L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique aideront à prédire les indicateurs économiques qui sont le fondement de la conduite de la politique monétaire. Malheureusement, les robots ne pourront pas remplacer les banques centrales. Grâce à des ordinateurs de plus en plus avancés, ces dernières années, les possibilités d’utilisation de l’IA ont considérablement augmenté.

Les dernières solutions sont déjà utilisées par les entreprises, le monde de la science, ainsi que les banques centrales. Le plus grand changement dans le paysage du système financier concerne l’utilisation de l’apprentissage automatique pour le développement de robots qui pourront remplacer les personnes, par exemple dans le domaine du conseil financier et d’investissement.

Le fonctionnement de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un outil destiné à la construction, la sélection ou le raffinement automatique des modèles statistiques. Les ordinateurs sont extrêmement bien adaptés pour collecter d’énormes quantités de données à la recherche de modèles répétitifs, c’est pourquoi l’IA est généralement utilisée dans de grands ensembles de données souvent non structurés.

Il peut aussi être efficace dans le cas d’ensembles de données plus petits qui peuvent avoir d’autres caractéristiques défavorables, telles que le manque de structure. Bien qu’il existe de nombreuses approches possibles, l’apprentissage automatique s’effectue principalement à travers les étapes d’apprentissage, de validation et de test, et l’ensemble de données est correctement divisé en ces trois étapes. Dans la première phase, le système apprend et il est ensuite affiné.

Quel rôle va jouer l’IA ?

Le rôle de l’IA dans le domaine de la prévision économique va certainement augmenter dans les années à venir, car cette technologie permettra d’obtenir des prévisions en temps réel, de détecter des bulles sur les marchés ou d’identifier et d’analyser des liens macro-financiers complexes. Selon certaines estimations, 90 % des données disponibles aujourd’hui ont été créées au cours des deux dernières années. Ces informations concernent non seulement les niveaux de production, de chômage et de prix, mais aussi les données comportementales. Grâce aux smartphones et à l’Internet mobile, de plus en plus de telles données sont générées et deviennent omniprésentes et de plus en plus précieuses, en raison de la combinaison avec l’IA.

Les économistes qui utilisent les nouvelles capacités de l’apprentissage automatique indiquent que celui-ci leur permet de trouver des réponses à des questions importantes dans le domaine de la politique économique, et que cette technologie peut également être utilisée pour créer des modèles économétriques. L’IA peut actuellement être utilisée dans la banque centrale, par exemple, pour détecter le risque systémique. En utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, nous pouvons construire des modèles plus réalistes de risque systémique dans le système financier, en particulier en ce qui concerne la modélisation des risques au niveau des institutions financières individuelles.

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