Банк международных расчётов представил ИИ-систему для экономических исследований центробанков
MaRCo@BIS предлагает план экономического исследования и выполняет расчёты; экономист подтверждает важные решения, а система сохраняет их обоснование.
Банк международных расчётов (BIS) представил MaRCo@BIS — систему, в которой ИИ-агент помогает экономистам центробанков планировать исследования и выполнять расчёты, а ключевые решения остаются за человеком.
Почему это важно: Обычная эконометрическая программа рассчитывает модель, которую уже задал исследователь. Здесь агент помогает выбрать сам план анализа: какие показатели изучать, на каких данных и при каких допущениях.
Детали: MaRCo@BIS объединяет текстовые инструкции, справочник с проверенными описаниями опубликованных эконометрических моделей и библиотеку протестированных методов. Эти материалы использует готовая программная среда с ИИ-агентом для написания кода. Разработка предназначена для центробанков и других исследователей макроэкономики.
Как это работает: Агент предлагает модель и объясняет выбор, получает данные и приводит их к согласованному виду, выполняет расчёты и проверяет результаты. Исследователь подтверждает или меняет каждое решение, которое существенно влияет на анализ. Система записывает обоснования, рассмотренные варианты и результаты каждого этапа, чтобы работу можно было воспроизвести.
В цифрах: Авторы сравнили с оригиналами результаты воспроизведения трёх опубликованных исследований со структурной векторной авторегрессией. Это метод, который позволяет оценивать реакцию экономических показателей на неожиданные изменения при заданных допущениях. Всего проверка включала пять упражнений — от повторения готовых работ до анализа новых данных и работы над новым исследовательским вопросом.
Но: Агент успешно воспроизводил опубликованные выводы там, где модель и данные были достаточно чётко заданы. При неполных данных неопределённость возрастала.
В упражнении о бюджетно-налоговой политике авторы оценивали, как рост госрасходов влияет на объём производства в экономике. Оценки немедленного эффекта меньше менялись при смене настроек модели, чем оценки среднесрочных эффектов. Оценки среднесрочных эффектов сильно зависели от выбора модели и заранее заданных представлений о вероятных значениях её параметров.
По оценке авторов, ИИ сокращает механическую работу и помогает раньше замечать проблемы в данных и экономических предпосылках. При этом исследователи предупреждают о риске подбирать модель под желаемый результат, чрезмерно доверять предложениям агента и неверно толковать расчёты. Поэтому экспертная проверка остаётся необходимой.