Un estudi innovador del Banc de Pagaments Internacionals (BIS) demostra que els agents d’intel·ligència artificial generativa (IA) poden realitzar funcions crítiques de gestió de liquiditat als bancs centrals i sistemes de pagaments d’alt valor gestionats tradicionalment per humans.
La investigació, realitzada amb el model de raonament o1 de ChatGPT en mode agent, va simular escenaris reals on La IA va haver d’equilibrar els costos i els riscos de liquiditat de retard en transaccions multimilionàries.
L’experiment va dissenyar tres escenaris que reprodueixen reptes reals en RTGS o sistemes de liquidació en temps real (Fedwire, TARGET2, Lynx, etc.), el cor del sistema financer tradicional.
En el primer escenari, l’IA només tenia 10 dòlars de liquiditat i dos pagaments pendents d’1 $ cadascun. Davant la possibilitat d’una comanda urgent per 10 dòlars, va decidir congelar-ho tot. La seva pròpia explicació va deixar clar per què va prendre la decisió: “Ara retardo els petits pagaments per preservar la liquiditat i poder atendre l’operació urgent si arriba”.
El segon escenari va introduir una major complexitat amb la probabilitat de rebre fons externs (90%) i realitzar pagaments urgents (50%). En aquest cas, la IA només va processar transaccions de menor risc, demostrant capacitats de priorització dinàmiques.
Les proves van demostrar que fins i tot variants de probabilitats del 50% al 0,1% o escalar imports de fins a milers de milions de dòlars, la IA va mantenir el seu enfocament de precaució. Tanmateix, en situacions complexes la seva consistència va disminuir lleugerament, amb variacions puntuals en les decisions.
La IA ja és millor tresorera que la majoria dels humans, diu BIS
L’estudi proposa desenvolupar “assistents d’IA” per a tasques rutinàriesreservant els rols humans per a la supervisió i les decisions estratègiques. Els investigadors projecten que es podrien provar sistemes similars en entorns sandbox reguladors abans de les implementacions reals.
“Els resultats suggereixen que les solucions específiques d’IA podrien reduir els costos operatius i millorar l’eficiència i la seguretat operatives”, afirma l’informe BIS. Però adverteix de les limitacions: els models depenen de dades històriques i poden fallar davant esdeveniments extrems o “cignes negres” fora de la seva experiència entrenada.
L’estudi compara aquest enfocament amb l’aprenentatge de reforç tradicional. Els autors destaquen que, a diferència de l’aprenentatge de reforç tradicional (que requereix milers de simulacions), la IA generativa va aconseguir “excel·lents resultats amb zero formació específica”.
Així, per a aquest nivell d’eficàcia, els autors de l’informe creuen que la IA podria estalviar milions en liquiditat lligada i reduir dràsticament les cues de pagament als sistemes RTGS.
Tot i que l’informe del BIS se centra en els sistemes financers tradicionals, les seves conclusions no són sorprenents en el món dels actius digitals. Això es deu al fet que les aplicacions de finances descentralitzades (DeFi) porten anys gestionant la liquiditat 100% automàticament amb grups de creadors de mercat automàtic (AMM), préstecs flash i algorismes que es reequilibren en segons.
El que el BIS celebra com a innovació, Uniswap, Aave i Curve ja ho fan des del 2020 amb milers de milions de dòlars en joc, tal com ha informat CriptoNoticias.
