国际清算银行强调人工智能在金融领域的变革潜力.通过增强数据处理能力 ， 人工智能模型 ， 特别是大型语言模型 (LLM) ， 简化了法规遵从性、欺诈检测和客户服务.该报告强调 ， 人工智能处理非结构化数据的能力允许更有效地了解您的客户 （ KYC ） 和反洗钱 （ AML ） 流程 ， 降低成本和风险 ， 同时促进金融包容性.
人工智能在信用评估中的作用尤其值得注意.通过利用替代数据源 ， 人工智能可以提供更准确和更具包容性的信用评估 ， 帮助扩大服务不足人群获得金融服务的机会.这种技术进步对于促进经济公平和增长至关重要.
The Strategic Role of Central Banks in AI Integration
国际清算银行的报告强调了中央银行在采用人工智能技术方面的关键作用.人工智能集成可以显著提高货币政策、监管和金融稳定操作的效率.中央银行配备了先进的数据分析工具 ，可以更好地了解经济趋势和潜在风险 ， 从而做出更明智的政策决定.
国际清算银行创新中心的 Aurora 项目展示了如何利用人工智能打击金融犯罪.通过使用合成数据来模拟洗钱活动 ， 它展示了人工智能在识别可疑交易方面比传统方法的优势.该项目强调了金融机构之间跨境数据共享和合作的必要性 ， 以提高反洗钱工作的有效性.
此外 ， 中央银行可以利用人工智能来改善其内部流程 ， 包括数据收集和宏观经济监控.作为机器学习的早期采用者 ， 中央银行可以为金融领域的人工智能使用设定标准 ， 确保在快速发展的经济环境中更有效地实现其政策目标.
Mitigating AI Risks in the Financial System
尽管人工智能带来了好处 ， 但它带来了新的风险 ， 特别是在网络安全和运营弹性方面.国际清算银行的报告强调了强有力的网络安全措施的重要性 ， 以防止快速注入攻击和数据中毒等潜在漏洞.确保人工智能系统的完整性和安全性对于维护金融机构的信任至关重要.
市场集中是与人工智能采用相关的另一个重大风险.对少数占主导地位的人工智能提供商的依赖可能导致第三方风险增加和潜在的系统性漏洞.此外 ， 在金融机构中广泛使用类似的人工智能模型可能会放大顺周期性和市场波动性。对金融稳定构成挑战.
为了应对这些风险 ， 国际清算银行建议促进中央银行和金融机构之间的合作和知识共享.建立 “实践社区 ” 可以帮助减轻 AI 使用的权衡 ， 例如平衡内部与外部 AI 模型的收益以及有效管理数据治理.这种协作方法对于制定最大化人工智能利益同时保护金融体系的战略至关重要.
The BIS report provides a comprehensive overview of AI’s potential and challenges in the financial sector.
国际清算银行关于人工智能对金融业影响的报告强调了数字化和数据驱动决策的更广泛趋势.这一转变与全球预测一致 ， 预测金融机构将越来越依赖人工智能来提高运营效率和管理风险.随着中央银行和金融实体拥抱人工智能 ， 它们将在塑造监管框架和确保网络安全方面发挥关键作用.正如国际清算银行所倡导的那样 ， 中央银行积极整合人工智能不仅是一项现代化战略 ， 也是在日益数字化的世界中保持金融稳定和增强经济韧性的必要演变.
国际清算银行强调人工智能在金融领域的变革潜力.通过增强数据处理能力 ， 人工智能模型 ， 特别是大型语言模型 (LLM) ， 简化了法规遵从性、欺诈检测和客户服务.该报告强调 ， 人工智能处理非结构化数据的能力允许更有效地了解您的客户 （ KYC ） 和反洗钱 （ AML ） 流程 ， 降低成本和风险 ， 同时促进金融包容性.
人工智能在信用评估中的作用尤其值得注意.通过利用替代数据源 ， 人工智能可以提供更准确和更具包容性的信用评估 ， 帮助扩大服务不足人群获得金融服务的机会.这种技术进步对于促进经济公平和增长至关重要.
The Strategic Role of Central Banks in AI Integration
国际清算银行的报告强调了中央银行在采用人工智能技术方面的关键作用.人工智能集成可以显著提高货币政策、监管和金融稳定操作的效率.中央银行配备了先进的数据分析工具 ，可以更好地了解经济趋势和潜在风险 ， 从而做出更明智的政策决定.
国际清算银行创新中心的 Aurora 项目展示了如何利用人工智能打击金融犯罪.通过使用合成数据来模拟洗钱活动 ， 它展示了人工智能在识别可疑交易方面比传统方法的优势.该项目强调了金融机构之间跨境数据共享和合作的必要性 ， 以提高反洗钱工作的有效性.
此外 ， 中央银行可以利用人工智能来改善其内部流程 ， 包括数据收集和宏观经济监控.作为机器学习的早期采用者 ， 中央银行可以为金融领域的人工智能使用设定标准 ， 确保在快速发展的经济环境中更有效地实现其政策目标.
Mitigating AI Risks in the Financial System
尽管人工智能带来了好处 ， 但它带来了新的风险 ， 特别是在网络安全和运营弹性方面.国际清算银行的报告强调了强有力的网络安全措施的重要性 ， 以防止快速注入攻击和数据中毒等潜在漏洞.确保人工智能系统的完整性和安全性对于维护金融机构的信任至关重要.
市场集中是与人工智能采用相关的另一个重大风险.对少数占主导地位的人工智能提供商的依赖可能导致第三方风险增加和潜在的系统性漏洞.此外 ， 在金融机构中广泛使用类似的人工智能模型可能会放大顺周期性和市场波动性。对金融稳定构成挑战.
为了应对这些风险 ， 国际清算银行建议促进中央银行和金融机构之间的合作和知识共享.建立 “实践社区 ” 可以帮助减轻 AI 使用的权衡 ， 例如平衡内部与外部 AI 模型的收益以及有效管理数据治理.这种协作方法对于制定最大化人工智能利益同时保护金融体系的战略至关重要.
The BIS report provides a comprehensive overview of AI’s potential and challenges in the financial sector.
国际清算银行关于人工智能对金融业影响的报告强调了数字化和数据驱动决策的更广泛趋势.这一转变与全球预测一致 ， 预测金融机构将越来越依赖人工智能来提高运营效率和管理风险.随着中央银行和金融实体拥抱人工智能 ， 它们将在塑造监管框架和确保网络安全方面发挥关键作用.正如国际清算银行所倡导的那样 ， 中央银行积极整合人工智能不仅是一项现代化战略 ， 也是在日益数字化的世界中保持金融稳定和增强经济韧性的必要演变.
