Нейросеть-министр финансов — уже реальность
Искусственный интеллект поможет правительствам решить, стоит ли спасать банки в кризис. Нейросеть предсказывает: сэкономит ли вмешательство деньги налогоплательщиков в долгосрочной перспективе.
Инструмент искусственного интеллекта, разработанный исследователями из Университетского колледжа Лондона (UCL) и Лондонского университета королевы Марии, не только оценивает, является ли спасение лучшей стратегией для налогоплательщиков, но также предлагает, сколько следует инвестировать в банк, и какой банк или банки надо спасать прямо сейчас.
Используя данные Европейского банковского управления, алгоритм был протестирован авторами в сети из 35 европейских финансовых учреждений, которые считаются наиболее важными для мировой финансовой системы.
— доктор Неофитос Родостенус (UCL Mathematics).
При спасении банка государственные инвестиции увеличивают капитал и снижают риск дефолта. Эти затраты в краткосрочной перспективе могут быть оправданы, если они приводят к снижению убытков налогоплательщика в долгосрочной перспективе, т. е. предотвращают дефолты банков, которые наносят больший ущерб государственным финансам.
В своем исследовании ученые создали математическую основу для сравнения различных стратегий спасения с точки зрения прогнозируемых потерь для налогоплательщиков. Учитываемые факторы включают ожидаемую продолжительность финансового кризиса, вероятность дефолта каждого банка и влияние дефолта на другие банки в сети, а также доли налогоплательщиков в банках.
Используя математический процесс управления, исследователи включили в эту структуру эффект государственного вмешательства в любой момент времени.
Затем они разработали специальный алгоритм искусственного интеллекта для оценки оптимальных стратегий спасения, сравнивая отсутствие вмешательства с различными типами вмешательства — то есть с различными уровнями инвестиций в один банк или во многие банки — в разные моменты времени во время кризиса.
Технология искусственного интеллекта необходима, поскольку моделирование такой системы очень сложно: число вариантов развития будущего у банков в системе может быть бесконечным.
В тематическом исследовании с использованием данных Европейского банковского управления разработчики показали, что государственная помощь будет оптимальной только в том случае, если доли налогоплательщиков в банках будут выше некоторого критического порогового значения, определенного с помощью модели. Оптимальная политика резко изменилась, как только процент потерь превысил этот порог.
Более того, было показано, что государственная помощь оказывалась тем более благоприятной, чем сильнее бедствие (определяемое как процентное сокращение собственного капитала банков), чем дольше длился кризис и чем больше были риски банков по отношению к другим банкам (то есть, сколько они ссудили другим банкам и, следовательно, должны были потерять, если эти банки обанкротятся).
По словам следователей, исследование показало: после того, как банк получил финансовую помощь, лучшая стратегия для налогоплательщиков заключалась в том, чтобы правительство продолжало инвестировать в этот банк для предотвращения дефолта.
Инструмент искусственного интеллекта, разработанный исследователями из Университетского колледжа Лондона (UCL) и Лондонского университета королевы Марии, не только оценивает, является ли спасение лучшей стратегией для налогоплательщиков, но также предлагает, сколько следует инвестировать в банк, и какой банк или банки надо спасать прямо сейчас.
Используя данные Европейского банковского управления, алгоритм был протестирован авторами в сети из 35 европейских финансовых учреждений, которые считаются наиболее важными для мировой финансовой системы.
Спасение государственных банков — это сложные решения, которые всегда имеют финансовые, социальные и политические последствия. Мы считаем, что разработанный нами подход к обучению ИИ может стать важным инструментом для правительств, помогая чиновникам оценивать конкретно финансовые последствия. Наши методы свободно доступны банковским органам для использования в процессе принятия решений
— доктор Неофитос Родостенус (UCL Mathematics).
При спасении банка государственные инвестиции увеличивают капитал и снижают риск дефолта. Эти затраты в краткосрочной перспективе могут быть оправданы, если они приводят к снижению убытков налогоплательщика в долгосрочной перспективе, т. е. предотвращают дефолты банков, которые наносят больший ущерб государственным финансам.
В своем исследовании ученые создали математическую основу для сравнения различных стратегий спасения с точки зрения прогнозируемых потерь для налогоплательщиков. Учитываемые факторы включают ожидаемую продолжительность финансового кризиса, вероятность дефолта каждого банка и влияние дефолта на другие банки в сети, а также доли налогоплательщиков в банках.
