他们证明了人工智能可以成为中央银行的自动取款机

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资料来源： Criptonoticias 原文标题：证明人工智能可以成为中央银行的自动取款机 原始链接：

• ChatGPT决定在没有任何培训的情况下为中央银行进行支付和流动性处理，耗时几秒。
• 人工智能可以在银行做的事情是去中心化金融在加密货币世界中花费时间去做的。

国际清算银行（BIS）(的一项创新研究表明，生成性人工智能（IA）)可以在中央银行和高价值支付系统中发挥关键的流动性管理功能，这些功能传统上由人类处理。

这项研究使用了 ChatGPT 的 o1 代理模式，模拟了实际场景，在这些场景中 人工智能必须平衡流动性成本和交易延迟的风险，涉及数百万美元的交易。

实验设计了三个场景，复制了RTGS或实时结算系统中的真实挑战(Fedwire、TARGET2、Lynx等)，这是传统金融系统的核心。

在第一种情况下，人工智能只有10美元的流动性和两个各为1美元的待付款项。面对一笔10美元的紧急订单，它决定冻结所有。它自己的解释清楚地表明了为什么做出这个决定：“我现在推迟小额付款以保存流动性，以便能够处理紧急交易，如果到来的话。”

第二个场景引入了更大的复杂性，外部资金的接收概率为(90%)，以及紧急付款执行的概率为(50%)。在这种情况下，人工智能仅处理了低风险交易，展示了动态优先级处理能力。

测试表明，即使将概率从50%变化到0.1%或将金额提升到数十亿美元，人工智能仍保持其预防性的方法。然而，在复杂情况下，其一致性略有下降，决策偶尔出现变化。

人工智能已经比大多数人类更擅长担任财务主管，国际结算银行表示

该研究提议开发"人工智能助手"用于日常任务，将人类角色保留用于监督和战略决策。研究人员预计，类似的系统可能会在监管沙箱环境中进行测试，然后再进行实际实施。

“结果表明，特定的人工智能解决方案可能会降低运营成本，并提高效率和操作安全性，” BIS报告指出。但报告警告存在局限性：模型依赖于历史数据，可能在极端事件或超出其训练经验的“黑天鹅”面前失效。

该研究将这种方法与传统的强化学习进行了比较。作者强调，与传统的强化学习(需要数千次模拟)不同，生成式人工智能在“没有特定训练”的情况下取得了“出色的结果”。

因此，对于这种效率水平，报告的作者认为，人工智能可能会节省数百万的流动资金并显著减少RTGS系统中的支付排队。

虽然BIS的报告集中在传统金融系统上，但其发现并不令人惊讶于数字资产的世界。这是因为去中心化金融(DeFi) 已经自动管理流动性多年，利用自动化做市商池(AMM)、闪电贷款和在几秒钟内重新平衡的算法。

BIS所庆祝的创新，某些去中心化交易所（DEX）、去中心化金融（DeFi）借贷协议和其他平台自2020年以来已经实现，涉及数十亿美元的资金。