Umetna inteligenca in finančni nadzor v evrskem območju in Združenih državah AmerikeZupanc, Darko (Avtor) Romih, Dejan (Mentor) Taškar Beloglavec, Sabina (Komentor) umetna inteligencasistemsko tveganjefinančni nadzorfinančništvocentralno bančništvoUmetna inteligenca ima potencial za izboljšanje učinkovitosti in inovacij v finančnem sektorju, vendar prinaša tudi probleme. Kompleksnost in občutljivost algoritmov umetne inteligence lahko vodita v nenadne šoke in destabilizacijo finančnih sistemov. Regulatorji se soočajo s težavami pri nadzoru umetne inteligence zaradi kompleksnosti delovanja in pomanjkanja transparentnosti, kar otežuje pravočasno prepoznavanje tveganj. Umetna inteligenca pa se lahko uporabi tudi kot rešitev, čeprav ne Evropska centralna banka ne ameriške Zvezne rezerve ne uporabljajo umetne inteligence pri svojih osnovnih dejavnostih, pa obe centralni banke raziskujeta potencialno uporabo umetne inteligence pri svojem delovanju. Eden možnih primerov uporabe umetne inteligence pri finančnem nadzoru je uporaba pri obvladovanju sistemskega tveganja, kjer jo lahko uporabljamo na dveh ravneh. Na mikro ravni se umetna inteligenca lahko uporablja za mikrobonitetni nadzor in notranje upravljanje tveganj, kar omogoča bolj natančno analizo in odločanje. Nasprotno pa je uporaba umetne inteligence pri makrobonitetnem nadzoru, ki se osredotoča na stabilnost celotnega finančnega sistema, bolj zapletena zaradi pomanjkanja podatkov in kompleksnosti finančnih trgov. Za uspešno integracijo umetne inteligence v regulativne okvire so potrebni jasni pravilniki, etične smernice ter sodelovanje med regulatorji, industrijo in akademsko skupnostjo. Nadaljnje raziskave in razvoj so ključni za izboljšanje razumevanja in obvladovanja tveganj, povezanih z uporabo umetne inteligence v finančnem sektorju.D. Zupanc20242024-08-19 12:09:23Diplomsko delo/naloga89924sl