Inteligența artificială intră în marile bănci centrale, inclusiv la BNR. „Am văzut multe cazuri de IA utilizată în fraude”

De la analiza inflației la detecția riscurilor bancare și până la interpretarea tonului comunicatelor oficiale, algoritmii de tip machine learning și NLP (natural language processing) încep să schimbe modul în care sunt luate deciziile de politică monetară. Un oficial al băncii centrale din România evidențiază natura duală a inteligenței artificiale în sectorul financiar.

Tehnologia reprezintă o armă cu două tăișuri care necesită o atentă considerare etică, conform unui oficial senior al băncii centrale a României, prezent la conferința „Real Risks 2025 – Banking & Antreprenoriat în era AI”, organizată de Oxygen Events.

Adelina Stoienescu, expert în cadrul Diviziei de Supraveghere a Plăților la Banca Națională a României (BNR), a declarat că instituția a fost martoră la numeroase cazuri în care IA a fost folosită ca armă pentru fraudă, chiar dacă devine indispensabilă operațiunilor financiare moderne.

„Am văzut destul de multe cazuri de inteligență artificială utilizată în fraude”, a spus Stoienescu, citând exemple de tehnologie de clonare vocală care poate convinge oamenii că rudele lor sună să ceară bani. „Pentru noi, IA va rămâne o provocare atât din perspectiva eticii cu care este utilizată, cât și din perspectiva limitărilor.”

Declarațiile subliniază o tensiune crescândă în reglementarea financiară: cum să valorifici potențialul IA, reducând în același timp riscurile care amenință stabilitatea financiară și protecția consumatorilor.

Adoptare cu măsură

În ciuda preocupărilor, BNR integrează IA în operațiunile care necesită sarcini repetitive, procesare de date de mare volum și analiză statistică. Instituția explorează aplicarea IA pentru măsuri de securitate și extragerea elementelor esențiale din documentația instituțiilor de credit, deși aceste inițiative rămân în dezvoltare.

„Încercăm să ne facem viața mai ușoară nouă și vouă, în special băncilor, pentru a nu reveni către ele tot timpul cu anumite solicitări”, a explicat Stoienescu.

Totuși, ea a subliniat limite clare pentru aplicarea tehnologiei. „Nu voi vedea niciodată ca IA să poată înlocui domenii care țin de interacțiunea umană”, a spus, menționând că inteligența emoțională și activitățile creative ar trebui să rămână ferm în mâinile oamenilor.

„Sunt o grămadă de elemente care sunt făcute mult mai ușor cu inteligența artificială. Adevărat este că au și un grad de acuratețe mult mai mare uneori, dar ajungem tot la intervenția umană și la cel care îl creează și depinde de unde învață. Adică inteligența artificială este foarte bună dacă e construită pe niște principii sănătoase și utilizate într-un sens pozitiv.

O văd ajutând un psiholog. Dar nu o să o văd niciodată ca fiind un element de decizie în zona de psihologie”, mai spune expertul BNR.

Stoienescu a avertizat împotriva asumării unei adoptări universale a IA sau a așteptării ca tehnologia să rezolve toate problemele. Ea a prezis o polarizare între cei care îmbrățișează IA și cei care preferă creativitatea umană.

„Cel care creează IA, cel care antrenează IA și cel care o utilizează trebuie să o folosească în scopuri pozitive”, a spus ea, subliniind că acuratețea tehnologiei depinde în întregime de principiile sale fundamentale și de datele de antrenament.

Tendință globală

Abordarea băncii centrale românești reflectă un tipar mai larg în rândul principalelor autorități monetare din lume.

Provocarea pentru băncile centrale constă în a găsi un echilibru: valorificarea puterii analitice a IA, menținând în același timp judecata umană esențială pentru politica monetară și reglementarea financiară. Pe măsură ce aceste instituții navighează această transformare, succesul lor poate depinde de menținerea scepticismului alături de inovație – recunoscând că IA este un instrument puternic, dar unul care necesită supraveghere constantă și limite etice.

Băncile centrale utilizează modele AI pentru:

• analiza textelor (rapoarte, știri, comunicate) pentru a măsura „sentimentul economic”;

• prognoze macroeconomice (inflație, PIB, șomaj) folosind algoritmi de învățare automată care procesează mult mai multe variabile decât modelele clasice;

• detecția anomaliilor în datele statistice.

Banca Centrală Europeană (BCE) folosește IA pentru prognozele de inflație și pentru analiza textelor din comunicatele sale și din presa economică.

Banca Angliei are un proiect numit “Nowcasting with AI”, care utilizează rețele neuronale pentru estimări în timp real ale economiei britanice.

Banca Națională a Suediei (Riksbank) folosește AI pentru analizarea datelor de plăți și tranzacții în timp real, pentru a urmări activitatea economică.

Federal Reserve (SUA) utilizează algoritmi AI pentru a detecta modele neobișnuite în datele de piață și pentru stres-testing.

Monetary Authority of Singapore (MAS) folosește modele de deep learning pentru detectarea tranzacțiilor suspecte în sistemul bancar.

De asemenea, motoare de IA analizează modul în care publicul percepe deciziile băncii centrale, inclusiv tonul și impactul comunicatelor.

Unele bănci testează chatboturi interne pentru a ajuta angajații sau pentru informarea publicului.

De exemplu, BCE are un sistem intern de analiză a textelor din discursurile membrilor Consiliului și din presa financiară pentru a evalua impactul asupra piețelor.

Banque de France experimentează generative AI pentru rezumate automate ale rapoartelor economice.