Используя математический процесс управления, исследователи включили в эту структуру эффект государственного вмешательства в любой момент времени.
Затем они разработали специальный алгоритм искусственного интеллекта для оценки оптимальных стратегий спасения, сравнивая отсутствие вмешательства с различными типами вмешательства — то есть с различными уровнями инвестиций в один банк или во многие банки — в разные моменты времени во время кризиса.
Технология искусственного интеллекта необходима, поскольку моделирование такой системы очень сложно: число вариантов развития будущего у банков в системе может быть бесконечным.
В тематическом исследовании с использованием данных Европейского банковского управления разработчики показали, что государственная помощь будет оптимальной только в том случае, если доли налогоплательщиков в банках будут выше некоторого критического порогового значения, определенного с помощью модели. Оптимальная политика резко изменилась, как только процент потерь превысил этот порог.
Более того, было показано, что государственная помощь оказывалась тем более благоприятной, чем сильнее бедствие (определяемое как процентное сокращение собственного капитала банков), чем дольше длился кризис и чем больше были риски банков по отношению к другим банкам (то есть, сколько они ссудили другим банкам и, следовательно, должны были потерять, если эти банки обанкротятся).
По словам следователей, исследование показало: после того, как банк получил финансовую помощь, лучшая стратегия для налогоплательщиков заключалась в том, чтобы правительство продолжало инвестировать в этот банк для предотвращения дефолта.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Парадокс Великой Зеленой стены: Китай посадил 78 миллиардов новых деревьев, но климат стал только хуже. Как так вышло?
Ученые назвали причины, почему самый грандиозный экологический проект за всю историю в итоге обернулся головной болью для миллионов китайских граждан...
Меньше трех дней до конца света на орбите: почему программа CRASH Clock бьет тревогу?
Сотрудники Маска уверяют, что у них все под контролем. Но эксперты сравнивают орбиту с карточным домиком. Кто же прав?...
Марс отменяется: три причины, почему российские эксперты ставят крест на Красной планете
Почему пробирка с Марса опаснее любого астероида, как галактические лучи «взрывают» мозг и при чем тут Китай? Честный разбор рисков от Российской академии наук...
Что стоит за таинственными аномалиями в дальневосточной тайге? Продолжаем читать походные дневники военного разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть вторая: снежная гроза, феномен моретрясения и встреча со «снежным человеком»...
«Не повторяйте наших ошибок!» 100 лет борьбы с лесными пожарами обернулись катастрофой для США
Эксперты рассказали, почему, казалось бы, проверенная тактика только усугубила ситуацию с лесным огнем...
Темная сторона Рима: выяснилось, что Империя веками «выкачивала» здоровье из покоренных народов
Новые находки заставили ученых признать: для простых людей римский «прогресс» был скорее приговором, чем спасением. Но почему же так вышло?...
ДНК 4000-летней овцы оказалось ключом к древней тайне, стоившей жизни миллионам
Поразительно, но археологи нашли штамм древней чумы, кошмаривший всю Евразию, в самом таинственном российском городе — Аркаиме. Почему же так получилось?...
Встречи с неведомым: завершаем чтение дневников разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть третья: таинственный огонь в лесу, свет из облаков, призрак в тумане и странный дым на море...
Супертелескоп James Webb только запутал ученых, а планета-«близнец» Земли стала еще загадочнее
Эксперты рассказали, почему самый мощный телескоп в истории не смог разобраться с атмосферой TRAPPIST-1e. Аппарат не виноват. Но тогда кто?...
Первая «чернокожая британка» оказалась белой: новое исследование заставило историков полностью пересмотреть портрет женщины из Бичи-Хед
Почему ученые так сильно ошиблись с ее внешностью? И стоит ли после этого доверять реконструкциям по ДНК?...
Новое исследование показало: если бы не этот «российский ген», древние люди вряд ли бы заселили Америку
Ученые рассказали, почему Алтай в ДНК — это главный секрет феноменального здоровья индейцев...
Мегамонстры с 7-го этажа: в древних океанах шла такая война хищников, где у современных косаток не было бы ни единого шанса
Ученые рассказали, куда исчезли «боги» мезозойских морей и почему сейчас их существование было бы невозможно...
Спутники 20 лет следили за планетой и нашли «климатические хроноаномалии»
Разгадка тайны оказалась неожиданной даже для ученых...