يتطلع البنك المركزي الأوروبي إلى الذكاء الاصطناعي لفهم التضخم بشكل أفضل بعد الأخطاء الكبيرة

فرانكفورت (رويترز) – يبحث البنك المركزي الأوروبي كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين فهمه للتضخم بعد التقليل من ضغوط الأسعار لسنوات وتأخير بدء تشديد السياسة الأكثر عدوانية في تاريخه.

ومن خلال الانضمام إلى جماهير الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل، يستكشف البنك المركزي الأوروبي الآن طرقًا لمعالجة وتحليل الملايين من نقاط البيانات، بما في ذلك بيانات الأسعار العامة وإحصاءات الشركات والمقالات الإخبارية والوثائق الإشرافية للبنوك لإنتاج تحليل أفضل لاتخاذ القرارات السياسية.

“يقدم لنا الذكاء الاصطناعي طرقًا جديدة لجمع هذه الثروة من البيانات المتاحة وتنظيفها وتحليلها وتفسيرها، بحيث يمكن للرؤى أن تغذي عمل مجالات مثل الإحصاء وإدارة المخاطر والإشراف المصرفي وتحليل السياسة النقدية”، حسبما نشر منشور على مدونة. وقال البنك المركزي الأوروبي يوم الخميس.

لقد قلل البنك المركزي الأوروبي لسنوات من تقدير التضخم، وشكك بعض صناع السياسات علناً في نماذجه ومدى جدوى تأسيس سياسة سليمة على أرقام تتطلب مراجعات تصاعدية مستمرة.

وقالت المدونة إنه من بين العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي، يريد البنك تعميق فهمه لسلوك تحديد الأسعار وديناميكيات التضخم.

وباستخدام تقنية المسح على شبكة الإنترنت، يستطيع البنك المركزي الأوروبي جمع كميات كبيرة من بيانات الأسعار في الوقت الحقيقي، ولكن الأرقام غير منظمة وغير مناسبة لحساب التضخم. وقال إن البنك المركزي الأوروبي يريد تسخير الذكاء الاصطناعي لتنظيم البيانات وتحسين تحليلها.

وهناك مبادرة أخرى تتمثل في أتمتة عملية تصنيف البيانات من عشرات الملايين من الشركات والبنوك وكيانات القطاع العام، بحيث يكون لديها فهم أفضل لحالتها المالية.

ويأمل البنك المركزي الأوروبي أيضًا في استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط اتصالاته، والرد على المنتقدين الذين يقولون إن لغته الفنية المعقدة للغاية يستحيل على الناس العاديين فهمها.

وقال البنك: “يمكن لنموذج اللغة الكبير أن يساعد أيضًا في تحسين النصوص التي يكتبها الموظفون، مما يجعل اتصالات البنك المركزي الأوروبي أسهل في الفهم للجمهور”.

“وبالتالي، استخدمنا الترجمات الآلية للشبكة العصبية منذ فترة لمساعدتنا على التواصل مع المواطنين الأوروبيين بلغتهم الأم.”

معاييرنا: مبادئ الثقة في طومسون رويترز.