Một công cụ trí tuệ nhân tạo do các nhà nghiên cứu tại UCL và Đại học Queen Mary ở London phát triển có thể giúp các chính phủ quyết định có cứu trợ ngân hàng đang gặp khủng hoảng hay không bằng cách dự đoán liệu can thiệp đó có tiết kiệm tiền cho người nộp thuế trong dài hạn hay không.
Công cụ AI, được mô tả trong một bài báo mới trên tạp chí Nature Communications, đánh giá không chỉ liệu gói cứu trợ có phải là chiến lược tốt nhất cho người nộp thuế hay không mà còn gợi ý nên đầu tư bao nhiêu vào ngân hàng và ngân hàng hoặc ngân hàng nào nên được cứu trợ tại bất kỳ thời điểm nào. thời gian.
>> Tham khảo: Hình ảnh X-quang do AI tạo ra đã đánh lừa các chuyên gia y tế và cải thiện phân loại viêm xương khớp.
Thuật toán đã được các tác giả thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu từ Cơ quan Ngân hàng Châu Âu trên mạng lưới 35 tổ chức tài chính Châu Âu được đánh giá là quan trọng nhất đối với hệ thống tài chính toàn cầu, nhưng nó cũng có thể được sử dụng và hiệu chỉnh bởi các ngân hàng quốc gia bằng cách sử dụng dữ liệu độc quyền chi tiết không có sẵn cho công chúng.
Tiến sĩ Neofytos Rodosthenous (Toán học UCL), tác giả tương ứng của bài báo, cho biết: “Các gói cứu trợ ngân hàng của chính phủ là những quyết định phức tạp có ý nghĩa tài chính, xã hội và chính trị. Chúng tôi tin rằng phương pháp AI mà chúng tôi đã phát triển có thể là một công cụ quan trọng cho các chính phủ, giúp các quan chức đánh giá các tác động tài chính cụ thể — điều này có nghĩa là kiểm tra xem gói cứu trợ có mang lại lợi ích tốt nhất cho người nộp thuế hay liệu việc để ngân hàng phá sản có đáng đồng tiền bát gạo hơn hay không. -quá trình làm nên.”
Đồng tác giả, Giáo sư Vito Latora (Đại học Queen Mary, London) cho biết thêm: “Các chính phủ và cơ quan quản lý ngân hàng cũng có thể sử dụng phương pháp tiếp cận của chúng tôi để xem xét lại các cuộc khủng hoảng trong quá khứ và thu được những bài học có giá trị để thông báo cho các hành động trong tương lai. Chẳng hạn, người ta có thể xem xét gói cứu trợ của chính phủ Vương quốc Anh của Ngân hàng Hoàng gia Scotland (RBS) trong cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2009 và suy nghĩ về cách thức cải thiện điều này (từ quan điểm tài chính) trong tương lai nhằm mang lại lợi ích chủ yếu cho người nộp thuế.”
>> Tham khảo: Những hiểu biết mới mở ra cánh cửa cho một công nghệ năng lượng mặt trời.
Trong một gói cứu trợ ngân hàng, khoản đầu tư của chính phủ vào ngân hàng làm tăng vốn chủ sở hữu của ngân hàng và giảm rủi ro vỡ nợ. Chi phí này trong ngắn hạn có thể hợp lý đối với người nộp thuế nếu nó dẫn đến giảm tổn thất của người nộp thuế trong dài hạn — tức là, nó ngăn chặn các vụ vỡ nợ ngân hàng gây tổn hại nhiều hơn cho tài chính của chính phủ.
Trong nghiên cứu của họ, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một khung toán học để so sánh các chiến lược cứu trợ khác nhau về tổn thất dự đoán đối với người nộp thuế. Các yếu tố được xem xét bao gồm cuộc khủng hoảng tài chính dự kiến sẽ kéo dài bao lâu, khả năng vỡ nợ của mỗi ngân hàng và ảnh hưởng của việc vỡ nợ đối với các ngân hàng khác trong mạng lưới, cũng như cổ phần của người nộp thuế trong ngân hàng.
Sử dụng một quy trình kiểm soát toán học, được gọi là Quy trình quyết định Markov, các nhà nghiên cứu đã kết hợp vào khuôn khổ này tác động của sự can thiệp của chính phủ tại bất kỳ thời điểm nào.
Sau đó, họ đã phát triển một thuật toán AI riêng biệt để đánh giá các chiến lược cứu trợ tối ưu, so sánh việc không can thiệp với các loại can thiệp khác nhau — nghĩa là, các mức đầu tư khác nhau vào một ngân hàng hoặc nhiều ngân hàng — tại các thời điểm khác nhau trong cuộc khủng hoảng. Một kỹ thuật AI là cần thiết vì việc mô hình hóa một hệ thống như vậy rất phức tạp, vì hành vi trong tương lai của tất cả các ngân hàng trong hệ thống có thể là vô hạn.
>> Tham khảo: Làm thế nào một loại nấm thông thường loại bỏ thủy ngân độc hại khỏi đất và nước?
Trong nghiên cứu điển hình của họ sử dụng dữ liệu từ Cơ quan quản lý ngân hàng châu Âu, họ đã chỉ ra rằng gói cứu trợ của chính phủ sẽ chỉ là tối ưu nếu cổ phần của người nộp thuế trong ngân hàng lớn hơn một số giá trị ngưỡng quan trọng, được xác định thông qua mô hình. Chính sách tối ưu đã thay đổi đáng kể khi tỷ lệ phần trăm tổn thất vượt quá ngưỡng này.
Hơn nữa, người ta đã chỉ ra rằng gói cứu trợ của chính phủ có xu hướng thuận lợi hơn khi hệ thống gặp khó khăn hơn (được xác định bằng tỷ lệ phần trăm giảm vốn chủ sở hữu của ngân hàng), cuộc khủng hoảng càng kéo dài và mức độ rủi ro của các ngân hàng đối với các ngân hàng khác càng lớn ( nghĩa là họ đã cho các ngân hàng khác vay bao nhiêu và do đó sẽ bị thiệt hại nếu các ngân hàng này phá sản).
Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng, một khi ngân hàng nhận được gói cứu trợ, chiến lược tốt nhất cho người nộp thuế là chính phủ tiếp tục đầu tư vào ngân hàng đó để ngăn chặn tình trạng vỡ nợ. Điều này có thể dẫn đến việc ngân hàng được giải cứu thiếu động lực để đề phòng rủi ro, có khả năng làm tăng khả năng chấp nhận rủi ro.
>> Tham khảo: Kính hiển vi tiết lộ cơ chế đằng sau công cụ CRISPR mới.
Tác giả chính, Tiến sĩ Daniele Petrone cho biết: “Cho đến nay, các ngân hàng đã vượt qua cơn bão kinh tế hiện nay do đại dịch Covid-19 gây ra. Khả năng phục hồi của họ đã được củng cố nhờ các biện pháp quản lý được đưa ra sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2009 và bằng cách hỗ trợ tiền tệ của các ngân hàng trung ương”. Tuy nhiên, không ai có thể dự đoán được tác động đối với hệ thống tài chính khi các ngân hàng trung ương đảo ngược các chính sách trước đó, chẳng hạn như tăng lãi suất do lo ngại lạm phát, và vì vậy các gói cứu trợ vẫn có thể xảy ra.”
