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經濟學家以質化研究各國央行的政策作為，因AI的發展，而更為容易。（路透資料照）
◎歐陽書劍
「你認為你理解我所說的，但我不確定你是否瞭解你所聽到的並不是我想要表達的意思」，不管是有意或無心，中央銀行的政策語言，往往難懂且不易解讀，經常困擾著投資人的心。在生成式人工智慧（AI）普及後，這一變數或有機會漸漸消失。
中央銀行的貨幣政策要發生效果，除了直接在金融市場上操作，以引導升降息外，也要誘引大眾的預期心理；從決策到執行，再至影響經濟的運行，央行發揮貨幣政策的過程，並非一條平坦的路。有的中央銀行家如前聯準會主席格林斯潘（Alan Greenspan）認為「模糊」才有作用，其他中央銀行家則採取更清晰的溝通方式，讓市場參與者跟著央行政策方向前進。
不管模糊或清晰，央行決策因觀照的面向極廣，而且基於預測，常與個人主觀感受相左，因此解讀一向困難。國際清算銀行（BIS）近日出版了一篇由Taejin Park等撰寫的論文，以機器學習技術分析央行演說資料庫，希望畫出中央銀行家的經濟思想版圖。該資料庫由BIS維護，涵蓋自一九九七年至二〇二五年間、超過一百個央行、近一千名官員約二萬篇演說稿。
該研究主要聚焦於四十個國家央行，經由分析各國央行高階主管的演說，篩選央行關注的政策重點；除了共同的物價穩定之外，也發現各國有其獨特的政策挑戰與目標，像歐洲央行（ECB）強調財政政策、結構改革與歐洲一體化，而小型開放經濟體，如瑞士央行因以匯率穩定為政策核心，因此官員演說對貨幣與外匯議題的著墨比例較高。
經濟學家以質化研究各國央行的政策作為，因AI的發展，而更為容易。美國Richmond聯邦準備銀行的研究團隊去年初也以ChatGPT模型判斷聯邦公開市場委員會（FOMC）會後聲明的政策立場，「結果顯示，這些模型在分類準確性上明顯優於傳統方法，且能提供類似人類推理的解釋依據。」而且「在 GPT-4 模型推出後，市場對FOMC公告的反應顯著增強，顯示生成式AI可能已開始影響政策訊息的傳播與市場行為」。
AI是央行的助手或敵人還很難說。不喜歡被看透的格林斯潘若仍主政，他慣用的模糊語義，可能就要更隱晦了；然而，其他傾向透明化的中央銀行家，或許很高興有AI助一臂之力。當然，這應該也給了投資人一些啟發。
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