Maschinelles Lernen ist in der Lage, enorme Rechenleistung zu nutzen, um Struktur in unstrukturierte Daten zu bringen. Dies hat zur Entstehung von Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) geführt, die in vielen Bereichen schnell und weit verbreitet sind. Der Aufstieg der KI hat Auswirkungen auf das Finanzsystem und seine Stabilität sowie auf makroökonomische Ergebnisse durch Veränderungen im Angebot (durch Produktivität) und der Nachfrage (durch Investitionen, Konsum und Löhne). Zentralbanken sind direkt von der Auswirkung der KI betroffen, sowohl in ihrer Rolle als Hüter der monetären und finanziellen Stabilität als auch als Anwender von KI-Tools. Um auf die neuen Herausforderungen zu reagieren, müssen Zentralbanken die Auswirkungen der KI über die gesamte Wirtschaft hinweg antizipieren und KI in ihren eigenen Operationen nutzen.
Die Verfügbarkeit von Daten und das Datenmanagement sind Schlüsselfaktoren für die Nutzung von KI durch Zentralbanken. Datenverfügbarkeit und Datenmanagement sind entscheidend für die Nutzung von KI-Modellen. Zentralbanken müssen Zusammenarbeit und Daten