史丹佛大學經濟政策研究所（SIEPR）今日分析指出，人工智慧（AI）技術在預測潛在金融危機方面展現巨大潛力，然而其應用仍面臨顯著挑戰。這項研究強調，儘管AI能提供即時預警的可能，經濟學者們對於模型可能忽略結構性因素，以及引發道德風險等隱憂，抱持審慎態度。
AI預警金融危機的潛力與專家觀點
自2008年金融危機後，全球各國中央銀行皆透過宏觀審慎監管措施，密切監測金融系統的不穩定性。隨著大數據與運算能力不斷提升，監管機構已掌握海量數據，人工智慧結合這些資源，有望部署「即時預測模型」，進而在金融壓力蔓延至整體經濟之前，提供及早預警。
耶魯大學管理學院經濟學者Antonio Coppola指出，這些AI模型能夠提供精確的金融脆弱性信號，有助於政策制定者採取更具針對性的應對措施。為驗證此一潛力，Coppola與Christopher Clayton共同開發一款深度學習模型，該模型經由長達14年的數據訓練，能夠即時評估新投資者或新資產所帶來的風險。Coppola強調，這項研究為「模型輔助監管」提供了新的可能性。
AI模型應用潛藏的疑慮與挑戰
然而，經濟學界對於此類預測模型的廣泛應用仍存有顧慮。部分經濟學家擔憂，AI模型可能過於依賴歷史數據，進而忽略潛在的結構性因素或市場動態變化，導致預警失準。
同時，AI預測模型亦可能引發道德風險。這意味著金融機構在擁有AI輔助預警的情況下，可能會因此承擔更多風險，或是促使投資者將風險轉移至較不透明的金融領域，反而可能增加系統性脆弱性。Coppola建議，為發揮AI模型的最佳效用，應將其預測能力與現有的經濟理論框架相結合，以補足單一技術的局限性。
中央銀行對AI技術應用的審慎考量
Antonio Coppola表示，推動AI驅動的宏觀審慎監管，需要投入大量的研發資源與技術基礎建設。因此，中央銀行在評估其未來應用時，應採取審慎的態度。
中央銀行必須仔細權衡AI技術所帶來的預測能力與潛在風險，以確保能善用人工智慧的優勢，同時有效避免引入新的不確定性與風險，從而維護金融體系的長期穩定性。
