Основанный на искусственном интеллекте алгоритм позволит правительствам разных стран принимать решение о финансовой поддержке отдельных банков. Это позволит принимать взвешенные решения в случае кризисных ситуаций и оценивать принятые в прошлом решения по спасению отдельных банков, говорится в исследовании британских ученых, опубликованных в журнале Nature Communications.
Алгоритм, основанный на искусственном интеллекте, разработанный учеными из Университетского колледжа Лондона и Университета королевы Мэри, позволит правительствам разных стран принимать решение о поддержке того или иного банка в кризисной ситуации. Этот инструмент позволяет предсказать, поможет ли финансовая поддержка банку сохранить деньги налогоплательщиков в долгосрочной перспективе.
Кроме того, он дает возможность оценить, сколько средств стоит перевести банку, и какому из банков следует помочь в определенный момент времени.
Алгоритм был опробован с использованием данных Европейской службы банковского надзора, касающихся 35 европейских финансовых организаций, но, отмечают ученые, может быть использован и адаптирован национальными банками разных стран с учетом отдельных специфических условий.
Авторы создали математическую модель, сравнивающую различные стратегии финансовой поддержки банков и предсказывающую возможные потери для налогоплательщиков. Модель оценивает такие факторы, как предположительная длительность кризиса, вероятность невыполнения обязательств для каждого банка и эффект от этого для всей банковской системы, и доля государства в банке.
Используя математический аппарат под названием Марковский процесс принятия решений, исследователи ввели в эту модель эффекты от государственной поддержки банку в определенный момент времени.
Авторы показали, что оказание государственной поддержки банку оптимально если доля государства в нем выше определенной пороговой величины, определяемой моделью. При этом выбор оптимальной стратегии помощи банку кардинально меняется при преодолении этого порога.
«Правительства и банковские сообщества могут также использовать наш метод для ретроспективного анализа прошедших кризисов и извлечь важные уроки для будущих мер», — пояснил профессор Вито Латора, соавтор исследования.