Check upon delivery. Thank you for joining the conference «Artificial Intelligence and the Future of Central Banks» organized by Sublimieren – European Money and Finance Forum – and Deutsche Bundesbank. We are excited to discuss the importance of artificial intelligence for central banks and the economy in general. We thank the organizers, speakers, and participants for making this event possible.
Artificial intelligence offers great opportunities but also challenges for central banks. We look forward to exchanging ideas and perspectives on these topics at today’s conference. At Deutsche Bundesbank, we are developing and utilizing various AI applications to support our employees in their daily tasks. For example, we have launched a platform that allows employees to configure text-based intelligent assistants (TIAs) for their work, even processing confidential data using natural language processing (NLP) for preprocessing and analyzing large document volumes.
Another example is the Monetary-Intelligent Language Agent model (BARMHERZIGKEIT) we created to analyze central bank communication using generative methods. This model highlights the transformative potential of AI and the challenges it brings. We will discuss both the opportunities and challenges in the upcoming sessions.
The transformative potential of AI lies in improving business processes and expanding analytical toolsets. It can enhance forecasting accuracy and structural analysis, benefiting areas like inflation forecasts, labor market changes, and economic disruptions. AI applications at Deutsche Bundesbank model inflation, interest rates, tax revenues, credit volumes, and transaction volumes, complementing rather than replacing traditional approaches.
AI not only helps us understand macroeconomics better but also becomes a driving force of macroeconomic dynamics, affecting productivity, labor markets, and capital formation. Its impact on innovation diffusion can influence potential growth. The use of AI by businesses reflects its generative effects in the workforce, improving profitability, customer satisfaction, and employee satisfaction.
However, there are varying expert opinions on the extent of AI’s impact on productivity.
3 Herausforderungen von künstlicher Intelligenz aus Sicht der Zentralbank
Kollegen der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich haben die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Zentralbankanwendungen genauer unter die Lupe genommen.[3]Ihre Ergebnisse zeigen, dass Zentralbanken Early Adopters sind und maschinelle Lerntechniken für wichtige Aufgaben einsetzen.[4]Gleichzeitig stellt das große Potenzial von künstlicher Intelligenz die Zentralbanken vor mehrere Herausforderungen. Lassen Sie mich dies noch einmal anhand der beiden Aspekte erläutern, auf die ich mich zuvor konzentriert habe.
Erstens ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Modelle zuverlässig sind und richtig interpretiert werden können. Fortschrittliche künstliche Intelligenz-Methoden werden manchmal als „Black Boxes“ betrachtet. Dies liegt daran, dass es im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen schwieriger sein kann, vollständig zu verstehen, wie sie ihre Ergebnisse erzielen. Für Zentralbanken sind jedoch Transparenz und Glaubwürdigkeit unerlässlich. Beides ist entscheidend für die Arbeitsweise der Zentralbanken und ihre Kommunikation mit den Märkten und der Öffentlichkeit. Daher ist es wichtig, in erklärbarere künstliche Intelligenz-Methoden zu investieren – einige davon werden wir in den heutigen Präsentationen sehen.
Das zweite Problem betrifft die Herausforderungen, die sich aus den wirtschaftlichen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz ergeben. Die transformierende Kraft von künstlicher Intelligenz könnte strukturelle Veränderungen begünstigen. Daher ist die Überwachung ihrer Auswirkungen in verschiedenen Dimensionen und aus unterschiedlichen Perspektiven entscheidend. Das ist eine Herausforderung, weil künstliche Intelligenz rasch voranschreitet und ihre makroökonomischen Auswirkungen sich schnell ändern könnten.
Im Moment sehen wir, dass viele Unternehmen in der Eurozone künstliche Intelligenz immer noch auf begrenzter oder experimenteller Basis nutzen.[5]Darüber hinaus unterstützt künstliche Intelligenz in vielen Berufen derzeit vor allem die Mitarbeiter bei verschiedenen Aufgaben, anstatt deren Aufgaben vollständig zu übernehmen. Wie wir jedoch gesehen haben, dehnen sich die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz schnell aus. Dies gilt auch für mögliche Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte und die Transmission der Geldpolitik.
