Применение машинного обучения и искусственного интеллекта монетарным регулятором // Using Machine Learning and Artificial Intelligence by a Monetary Regulator

В статье описаны базовые модели, составляющие основу большинства методов машинного обучения, приведен алгоритм работы моделей. Представлен обзор международного опыта наиболее продвинутых в этой области стран, центральных банков и регуляторов, применяющих методы машинного обучения в прогнозировании и аналитике в целях поддержки финансовой стабильности, регулирования и риск- ориентированного надзора, кибербезопасности. Описаны первые шаги Национального Банка Республики Казахстан в применении методов машинного обучения. Отражены возможные риски, с которыми сопряжено использование инструментов искусственного интеллекта. // The article describes the constituent models that form the basis of most machine learning methods and provides an algorithm for how the models work. An overview of international experience of countries, central banks and regulators that are the most advanced in this area using machine learning methods in forecasting and analytics in order to support financial stability, regulation and risk-based supervision, and cybersecurity is presented. The first steps of the National Bank of the Republic of Kazakhstan in applying machine learning methods are described. Possible risks associated with the use of artificial intelligence tools are reflected.