Штучний інтелект став vital інструментом для фінансових установ, які інвестують мільярди доларів у вдосконалення своїх операцій. В останнього часу дослідження, проведене Банк для міжнародних розрахунків (BIS), виявило, що генеративні AI-агенти здатні виконувати ключові завдання з управління грошовими коштами, навіть без спеціалізованого навчання. Ці результати мають значний потенціал для банківського сектора, зокрема в управлінні ліквідністю в системах моментальних розрахунків (RTGS).

Дослідники BIS вирішили перевірити, наскільки ефективними можуть бути AI-агенти у рішеннях, пов’язаних з управлінням ліквідністю в оптових платіжних системах. Для цього команда застосувала експерименти з використанням моделей, таких як ChatGPT, які базуються на концепції відповідей на запити. В ході дослідження моделювалися різноманітні сценарії платежів, включаючи шокові ситуації з ліквідністю і конкуренцію між пріоритетами. Це дозволило оцінити здатність агента підтримувати необхідний резерв ліквідності, динамічно пріоритизувати платежі в умовах обмеженості та оптимізувати співвідношення між швидкістю розрахунків і використанням ліквідності.

Результати вказують на те, що навіть без спеціалізованої підготовки AI-агент зміг близько імітувати основні практики управління грошовими коштами, надаючи виважені рекомендації для збереження ліквідності та зменшення затримок у платежах. Це підкреслює потенціал автоматизації рутинних завдань у сфері управління грошовими коштами за допомогою загальних моделей обробки природної мови, що, в свою чергу, може зменшити операційні витрати та покращити ефективність інтернальних ліквідністних процесів.

Ці висновки відкривають нові горизонти для використання штучного інтелекту в банківських операціях та вказують на можливість підвищення ефективності фінансових установ у управлінні ліквідністю. З впровадженням цієї технології банки можуть не тільки скоротити витрати, а й підвищити якість обслуговування клієнтів завдяки швидкому та надійному управлінню грошовими потоками.