文件名称：深度学习和金融稳定-研究论文
文件大小：460KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 05:11:57
Deep Learning Neural
随着深度学习模型被纳入其技术堆栈，金融行业正在进入一个快速推进数据分析的新时代。 作为人工智能的一个子集，深度学习代表了与先前分析技术的根本不连续性，提供了前所未有的预测能力，为提高效率、金融包容性和风险缓解提供了重要机会。 不过，随着时间的推移，深度学习的广泛采用可能会增加一致性、相互关联性和监管差距。 本文描绘了深度学习在五种可能的传播途径中的关键特征，探讨了当它进入广泛采用的成熟阶段时，它如何可能导致金融系统的脆弱性和整个经济的风险。 现有的金融部门监管制度——建立在数据分析技术的早期时代——可能无法解决金融领域广泛采用深度学习带来的系统性风险。 作者最后考虑了可能减轻这些系统性风险的政策工具。