國際清算銀行：實驗室與觀察者
國際清算銀行（BIS）從三個方向研究人工智能。其貨幣與經濟部分析這項技術的經濟影響及其對貨幣政策和金融穩定的意義。F部分第四章已介紹其架構的BIS創新中心（BIS Innovation Hub）構建原型，將這項技術應用於中央銀行和監管機構的任務。設於巴塞爾的各委員會則研究這項技術如何影響其所監管或監督的機構。1
對BIS觀點最全面的闡述見於Annual Economic Report 2024（《2024年年度經濟報告》）第三章，標題為“Artificial intelligence and the economy: implications for central banks”（人工智能與經濟：對中央銀行的影響）。該章認為，這項技術可以提高整個經濟的生產率，將改變金融體系的運作方式，中央銀行應當自己使用這項技術，同時為此建立相應的專業能力和數據基礎設施。該章還呼籲各中央銀行在分享知識和工具方面開展合作，而BIS自薦為承擔這一角色的天然平台。2在隨後幾年中，BIS又發表了多篇論文，涉及大語言模型在中央銀行業務中的使用、人工智能對通貨膨脹和勞動力市場的影響，以及中央銀行內部的人工智能治理。它還建立了一個實踐社群，供各中央銀行交流經驗。3
創新中心的若干項目直接應用這項技術。Aurora項目的成果於2023年公佈，該項目測試了在合併來自多個機構和國家的數據時，機器學習和隱私增強技術能否更有效地識別洗錢網絡。該項目利用合成支付數據發現，跨機構的網絡分析所識別出的可疑活動遠多於單家銀行的監控，同時產生的誤報更少。4Gaia項目利用大語言模型從企業報告中提取與氣候相關的數據，監管機構需要這些數據來評估銀行投資組合中的氣候風險。其他項目涉及網絡韌性、為打擊金融犯罪而進行的支付數據分析，以及利用生成式模型對價格數據進行分類以用於通貨膨脹分析。5
巴塞爾銀行監管委員會（BCBS）和金融穩定理事會（FSB）則從監管角度研究這一主題。巴塞爾委員會於2024年發佈了一份關於金融數碼化的報告，研究了人工智能、雲計算以及大型科技公司的進入給銀行及其監管機構帶來的風險。6金融穩定理事會於2024年11月發佈了關於人工智能對金融穩定影響的報告。該報告將第三方依賴和服務提供商的集中度、因使用相似模型和數據而產生的市場相關性、網絡風險以及模型風險確定為主要脆弱性，同時指出主管機關用於監測這些風險的數據存在缺口。7這些出版物使巴塞爾在一場原本由美國和中國的科技公司以及布魯塞爾的立法者主導的辯論中擁有了發言權。
註釋
- 關於BIS和創新中心的組織架構，參見F部分第一章和第四章。待核實。 ↩
- BIS, Annual Economic Report 2024，巴塞爾，2024年6月，第三章，“Artificial intelligence and the economy: implications for central banks”。待核實。 ↩
- 2024年以來發表的關於中央銀行業務中人工智能的BIS Papers和BIS Working Papers；BIS創新中心關於其人工智能相關項目的報告。現狀待核實。 ↩
- BIS Innovation Hub Nordic Centre, Project Aurora: the power of data, technology and collaboration to combat money laundering across institutions and borders，2023年5月。另參見E部分第三章。待核實。 ↩
- BIS創新中心，Gaia項目報告（2023年和2024年）；關於Raven項目、Hertha項目和Spectrum項目的報告。名稱、日期和結果待核實。 ↩
- Basel Committee on Banking Supervision, Digitalisation of finance，2024年5月。待核實。 ↩
- Financial Stability Board, The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence，2024年11月14日。待核實。 ↩
僅供一般參考。本文不構成法律或稅務意見，不能替代針對個案的諮詢，亦不建立律師與客戶之間的委託關係。本文反映截至 十月 2026 的法律狀況。