史丹佛大學經濟政策研究所 (SIEPR) 今日分析指出，人工智慧（AI）技術在預測潛在金融危機方面潛力巨大，但應用仍面臨挑戰。自2008年金融危機後，各國中央銀行透過宏觀審慎監管監測系統不穩。隨著大數據與運算能力提升，監管機構掌握海量數據，AI結合這些資源，有望部署「即時預測模型」，在金融壓力蔓延至經濟前及早預警。耶魯大學管理學院經濟學者Antonio Coppola指出，這些模型能提供精確的金融脆弱性信號，有助政策更具針對性。
然而，經濟學家對此類預測模型存有顧慮。他們擔憂模型可能忽略潛在結構性因素，並引發道德風險，導致金融機構承擔更多風險，或使投資者將風險轉移至較不透明領域。
為此，Coppola與Christopher Clayton開發一款經14年數據訓練的深度學習模型，能即時評估新投資者或新資產風險。Coppola強調，這項研究為「模型輔助監管」提供可能性，建議將AI預測模型與現有經濟理論結合，以發揮最佳效用。
Coppola表示，AI驅動的宏觀審慎監管需大量研發。中央銀行應審慎評估其未來應用，以善用AI預測能力，同時避免新的不確定性與風險。
