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.
