BIS: KI-Agenten optimieren Liquiditätsmanagement in Echtzeit-Zahlungssystemen
KI-Agenten bewähren sich im Cash Management
Ein aktuelles Working Paper der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) und der Bank of Canada untersucht das Potenzial generativer KI-Agenten für das intrajournalistische Liquiditätsmanagement in Großbetrags-Zahlungssystemen (RTGS).
Mittels prompt-basierter Experimente mit ChatGPTs Reasoning-Modell simulierten die Autoren Liquiditätsschocks und konkurrierende Prioritäten.
Die Ergebnisse zeigen, dass die KI-Agenten selbst ohne domänenspezifisches Training wichtige prudenzielle Cash-Management-Praktiken nachbilden können.
Sie bewahren Liquidität, priorisieren Zahlungen dynamisch und optimieren den Kompromiss zwischen Abwicklungsgeschwindigkeit und Liquiditätsnutzung.
Dies deutet auf eine mögliche Automatisierung routinemäßiger Aufgaben hin, was Betriebskosten senken und die Effizienz steigern könnte.
Die Autoren betonen jedoch die Notwendigkeit regulatorischer und politischer Schutzmaßnahmen.
Zentralbanken erforschen KI für Finanzstabilität
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Finanzsysteme ist ein zentrales Thema für Zentralbanken weltweit.
Dieses Papier reiht sich in die wachsende Forschung ein, die das Potenzial von KI zur Steigerung der Effizienz und Sicherheit kritischer Finanzinfrastrukturen wie RTGS-Systeme untersucht.
Es ist bemerkenswert, da es die Fähigkeiten von General-Purpose-LLMs in einem komplexen, sicherheitsrelevanten Bereich testet und die Diskussion über die Automatisierung von Kernprozessen vorantreibt.
Die Betonung regulatorischer Implikationen signalisiert, dass Zentralbanken proaktiv an Rahmenwerken für den verantwortungsvollen Einsatz von KI arbeiten.
KI-Potenzial für Finanzinfrastruktur
Dieses Working Paper ist wichtig, da es erstmals die überraschende Fähigkeit generativer KI-Modelle demonstriert, komplexe Liquiditätsmanagement-Aufgaben in Echtzeit-Zahlungssystemen zu bewältigen.
Es liefert konkrete Evidenz für die Automatisierung von Kernprozessen und unterstreicht die Notwendigkeit, regulatorische und operative Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI in systemrelevanten Finanzinfrastrukturen zu entwickeln.
Ein Wegweiser für die Zukunft des Zahlungsverkehrs.