ai for economics

AI cho kinh tế - những lựa chọn tốt nhất

Cao học. Tôi vẫn nhớ lần chạy thử nghiệm này, khi mạng nơ-ron của tôi vượt trội hơn mô hình hồi quy tới 20%. Thật không đùa đâu - tôi vừa mới đốt cháy hàng tuần học kinh tế lượng và một đống sách giáo khoa. Khoảnh khắc đó ư? Một ý tưởng lóe lên. AI sẽ phát huy tác dụng khi sự phức tạp trở nên rối ren - khi sự bất định, hành vi và sự hỗn loạn của mô hình chồng chất.

  • Nhận dạng mẫu: Các mạng lưới sâu lướt qua các đại dương tính năng và tìm ra mối tương quan mà các nhà kinh tế sẽ cần một nghìn tách cà phê để phát hiện [1].

  • Tiêu hóa dữ liệu:Quên việc chọn lọc các biến bằng tay - công cụ ML chỉ ăn toàn bộ bữa tiệc buffet [1].

  • Phân tích phi tuyến tính: Họ không chớp mắt khi nguyên nhân và kết quả đi theo đường ngoằn ngoèo. Hiệu ứng ngưỡng? Sự bất đối xứng? Họ hiểu rồi [2].

  • Tự động hóa: Phép thuật đường ống. Vệ sinh, đào tạo, điều chỉnh - giống như có những thực tập sinh không bao giờ ngủ.

Tất nhiên, chúng ta vẫn là mã nguồn thiên vị. Dạy nó sai, nó sẽ học sai. Cái nháy mắt biểu tượng cảm xúc đó ư? Nó có lý do chính đáng. 😉

Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 Những công việc mà AI không thể thay thế và sẽ thay thế
Phân tích toàn cầu về tác động của AI đối với việc làm hiện tại và tương lai.

🔗 AI tốt nhất cho các câu hỏi tài chính
Các công cụ AI hàng đầu cung cấp thông tin tài chính thông minh và chính xác.

🔗 Công cụ dự báo nhu cầu hỗ trợ bởi AI cho chiến lược kinh doanh
Công cụ giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu và lập kế hoạch chiến lược hiệu quả.

Bảng so sánh: Công cụ AI cho kinh tế

Công cụ/Nền tảng Dành cho ai Giá Tại sao nó hoạt động/Ghi chú
A.I. Nhà kinh tế học (Salesforce) Các nhà thiết kế chính sách Miễn phí (mã nguồn mở) Các mô hình RL thử nghiệm và sai sót để đưa ra các chương trình thuế tốt hơn [3]
H2O.ai Nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu $$$ (thay đổi) Kéo và thả kết hợp với khả năng giải thích - sự kết hợp tuyệt vời
Google AutoML Học thuật, khởi nghiệp Tầm trung Bạn nhấp chuột, nó sẽ học. ML đầy đủ, tùy chọn mã
Hộp công cụ kinh tế lượng (MATLAB) Các nhà nghiên cứu và sinh viên $$ Phương pháp truyền thống kết hợp với AI - hoan nghênh các phương pháp tiếp cận kết hợp
Các mô hình GPT của OpenAI Sử dụng chung Freemium Tóm tắt. Mô phỏng. Tranh luận cả hai mặt của một cuộc tranh luận.
EconML (Microsoft) Các nhà nghiên cứu ứng dụng Miễn phí Bộ công cụ suy luận nhân quả với nhiều tính năng mạnh mẽ

Mô hình dự đoán được thay đổi 🧠

Quá trình hồi quy đã diễn ra tốt đẹp. Nhưng giờ là năm 2025, và:

  • Mạng lưới nơ-ron bây giờ họ đang theo dõi những thay đổi kinh tế như thể họ đang lướt sóng - dự báo lạm phát với thời điểm kỳ lạ [2].

  • Đường ống NLP khai thác Reddit và Reuters để tìm hiểu tâm lý lo lắng của người tiêu dùng và những thay đổi tâm lý tiềm ẩn.

  • Các mô hình dựa trên tác nhân đừng cho rằng - họ kiểm tra mọi điều có thể xảy ra, điều hành toàn bộ xã hội trong silico.

Kết quả ra sao? Giảm 25% sai sót trong dự báo, tùy thuộc vào người đo lường [2]. Ít phỏng đoán hơn. Tương lai thực tế hơn.

Kinh tế học hành vi gặp gỡ học máy

Đây là lúc mọi thứ trở nên… kỳ quặc. Nhưng tuyệt vời.

  • Các mẫu phi lý:Các cụm xuất hiện khi người tiêu dùng hành xử giống như con người.

  • Mệt mỏi khi ra quyết định: Càng mua sắm lâu, lựa chọn của họ càng tệ.Người mẫu nắm bắt sự phai màu.

  • Liên kết vi mô-vĩ mô: Việc mua cà phê của bạn ư? Đó là dữ liệu. Và khi được tổng hợp thì sao? Những tín hiệu ban đầu - những tín hiệu rõ ràng.

