Die EZB reiht sich in die Masse der Unternehmen ein, die bereits künstliche Intelligenz einsetzen, und erkundet nun Möglichkeiten, Millionen von Datenpunkten zu verarbeiten und zu analysieren, darunter öffentliche Preisdaten, Unternehmensstatistiken, Nachrichtenartikel und Dokumente der Bankenaufsicht, um bessere Analysen für politische Entscheidungen zu erstellen.

"KI bietet uns neue Möglichkeiten, diese Fülle an verfügbaren Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu interpretieren, so dass die Erkenntnisse in die Arbeit von Bereichen wie Statistik, Risikomanagement, Bankenaufsicht und geldpolitische Analyse einfließen können", heißt es in einem Blogbeitrag, den die EZB am Donnerstag veröffentlichte.

Die EZB hat die Inflation jahrelang unterschätzt, und einige Entscheidungsträger haben ihre Modelle und die Tragfähigkeit einer soliden Politik auf der Grundlage von Zahlen, die ständig nach oben korrigiert werden müssen, offen in Frage gestellt.

Im Rahmen mehrerer KI-Initiativen will die Bank ihr Verständnis des Preissetzungsverhaltens und der Inflationsdynamik vertiefen, heißt es im Blog.

Mit Hilfe von Web Scraping kann die EZB massenhaft Preisdaten in Echtzeit sammeln, aber die Zahlen sind unstrukturiert und ungeeignet für die Berechnung der Inflation. Daher möchte die EZB KI nutzen, um die Daten zu strukturieren und ihre Analyse zu verbessern.

Eine weitere Initiative besteht darin, den Klassifizierungsprozess der Daten von zig Millionen Unternehmen, Banken und öffentlichen Einrichtungen zu automatisieren, um ein besseres Verständnis ihrer finanziellen Lage zu erhalten.

Die EZB hofft auch, ihre Kommunikation mit Hilfe von KI zu vereinfachen, um sich gegen Kritiker zu wehren, die behaupten, dass ihre zu komplexe, technische Sprache für normale Menschen nicht verständlich ist.

"Ein umfangreiches Sprachmodell kann auch dazu beitragen, die von den Mitarbeitern verfassten Texte zu verbessern und die Kommunikation der EZB für die Öffentlichkeit verständlicher zu machen", so die Bank.

"In diesem Zusammenhang verwenden wir seit einiger Zeit maschinelle Übersetzungen durch neuronale Netze, um die Kommunikation mit den europäischen Bürgern in ihren Muttersprachen zu erleichtern.