Центробанки стали использовать большие данные для анализа экономики

Японский ЦБ начал использовать большие данные в 2013 году для анализа экономической статистики. В результате, его прогнозы по ВВП стали точнее, чем у частных банков и компаний. Йошимаса Хайаши, член парламента от правящей партии, предлагает «майнить» экономические данные напрямую и не полагаться на опросы. А зампред ЦБ Хироши Накасо на недавней конференции упомянул фильм «Человек, который изменил все» («Moneyball») как пример использования данных для кардинального изменения тактики.

В Китае большими данными интересуют в контексте слежения за потребителями и, главным образом, для контроля за должниками. Одна из главных проблем Китая — быстрое образование «пузырей» и склонность населения к участию в финансовых пирамидах». В мае местный ЦБ заявил, что планирует использовать большие данные вместе с ИИ для отслеживания подобных рисков.

Индия сталкивается с проблемой безопасности и неприкосновенности личных данных, поэтому ЦБ страны больше озабочен кибербезопасностью в контексте больших данных. Сингапур создал Группу по анализу данных, в задачу которой входит сбор больших данных, которые пока будут анализироваться вручную, без применения ИИ-технологий. Основная задача, как в Индии, — борьба с отмыванием денег и терроризмом. Департамент статистики Банка Индонезии исследует социальные сети, новостные сайты и другие источники для анализа потребительских настроений. Недавно он начал получать данные от интернет-магазинов.

Глава ФРС США Джанет Йеллен говорит, что экономисты американского центробанка очень заинтересованы использованием больших данных. Однако, по ее мнению, пока еще далеко до отказа от традиционных методов анализа экономической статистики. Тем не менее, в отдельных проектах большие данные уже используются. Например, для анализа потребительских и государственных расходов после ураганов. Проблема больших данных, по мнению экономистов, заключается в слишком малой глубине выборки, что существенно снижает возможности анализа. К тому же, часто данные собираются частными компаниями, которые преследуют собственные интересы.

Как и в Японии, в Европейском центробанке большими данными начали интересоваться в 2013 году. Информацию о 40 тыс. ежедневных транзакциях ляжет в основу альтернативной учетной ставки. ЕЦБ также приобрел данные о ценах реальных покупок граждан и ищет способы интернет-скрейпинга для измерения инфляции в реальном времени.

В Банке Англии недавно создал целый отдел по работе с большими данными. В частности, он анализирует резкие скачки обменного курса фунта и разрабатывает платформу для хранения и анализа данных о торговле. В 2014 году один из сотрудников британского ЦБ даже создал инструмент, который сканировал Twitter на признаки банковской паники во время шотландского референдума о независимости. В Норвегии сотрудники ЦБ решили использовать 26-летний архив местной деловой газеты Dagens Naringsliv для составления индекса деловой активности. Модель основана на частоте публикаций по той или иной теме.

В России руководитель аналитического департамент ЦБ, бывший экономист банка HSBC Александр Морозов создал систему мониторинга новостей и считает, что большие данные могут предсказать потребительское поведение на большом отрезке времени.

Если большие данные позволяют анализировать экономику в реальном времени, то ИИ вместе с другими технологиями позволит ее конструировать, создавая «идеальный» человеческий капитал. Так, стартап Genomic Prediction может определить карликовость (рост ниже 140 см) и IQ ниже 70 баллов с помощью ДНК-тестирования эмбрионов, а также запрограммировать генетически «идеального» ребенка.