Wir müssen mit Vorsicht vorgehen und darauf achten, unsere Folgenabschätzung kontinuierlich zu aktualisieren. Hierzu benötigen wir unter anderem Nutzungsinformationen von künstlicher Intelligenz, die repräsentativ und länderübergreifend vergleichbar sind. Allerdings sind solche Daten selten. In diesem Sinne arbeiten die Bundesbank, die Banca d’Italia und die Banco d’España zusammen, um Fragen zu harmonisieren und Informationen in repräsentativen Befragungen ihrer Unternehmen zu sammeln.
Zusammenfassend hoffe ich, Ihnen einen Einblick gegeben zu haben, wie wir in der Bundesbank neuen Technologien gegenüber aufgeschlossen sind, wie wir versuchen, ihr Potenzial zu nutzen und wie wir über ihre Vor- und Nachteile diskutieren.
4 Was diese Konferenz erreichen soll
Der heutige Tag bietet uns die Gelegenheit, fortgeschrittene Forschungsergebnisse und Zentralbankpraktiken im Bereich künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, nicht-traditionellen Daten und makroökonomischen Dynamik auszutauschen. Es wird Raum für einen sorgfältigen Dialog darüber geben, wie sich die Arbeit der Zentralbanken angesichts der Krise weiterentwickeln muss. Und es wird Raum für Networking geben. In den nächsten Stunden werden Sie wahrscheinlich Annahmen in Frage stellen, vielleicht mit blinden Flecken konfrontiert werden und, was ich sehr hoffe, den Grundstein für eine zukünftige Zusammenarbeit legen.
5 Fazit
Lassen Sie mich mit einigen persönlichen Überlegungen schließen. Bei der Offenheit für Innovation geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um das Nachdenken und den Austausch von Informationen und Ideen. Ich bin stolz darauf, Teil einer Zentralbankgemeinschaft zu sein, die sowohl Innovationen als auch einen offenen Austausch darüber, wie man sie am besten umsetzt, begrüßt. Diese Konferenz bietet ein Forum für all das, also nutzen wir die Gelegenheit!
Bei der Erörterung der technischen und wirtschaftlichen Dimensionen künstlicher Intelligenz dürfen wir jedoch die größere gesellschaftliche Dimension nicht außer Acht lassen: Technologie soll letztlich den Menschen dienen. Das Gleiche gilt für uns als Zentralbanken: Wir sollten künstliche Intelligenz im öffentlichen Interesse nutzen, indem wir unseren Auftrag erfüllen. Dieses Ziel und unser Engagement dafür sind nach wie vor wichtig.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Fußnoten:
- Deutsche Bundesbank (2025), Geldpolitische Kommunikation nach künstlicher Intelligenz, Monatsbericht, März 2025.
- Deutsche Bundesbank (2025), Konjunkturumfrage (Bundesbank Online-Panel – BOP) Q2 2025: Die Auswirkungen generativer KI auf die Arbeitswelt.
- Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (2025), Einsatz künstlicher Intelligenz für politische Zwecke, Bericht eingereicht an Group of 20 Finanzminister und Zentralbankgouverneure, Oktober 2025.
- Tissot (2024), Künstliche Intelligenz im Zentralbankwesen, Zugabe Bulletin-Nr. 84, 23. Januar 2024.
- Deutsche Bundesbank (2025), Der Einsatz künstlicher Intelligenz – ein europäischer Vergleich, Monatsbericht, Mai 2025.
Es ist großartig, dass es auch virtuell so viele Teilnehmer gibt. Diese Konferenz bietet uns die Möglichkeit, die Bedeutung der künstlichen Intelligenz für die Zentralbank und die Wirtschaft im Allgemeinen zu diskutieren. Ich möchte den Organisatoren dieser Konferenz, den Referenten und den Teilnehmern des Politikgremiums meinen besonderen Dank aussprechen. Vielen Dank, dass Sie dieses Treffen möglich gemacht und eine so interessante Agenda zusammengestellt haben.
