun dünya genelinde faiz oranları ve bankalar üzerindeki yaygın etkisini tahmin edemedi.
Robinson, yapay zekanın son yıllarda bankacılık sektöründe büyük ilerlemeler kaydettiğini ve karmaşık tedarik zinciri sistemlerini anlamada, anormal finansal işlemleri belirlemede ve finansal denetim ile makroekonomik gözetimi yürütmede üstün doğruluk gösterdiğini söyledi.
Üretken yapay zekadaki son gelişmeler, gelişmiş geniş dilli modellerin ekonomik dinamiklerdeki doğrusalsızlığı yakalamasına, alternatif senaryolar oluşturmasına, temel ekonomik modelleri belirlemesine ve simüle etmesine ve enflasyon tahmini konusunda uzmanları geride bırakmasına da olanak tanıdı. Ancak LLM'lerin artan esnekliği, bankalar için hızla büyük bir riske dönüşebilir.
Robinson, “Bu sınıftaki modellerin esnekliği de bir dezavantajdır: AI/ML modelleri, çıktılarının çoğu zaman model parametrelerinin veya sağlanan istemlerin seçimine son derece duyarlı olması nedeniyle kırılgan olabilir” dedi. “Bu kusur, şeffaflıklarıyla birlikte, modellenen sürecin altında yatan itici güçlerin ayrıştırılmasını zorlaştırıyor.”
Kendisi, modern LLM'lerin “mantık bulmacaları ve matematiksel işlemlerle boğuştuğunu” ve kendi tahminleri için güvenilir açıklamalar sağlama konusunda yetersiz olduklarını, bu durumun bankaların ve finansal kurumların gelecekteki makroekonomik eğilimleri tahmin etmek için onlara tamamen güvenmelerini zorlaştırdığını ekledi.
“Ekonominin nasıl çalıştığına dair bir vizyon ifade etme veya rakip anlatılar arasında ayrım yapma yeteneği olmadan, yapay zeka modelleri henüz merkez bankalarındaki yapısal modellerin yerini alamaz” dedi.
Robinson, AI/ML teknolojilerindeki son gelişmeleri göz önünde bulundurarak, bankaların yapay zeka tekniklerini uydu modellerine veya ekonomik ilişkileri tahmin etmek için derin öğrenme modellerini kullanmak gibi temel yapısal modelleri tamamlayan daha küçük projelere dahil etmeyi düşünmeleri gerektiğini söyledi.
“Mevcut modellerimiz, temel teorik temelleri korurken en alakalı yeni gelişmeleri titizlikle birleştirerek oluşturuldu. Yapay zeka tekniklerinin altında yatan mekanizmaya ilişkin anlayışımızı geliştirdikçe, bunları benzer bir şekilde güçlü modellerimize dahil etmeye başlayabiliriz. ,” ekledi.
Yapay zeka araçlarında ve büyük dil modellerinde önyargı ve yanlışlığa ilişkin endişeler son yıllarda arttı; bu durum, düzenleyicileri yapay zeka kullanımını izlemek ve bunların önyargının üstesinden gelmek ve veri gizliliğini, güvenliğini ve şeffaflığını sağlamak için etkinliğini test etmek için yeni kurallar eklemeye zorladı.
Singapur Para Otoritesi, finans sektörü için üretken yapay zekanın kullanımına yönelik bir risk çerçevesi geliştirmek amacıyla Kasım ayında önde gelen Singapur bankalarıyla çalıştı.
MAS, Project MindForge adlı girişimin, finans sektöründe üretken yapay zekanın sorumlu kullanımı için açık ve özlü bir çerçeve geliştirmeye ve sektör çapındaki ortak zorlukları çözmek ve risk yönetimini geliştirmek için yapay zeka inovasyonunu teşvik etmeye odaklandığını söyledi.
Çerçeve, hesap verebilirlik ve yönetişim, şeffaflık ve açıklanabilirlik, adalet ve önyargı, etik ve etki, izleme ve istikrar, siber ve veri güvenliği ile yasal ve mevzuat uyumluluğunu kapsar.
MAS Fintech Baş Sorumlusu Sopnendu Mohanty, “Finans sektörü üretken yapay zeka teknolojisinin potansiyelini keşfetmeye devam ederken, bunun sorumlu uygulaması için açık ve özlü bir çerçeve geliştirmemiz çok önemli” dedi. “MindForge, bu teknolojinin sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde kullanılmasını sağlarken, finans sektöründeki ortak zorlukları ele almayı ve yapay zeka destekli inovasyonu katalize etmeyi amaçlıyor.”