L’intelligence artificielle (IA) est utile pour contrôler de manière optimale un programme existant, avec des dangers bien compris. Il excelle dans la mise en correspondance de modèles et gère les composants. Offrant suffisamment d’observations avec une forte transmission, il pourrait déterminer des structures vibrantes fortes beaucoup plus robustement que tout être humain et il est considérablement exceptionnel dans les endroits qui nécessitent l’évaluation statistique de grandes quantités de données Web. Il peut y parvenir sans traitement humain. Nous pouvons laisser un dispositif d’IA à l’intérieur du contrôle quotidien de ce type de programme, réparer et comprendre instantanément les erreurs et discuter des objectifs des maîtres individuels. En raison de ce risque, l’administration et les petites orientations prudentielles sont les meilleures pour l’IA. Les problèmes technologiques réels sont clairement identifiés, de même que les objectifs à des degrés substantiels et inférieurs. Néanmoins, les mêmes caractéristiques qui rendent l’IA si idéale pour les autorités mini-prudentielles seront également la raison pour laquelle elle pourrait déstabiliser le système financier et augmenter les chances systémiques, comme discuté dans Danielsson et al. (2017). Dans les applications productives de grand niveau, un programme d’entraînement avec moteur AI contrôle de petites zones d’un problème général, dans lequel l’option internationale ne serait que des sous-solutions agrégées. La gestion indépendante de chacune des petites zones d’un processus équivaut à contrôler la méthode dans son intégralité. La gestion des dangers et les petites restrictions prudentielles sont des types de ce type de problème. La première étape du contrôle des risques sera la modélisation du hasard et c’est certainement simple pour l’IA. Cela nécessite de gérer les prix du marché avec des méthodes statistiques assez simples, travail qui est certainement en cours actuellement. La tâche suivante consiste à mélanger une compréhension globale de tous les rôles occupés avec une institution bancaire avec des informations sur les personnes qui décident de ces rôles, en créant un générateur d’IA d’administration de chance avec une compréhension du danger, des rôles et des fonds humains. Fondamentalement, nous avons encore une approche à adopter à cette fin, la plupart des informations dont vous avez besoin se trouvent déjà dans la structure informatique des banques, il n’y a pas d’obstacles scientifiques impossibles en cours de route. Il ne reste plus qu’à informer le moteur des objectifs de niveau substantiel de la banque. L’appareil est capable de faire fonctionner instantanément les fonctions standard de contrôle des dangers et d’attribution des avantages, de définir des limites de position, de recommander qui sera licencié et qui recevra des bonus supplémentaires, et de suggérer les classes de ressources à acheter. Il en va exactement de même pour la plupart des orientations mini-prudentielles. Certes, l’IA a déjà donné naissance à un tout nouveau domaine appelé technologie de la législation, ou «regtech». Il est loin d’être difficile de traduire le livre de règles de la société de surveillance, désormais pour la plupart des parties en anglais simple, en un générateur de raisonnement informatisé formel. Cela permet à l’autorité d’authentifier ses réglementations pour la régularité et donne aux institutions bancaires une interface utilisateur de codage d’application pour authentifier les méthodes vis-à-vis des restrictions. D’un autre côté, l’IA de supervision et également l’IA d’administration des risques des banques peuvent s’interroger instantanément pour garantir la conformité. Cela signifie également que chacune des données créées par les institutions financières devient organisée et marquée de manière optimale et peut être traitée instantanément par l’influence de la concurrence et de l’identification du risque. Il reste une approche à adopter avant que l’IA de supervision / administration des dangers ne devienne un fait utile, mais ce qui est exposé ci-dessus est éminemment concevable compte tenu de la trajectoire de la progression scientifique. L’obstacle clé peut très bien être légitime, politique et sociable par opposition à technique.