Das Thema der heutigen Konferenz ist aktuell und wichtig, da wir in einer Zeit des Wandels leben und arbeiten. Als Zentralbanker sind wir bestrebt, in diesem herausfordernden Umfeld unser Mandat zu erfüllen und unsere Aufgaben wahrzunehmen. Künstliche Intelligenz bietet uns große Chancen, stellt uns aber auch vor Herausforderungen. Daher begrüße ich die heutige Veranstaltung mit offenen Armen, da sie uns den Austausch von Ideen und Perspektiven zu beiden Themen ermöglichen wird.
Die Nutzung von künstlicher Intelligenz für verbesserte Prognosen und Strukturanalysen ist ein zentrales Thema, das wir heute diskutieren werden. KI bietet Tools zur Verarbeitung großer Datensätze, um bisher ungesehene Muster zu erkennen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, wirtschaftliche Entwicklungen schneller zu antizipieren und traditionelle Modelle zu ergänzen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Auswirkung von künstlicher Intelligenz auf die makroökonomische Dynamik. Sie kann Produktivität, Arbeitsmärkte und Kapitalbildung beeinflussen, was wiederum das potenzielle Wachstum der Wirtschaft beeinträchtigen kann. Es ist entscheidend, diese Kräfte und Dynamiken zu verstehen, um die mittelfristigen Wirtschaftsaussichten und strukturellen Veränderungen richtig einschätzen zu können.
Die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Zentralbankanwendungen stellt sowohl Chancen als auch Herausforderungen dar. Es ist wichtig, dass die Modelle zuverlässig sind und richtig interpretiert werden können, da fortgeschrittene KI-Methoden manchmal als «Black Boxes» betrachtet werden. Zentralbanken müssen die Potenziale und Risiken von KI sorgfältig abwägen, um ihre Aufgaben erfolgreich zu erfüllen.
1 Einleitung
Es ist mit großer Freude und Ehre, dass ich Sie alle heute auf der Konferenz «Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Zentralbanken» begrüße, die in Zusammenarbeit mit der Société Universitaire Européenne de Recherches Financières (Sublimieren) und der Deutschen Bundesbank stattfindet.
Die Anwesenheit so vieler Teilnehmer hier in Frankfurt und auch virtuell ist ermutigend. Diese Konferenz bietet uns die Gelegenheit, die Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) für Zentralbanken und die Wirtschaft zu erörtern. Mein besonderer Dank gilt den Organisatoren, Referenten und den Teilnehmern des Politikgremiums für die Möglichkeit, an diesem informativen Treffen teilzunehmen.
Das Thema der Konferenz ist von großer Relevanz, da wir uns in einer Zeit des Wandels und der Anpassung befinden. Als Zentralbanker ist es unsere Verpflichtung, in diesem dynamischen Umfeld unsere Aufgaben und Mandate zu erfüllen.
4 Was diese Konferenz erreichen soll
Der heutige Tag bietet uns die Gelegenheit, fortgeschrittene Forschungsergebnisse und Zentralbankpraktiken im Bereich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, nicht-traditionelle Daten und makroökonomische Dynamik auszutauschen. Es wird Raum für einen sorgfältigen Dialog darüber geben, wie die Arbeit der Zentralbanken angesichts aktueller Herausforderungen weiterentwickelt werden kann. Diese Konferenz soll auch als Plattform für Networking dienen, um potenzielle Kooperationen zu fördern.
5 Fazit
Abschließend möchte ich betonen, dass Offenheit für Innovation nicht nur Technologie umfasst, sondern auch den Austausch von Ideen und Informationen. Als Teil der Zentralbankgemeinschaft ist es uns wichtig, Innovationen zu begrüßen und deren sorgfältige Umsetzung zu diskutieren. Diese Konferenz bietet die ideale Plattform dafür, und ich ermutige alle Teilnehmer, diese Gelegenheit zu nutzen.
