Генеративні агенти штучного інтелекту здатні виконувати ключові завдання з управління готівкою та ліквідністю без спеціалізованого навчання. Про це йдеться у новому дослідженні Банку міжнародних розрахунків (BIS), який оцінив можливості моделей на базі ChatGPT у роботі реального часу з великими платіжними системами.
Як інформує Finextra, дослідники моделювали сценарії в RTGS-системах із раптовими змінами ліквідності та конфліктними пріоритетами платежів. ШІ-агент мав зберігати резерви ліквідності, визначати порядок виконання платежів за жорстких обмежень та балансувати між швидкістю розрахунків і економним використанням коштів.
За даними BIS, навіть без галузевого тренування ШІ демонстрував поведінку, близьку до практик банківського казначейства. Модель формувала виважені рекомендації, які допомагали уникати затримок і водночас зберігати достатній обсяг ліквідності.
У BIS зазначають, що такі результати свідчать про потенціал автоматизації рутинних операцій з cash-management за допомогою великих мовних моделей. Для банків це може означати зниження операційних витрат та підвищення ефективності управління ліквідністю протягом дня.
Раніше ми повідомляли, що близько 65% працівників банків у Великій Британії використовують інструменти штучного інтелекту, не схвалені керівництвом. Згідно з дослідженням компанії DeepL, серед банкірів поширюється так званий «тіньовий ШІ» (shadow AI) — технологія, що застосовуються поза офіційними рамками, створюючи ризики для безпеки даних і відповідності регуляторним вимогам.
