人工智能 (AI) 可以提高我们识别和预测金融危机的能力。人工智能的一项关键创新是能够从数据中学习，而无需被告知要寻找什么。利用人工智能等技术需要我们摆脱传统的主观方法，让数据告诉我们何时会出现危机。
将数据点分组，以揭示我们以前可能没有注意到的模式和见解，是识别金融危机的一种方法。这有助于我们更好地了解引发这些危机的原因。
在列支敦士登大学，迈克尔·汉克、梅林·巴特尔和我正在进一步推动这一发展。在我们最近的 论文中，我们展示了如何重新定义我们所认为的金融危机，并使用机器学习算法来预测美国的银行业危机。我们的初步发现令人鼓舞，显示出使用人工智能预测金融衰退的潜力。
金融衰退的形式和规模各不相同，例如一个国家无法偿还债务，其银行面临大量提款，或者其货币价值暴跌。这些情况有一个共同点：它们源于根深蒂固的问题，随着时间的推移逐渐恶化。
最终，某个特定事件可能会引发一场全面危机。提前发现这一触发因素可能很棘手，因此密切关注这些酝酿中的问题至关重要。简而言之，这些问题就像警告信号，暗示未来可能出现财务问题。
传统上， 专家们使用诸如解复杂方程之类的方法 来猜测金融危机是否可能发生。这涉及将各种因素与危机是否可能发生联系起来，将其视为一个是或否的问题。
决定什么算作危机通常依赖于专家判断，这凸显了我们如何定义危机的重要性。我们的方法是微调这种方法，以更好地匹配我们在现实世界中看到的情况。在现代科技术语中，这有点像使用一种基本的智能技术，计算机从一组例子中学习。这个概念与我们现在所说的人工智能的早期阶段相差不远。
还有其他更有创意的方法来预测金融危机。例如，观察某些市场价格如何变动，可以暗示一个国家债务违约的可能性，这可以提供一种新的视角。
总而言之，人工智能在改善我们对金融危机的理解方面大有可为。虽然对数据点进行分组只是人工智能可以做的一个例子，但这些智能算法具有一系列实际用途。
尽管目前存在一些限制，但人工智能仍将提供显著的优势。现在是深入 研究这些技术带来的可能性的激动人心的时刻。
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