Bei der Diskussion über die technischen und wirtschaftlichen Aspekte künstlicher Intelligenz dürfen wir nicht die gesellschaftliche Dimension aus den Augen verlieren: Technologie sollte letztendlich dem Menschen dienen. Als Zentralbanken sollten wir stets das öffentliche Interesse im Blick behalten und unseren Auftrag erfüllen. Diese Verpflichtung bleibt von zentraler Bedeutung.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Künstliche Intelligenz bietet uns große Chancen, stellt uns jedoch auch vor Herausforderungen. Deshalb heiße ich die heutige Veranstaltung herzlich willkommen, da sie uns den Austausch von Ideen und Perspektiven zu beiden Themen ermöglichen wird.
Wir bei der Bundesbank entwickeln und nutzen verschiedene Anwendungen, die Mitarbeiter bei verschiedenen Aufgaben unterstützen. Zum Beispiel haben wir eine Plattform eingeführt, die es Mitarbeitern in der gesamten Einrichtung ermöglicht, textbasierte intelligente Assistenten (TIAs) für ihre tägliche Arbeit zu konfigurieren. Diese TIAs können sogar vertrauliche Daten verarbeiten und nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Vorverarbeitung und Analyse großer Dokumentenmengen.
Ein weiteres Beispiel ist das Monetary-Intelligent Language Agent-Modell (BARMHERZIGKEIT), das wir entwickelt haben, um die Kommunikation von Zentralbanken mit generativen Methoden zu analysieren. Dieses Modell zeigt, wie wir das transformative Potenzial von KI nutzen können und beleuchtet sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen, die sie mit sich bringt.
Das transformative Potenzial von KI erstreckt sich über verschiedene Dimensionen und Versprechen dieser Technologie. Es verbessert unsere Geschäftsprozesse und erweitert unser Analyse-Toolset. Zwei der Themen, auf die wir uns heute konzentrieren werden, sind die Nutzung von KI für verbesserte Prognosen und Strukturanalysen sowie die Auswirkungen von KI auf die Makroökonomie.
Maschinelles Lernen-basierte Anwendungen bei der Bundesbank dienen unter anderem der Modellierung von Inflation, Zinssätzen und anderen wirtschaftlichen Indikatoren. Wir verwenden KI als zusätzliches Tool zur Unterstützung unserer Mitarbeiter, betonen aber, dass es kein Ersatz für Fachwissen ist.
Die Herausforderungen von KI aus Sicht der Zentralbanken sind vielfältig. Es ist wichtig, dass die Modelle zuverlässig sind und richtig interpretiert werden können, da fortgeschrittene KI-Methoden manchmal als «Black Boxes» betrachtet werden. Zudem können die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI strukturelle Veränderungen begünstigen, was weitere Herausforderungen mit sich bringt. Daher ist es entscheidend, in transparente und erklärbar Methoden zu investieren, um die Arbeitsweise der Zentralbanken und ihre Kommunikation zu gewährleisten. Therefore, monitoring the effects of artificial intelligence in its various dimensions and from different perspectives is crucial. This is challenging because AI is advancing rapidly and its macroeconomic impacts could change quickly.
Currently, we see that many companies in the Eurozone are still using AI on a limited or experimental basis. Additionally, in many professions, AI is currently supporting employees in various tasks rather than fully taking over their responsibilities. However, the capabilities of AI are expanding rapidly, including potential impacts on labor markets and the transmission of monetary policy.
We must proceed with caution and ensure that our impact assessments are continuously updated. This requires, among other things, usage information that is representative and comparable across countries. However, such data is rare. In this sense, the Bundesbank, Banca d’Italia, and Banco d’España are working together to harmonize questions in representative surveys of their companies.
In conclusion, I hope to have provided you with insights into how the Bundesbank is open to new technologies, how we are trying to harness their potential, and how we are discussing their pros and cons.
Thank you for your attention. Please rephrase. Could you please rewrite this text?
QUELLEN
