ЕЦБ применяет искусственный интеллект для более глубокого анализа инфляции

Европейский центральный банк начал активно внедрять инструменты искусственного интеллекта для анализа инфляционных процессов, реагируя на усиление экономической и политической нестабильности. Такой подход позволяет не только строить базовые прогнозы, но и в реальном времени оценивать риски отклонения фактической инфляции от ожидаемых значений, сообщает регулятор со ссылкой на Incrypted.

Как отмечают в регуляторе, в условиях высокой неопределенности цены могут меняться значительно быстрее и менее предсказуемо. Именно поэтому классические подходы, ориентированные исключительно на базовый сценарий, уже не дают полной картины.

Традиционно монетарная политика базировалась на прогнозах инфляции, однако сейчас все более важным становится анализ рисков — то есть оценка того, насколько реальные показатели могут отличаться от ожидаемых.

Как работает новая модель

В своей работе ЕЦБ использует алгоритм машинного обучения, построенный на методе квантильной регрессии случайного леса (QRF). Эта модель выполняет сразу две ключевые функции: формирует прогноз инфляции и определяет вероятность ее отклонения от базового сценария.

В отличие от традиционных экономических моделей, эта система способна учитывать значительно более широкий набор показателей, выявлять сложные нелинейные связи между ними и оперативно реагировать на изменения данных. В ЕЦБ подчеркивают, что современные алгоритмы могут находить закономерности, которые остаются вне поля зрения классических подходов.

Особенно полезной такая технология стала после пандемии, когда экономические индикаторы начали демонстрировать противоречивые сигналы, усложняя прогнозирование.

Практическое применение и значение для рынка

Инструмент уже используется в процессе подготовки решений по монетарной политике с конца 2022 года. В течение 2025 года система продемонстрировала высокую точность: в частности, она смогла предсказать случаи, когда фактическая инфляция превышала прогнозы примерно на 20 базисных пунктов в некоторых кварталах.

Помимо прогнозирования, модель помогает определить ключевые факторы, влияющие на инфляцию. Среди них — динамика заработных плат, инфляционные ожидания и изменения стоимости импорта.

В ЕЦБ подчеркивают, что такие инструменты в дальнейшем будут играть все более важную роль в мониторинге экономики и формировании монетарной политики.

Для инвесторов это открывает новые возможности, поскольку означает более оперативную реакцию регуляторов на инфляционные риски, повышение точности макроэкономических прогнозов и постепенный рост влияния искусственного интеллекта на финансовые рынки.