Và còn có chế độ định giá động - giỏ hàng của bạn thay đổi từng giây. Nghe có vẻ rùng rợn phải không? Có thể. Nhưng nó hiệu quả.

AI trong Thiết kế Chính sách Kinh tế

Việc lập mô hình chính sách không còn bị giới hạn trong bảng tính nữa.

“Môi trường AI Economist đã học được các chính sách thuế lũy tiến giúp cải thiện bình đẳng và năng suất lên 16% so với các đường cơ sở tĩnh” [3].

Nói một cách dễ hiểu: các thuật toán đã thử nghiệm các chính phủ trong môi trường thử nghiệm - và đưa ra các thiết lập thuế tốt hơn. Các ràng buộc về ngân sách vẫn được áp dụng. Nhưng giờ đây, bạn có thể tạo nguyên mẫu chính sách bằng mã nguồn trước khi áp dụng vào nền kinh tế thực.

Ứng dụng kinh tế thực tế 🌍

Không có gì là hứa hẹn cả. Nó đang được triển khai - lặng lẽ, hiệu quả, ở khắp mọi nơi:

  • Ngân hàng trung ương sử dụng các mô hình căng thẳng do ML thúc đẩy để thăm dò các vết nứt tài chính trước khi chúng lan rộng [2].

  • Các nhà bán lẻ cắt giảm tỷ lệ hết hàng bằng hệ thống dự đoán bổ sung hàng [4].

  • Người chấm điểm tín dụng khai thác dữ liệu thay thế (ví dụ: hóa đơn điện thoại của bạn) để mở ra cánh cửa tín dụng cho nhiều người hơn.

  • Các nhà phân tích lao động theo dõi luồng đăng tuyển dụng như diều hâu để ngăn chặn tình trạng thiếu hụt kỹ năng.

Đây không phải là chuyện của một ngày nào đó. Nó là chuyện của ngay bây giờ.

Hạn chế & Mồi bẫy đạo đức

Đã đến lúc cần một chút hiện thực lạnh lẽo:

  • Khuếch đại độ lệch: Nếu tập dữ liệu của bạn bẩn, thì dự đoán của bạn cũng vậy. Và tệ hơn nữa - chúng có thể mở rộng quy mô [5].

  • Độ mờ đục: Không giải thích được? Đừng triển khai. Những cuộc gọi quan trọng cần sự minh bạch.

  • Trò chơi đối kháng: Bot đang lợi dụng mô hình của bạn à? Đúng là rủi ro đấy.

Vâng, đạo đức không chỉ mang tính triết học - chúng còn mang tính cơ sở hạ tầng. Các quy định rất quan trọng.

Cách bắt đầu sử dụng AI trong công việc kinh tế của bạn

Không cần bằng tiến sĩ hay cấy ghép thần kinh. Chỉ cần:

  1. Làm quen với Python - pandas, scikit-learn, TensorFlow. Chúng là những MVP thực sự.

  2. Đột kích kho dữ liệu mở - Kaggle, IMF, Ngân hàng Thế giới. Họ chứa đầy vàng.

  3. Người sửa chữa sổ tay - Google Colab là sân chơi không cần cài đặt của bạn.

  4. Theo dõi những người suy nghĩ - X (trước đây là Twitter) và Substack có bản đồ kho báu.

Ngay cả một trình phân tích cảm xúc Reddit cũng có thể cho bạn biết điều mà thiết bị đầu cuối Bloomberg không thể.

Tương lai là dự đoán, không hoàn hảo

AI không phải là phép màu. Nhưng trong tay một nhà kinh tế học tò mò thì sao? Nó là một bộ công cụ cho sự tinh tế, tầm nhìn xa và tốc độ. Kết hợp trực giác với tính toán, bạn không còn phải đoán mò nữa - bạn đang dự đoán.

📉📈

Tìm AI mới nhất tại Cửa hàng trợ lý AI chính thức

Giới thiệu về chúng tôi

Tài liệu tham khảo

  1. Mullainathan, S. & Spiess, J. (2017). Học máy: Một phương pháp tiếp cận kinh tế lượng ứng dụng. Tạp chí Triển vọng Kinh tế, 31(2), 87–106. Liên kết

  2. Majithia, C. & Doyle, B. (2020). AI có thể chuyển đổi dự báo kinh tế như thế nào. Quỹ Tiền tệ Quốc tế. Liên kết

  3. Wu, J., Jiang, X., & Leahy, K. (2020). Chuyên gia kinh tế AI: Cải thiện bình đẳng và năng suất với chính sách thuế dựa trên AI. NeurIPS. Liên kết

  4. McKinsey & Company. (2021). AI đang giải quyết những thách thức trong chuỗi cung ứng của ngành bán lẻ như thế nào. Liên kết

  5. Angwin, J., Larson, J., Kirchner, L., & Mattu, S. (2016). Độ lệch máy. ProPublica. Liên kết

Quay lại blog