KI-Agenten optimieren Liquiditätsmanagement in Zahlungssystemen
KI-Potenzial für Echtzeit-Zahlungssysteme
Eine BIS-Studie untersucht, wie generative KI das Liquiditätsmanagement in Echtzeit-Bruttoabwicklungssystemen (RTGS) verbessern kann.
Experimente zeigen, dass KI-Agenten ohne spezielle Schulung wichtige Aufgaben des Cash-Managements replizieren können, darunter die Pflege von Liquiditätspuffern, die Priorisierung dringender Zahlungen und den Ausgleich von Liquiditätskosten und Abwicklungsverzögerungen.
Die konsistente Entscheidungsfindung der KI deutet auf ein Potenzial zur Automatisierung routinemäßiger Aufgaben hin, was Betriebskosten senken, die Effizienz steigern und die Systemresilienz verbessern könnte.
Die Forschung betont jedoch die Notwendigkeit regulatorischer Schutzmaßnahmen, menschlicher Aufsicht und weiterer Forschung für eine sichere und verantwortungsvolle Einführung von KI in Finanzinfrastrukturen.
Implikationen für Zentralbanken und Aufsicht
Diese Forschung ist für Zentralbanken und Finanzaufsichtsbehörden von hoher Relevanz, da sie das transformative Potenzial von KI in kritischen Finanzinfrastrukturen aufzeigt.
Die Automatisierung des Liquiditätsmanagements in RTGS-Systemen könnte die Effizienz steigern und Risiken mindern, erfordert jedoch gleichzeitig robuste regulatorische Rahmenbedingungen.
Die Ergebnisse liefern erste Einblicke, wie Zentralbanken die Integration von KI in Zahlungssysteme bewerten und steuern müssen, um finanzielle Stabilität zu gewährleisten und neue operationelle Risiken zu adressieren.
KI-Potenzial und Regulierungsbedarf
Die Studie ist wichtig, da sie das Potenzial von KI zur Effizienzsteigerung im Liquiditätsmanagement von Zahlungssystemen aufzeigt.
Sie liefert der Zentralbank-Community konkrete Anhaltspunkte für die zukünftige Gestaltung von Finanzinfrastrukturen.
Die explizite Forderung nach regulatorischen Schutzmaßnahmen und menschlicher Aufsicht ist ein implizites Signal für die Notwendigkeit, frühzeitig Richtlinien für den sicheren Einsatz von KI zu entwickeln.
Original: AI agents for cash management in payment systems
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