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Die Europäische Zentralbank hat auf ihrer Forecasting-Konferenz am 23. und 24. März in Frankfurt KI-Algorithmen und Machine-Learning-Methoden für Wirtschaftsprognosen und Risikoanalysen thematisiert. Damit rücken diese Verfahren weiter in die praktische Analysearbeit von Zentralb
Die Europäische Zentralbank hat bei ihrer Konferenz zu Prognosetechniken am 23. und 24. März 2026 in Frankfurt am Main den Einsatz von KI- und Machine-Learning-Verfahren für Wirtschaftsanalysen und Risikoabschätzungen aufgegriffen.
Im Fokus standen KI-Algorithmen sowie Machine-Learning-Methoden für Wirtschaftsprognosen und Risikoanalysen.
Die Themenwahl der Konferenz unterstreicht, dass solche Verfahren inzwischen Teil der fachlichen Debatte über makroökonomische Analyse und geldpolitisch relevante Prognosen sind.
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Die Europäische Zentralbank hat beaufsichtigte Institute angewiesen, innerhalb von vier Monaten Aktionspläne zur Abwehr von KI-gestützten Cyberangriffen vorzulegen. Die Anweisung stellt die Systemrelevanz leistungsfähiger frontier-Modelle, etwa des Anthropic-Modells Mythos, ins Zentrum.
Neue KI-Modelle können Schwachstellen in Software schneller aufspüren und erhöhen damit laut EZB das Cyberrisiko für Banken. Institute in der Euro-Zone müssen deshalb mehr in Sicherheit, Kontrollen und Governance investieren.
Frank Elderson fordert die Institute auf, sich rasch auf Attacken mit Tools wie Anthropic Mythos vorzubereiten. Für die Aufseher ist KI-gestützte Cyberkriminalität damit kein Zukunftsthema mehr, sondern ein akutes Betriebsrisiko.
Künstliche Intelligenz könnte das Produktivitätswachstum im Euroraum über zehn Jahre um mehr als vier Prozentpunkte erhöhen, berichtet Reuters unter Berufung auf die Europäische Zentralbank.
Im Fokus stehen wachsende Cyberrisiken durch leistungsfähigere Modelle und automatisierte Angriffe. Für Banken im Euroraum signalisiert die Aufsicht, dass KI-Risiken künftig operativ adressiert werden müssen.