L’intelligence artificielle (IA) est idéale pour gérer de manière optimale une méthode existante, avec des dangers bien compris. Il fonctionne exceptionnellement bien dans les systèmes de complémentation et de gestion de modèles. Avec des observations adéquates et un signal puissant, il peut reconnaître des bâtiments vibrants solides beaucoup plus robustement que n’importe quel humain et est également considérablement supérieur dans les endroits qui nécessitent l’évaluation statistique de grandes quantités d’informations. Il pourrait y parvenir sans implication individuelle. Nous pouvons garder un appareil AI sous la charge quotidienne de ce type de méthode, se réparer instantanément et comprendre les erreurs et atteindre les cibles de ses maîtres humains. Cela signifie que l’administration des dangers et les conseils microprudentiels sont bien adaptés à l’IA. Les préoccupations techniques sous-jacentes sont clairement décrites, tout comme les objectifs substantiels et inférieurs. Néanmoins, les mêmes caractéristiques qui rendent l’IA si utile pour les petites autorités prudentielles respectives sont également la raison pour laquelle elle peut déstabiliser le programme financier et augmenter le danger endémique, comme indiqué dans Danielsson et al. (2017). Dans les applications de haut niveau réussies, un entraînement d’entraînement moteur AI contrôle de petits éléments d’une difficulté complète, où l’option mondiale n’est que des sous-solutions agrégées. La gestion indépendante de toutes les petites zones d’un système revient à manipuler le programme dans son intégralité. L’administration fortuite et les petites règles prudentielles sont des exemples d’une telle difficulté. La première étape de la maîtrise des risques est la modélisation des risques et c’est certainement simple pour l’IA. Cela nécessite le traitement des coûts du marché avec des méthodes statistiques assez simples, travail qui est certainement actuellement bien en dessous. L’étape suivante consiste à mélanger des informations détaillées sur tous les rôles conservés par le biais d’une institution financière avec des informations sur les personnes qui décident de ces rôles, en créant un moteur d’IA d’administration des risques doté d’une expertise en matière de risques, de rôles et d’argent individuel. Bien que nous ayons encore du chemin à parcourir pour arriver à cette fin, une grande partie des informations importantes ont déjà été contenues dans la structure informatique des banques, il n’y a pas d’obstacles technologiques insurmontables en cours de route. Tout ce qui reste est de dire au moteur des objectifs de niveau supérieur de toute banque. L’équipement peut ensuite exécuter instantanément des fonctionnalités standard de gestion des risques et d’allocation des ressources, fixer des limites de place, recommander qui est licencié et qui devient des offres de bonus, et recommander dans quelles classes d’avantages investir. Exactement la même chose se rapporte à la plupart des directions mini-prudentielles. En effet, l’IA a engendré un tout nouveau domaine connu sous le nom de technologie moderne de régulation, ou «regtech». Il est loin de tout ce qui est difficile de convertir le livre de règles de toute société de surveillance, maintenant pour la majorité des composants en simple anglais, en un générateur de raisonnement informatisé officiel. Cela permet à l’autorité de valider ses règles de cohérence et offre aux institutions bancaires une interface utilisateur de codage d’application pour authentifier les procédures contre les restrictions. Pendant ce temps, l’IA de surveillance ainsi que l’IA de contrôle des risques des banques peuvent s’émettre instantanément pour assurer une certaine conformité. Cela signifie également que chacune des informations générées par les banques est correctement organisée et classée et peut être traitée automatiquement par l’autorité de conformité et d’identification des risques. Il existe néanmoins une meilleure option avant que l’IA de supervision / contrôle des dangers ne devienne une réalité sensible, mais précisément ce qui est défini ci-dessus est éminemment concevable étant donné la trajectoire de la progression technologique. Le principal obstacle peut très bien être légitime, politique et sociable par opposition à technique.