Estimating Decision Rules from Large Language Model Agents: An Application to Bank Balance-Sheet Management

تُعد البنوك بمثابة "السباكة" التي يقوم عليها الاقتصاد الحديث، حيث تنقل الأموال من المدخرين إلى المقترضين. وعندما ترتفع أسعار الفائدة، كما حدث بشكل حاد في عامي 2022 و2023، يمكن أن تنخفض قيمة القروض والسندات طويلة الأجل التي تحتفظ بها البنوك، بينما قد تظل تكلفة الأموال التي اقترضتها من المودعين منخفضة لفترة من الوقت. وهذا يخلق عملية توازن دقيقة؛ فإذا فقد البنك الكثير من قيمته، أو إذا أصاب المودعين ذعر مفاجئ وسحبوا أموالهم، فقد يتعرض البنك للفشل. ولفهم كيفية حدوث ذلك، يقوم المنظمون والمصرفيون ببناء نماذج حاسوبية، تحاول هذه النماذج التنبؤ بكيفية استجابة الناس عند تغير أسوات الفائدة: هل سينقل المدخر أمواله إلى عرض أفضل، أم سيتوقف المقترض عن أخذ قروض جديدة؟ تقليديًا، تعتمد هذه النماذج على صيغ رياضية بسيطة قائمة على بيانات سابقة، لكن الماضي لا يتنبأ دائمًا بالمستقبل، خاصة عندما تتغير البيئة الاقتصادية بسرعة.

بدأ الباحثون مؤخرًا في استخدام أداة جديدة لسد هذه الفجوات: نماذج اللغات الكبيرة. وهي نفس البرامج الحاسوبية القوية التي يمكنها كتابة المقالات، والإجابة على الأسئلة، وإجراء المحادثات. في هذا النهج الجديد، يعامل العلماء هذه البرامج ليس كدردشة آلية، بل كبشر محاكيين. حيث يعطون الحاسوب دورًا، مثل مدير بنك أو مدخر منزلي، ويطلبون منه اتخاذ قرارات في اقتصاد افتراضي. والهدف هو معرفة ما إذا كان بالإمكان ترجمة خيارات الحاسوب إلى القواعد الرياضية البسيطة التي يستخدمها المنظمون لاختبار سلامة البنوك الحقيقية. لا يتعلق الأمر باستبدال المصرفيين البشر بالحواسيب، بل باستخدام قدرة الحاسوب على محاكاة السلوك المعقد لبناء نماذج أفضل وأكثر واقعية لكيفية بقاء البنك على قيد الحياة أثناء الأزمة.

وضع باحث خطة لاختبار هذه الفكرة باستخدام بنك محاكى في منطقة اليورو. حيث أنشأ بيئة رقمية حيث كان على بنك واحد اتخاذ اثني عشر قرارًا شهريًا: سعر الفائدة الذي سيدفعه على المدخرات، والهامش الذي سيفرضه على القروض الجديدة، وكيفية إعادة استثمار الأموال من السندات المستحقة. وفي الوقت نفسه، تفاعلت أربع مجموعات من العملاء المحاكيين — مدخرون حساسون للغاية لأسعار الفائدة، ومدخرون أقل حساسية، ومقترضون بأسعار فائدة متغيرة أو ثابتة — مع خيارات البنك ومع الأخبار الاقتصادية الأوسع. طلب الباحث أولاً من نموذج لغة كبيرة أن يلعب دور مدير البنك والعملاء، مع توجيههم للتصرف وفقًا لأهداف وقيود محددة. وقد أنتج الحاسوب آلاف القرارات عبر سيناريوهات اقتصادية مختلفة، من السنوات الهادئة إلى فترات ارتفاع أسعار الفائدة وحتى حالات "تدافع المودعين" المحاكية حيث يصاب المودعون بالذعر.

كان التحدي الجوهري هو أن قرارات الحاسوب كانت معقدة ومتنوعة، بينما يجب أن تكون النماذج التي يستخدمها المنظمون عبارة عن معادلات بسيطة. تساءل الباحث سؤالاً جوهريًا: هل يمكنهم أخذ الخيارات المعقدة والذكية التي يتخذها الحاسوب وتلخيصها في قواعد بسيطة يمكن للإنسان كتابتها؟ حاولوا ملاءمة سلوك الحاسوب مع صيغ رياضية قياسية. في البداية، لم تتطابق الصيغ البسيطة جيدًا مع سلوك الحاسوب؛ إذ بدا الحاسوب، وهو يعمل كمدير بنك، يستجيب للاجهاد بشكل مختلف عما توقعته الصيغ القديمة، حيث كان أكثر حذرًا بشأن الإقراض وأكثر عدوانية في رفع أسعار الفائدة على الودائع عند ظهور المشاكل.

ولحل هذه المشكلة، طور الباحث طريقة جديدة. استخدموا قرارات الحاسوب لبناء مجموعة جديدة من القواعد، والتي اختبروها بعد ذلك ضد سيناريوهات جديدة لم يسبق للحاسوب رؤيتها. ووجدوا أنه يمكنهم بالفعل إنشاء مجموعة من القواعد البسيطة المشروطة التي تحاكي سلوك الحاسوب بدقة. فعلى سبيل المثال، أظهرت القواعد الجديدة أن مدير البنك، في الأوقات العادية، يبقي أسعار الفائدة على الودائع قريبة جدًا من متوسط السوق. ومع ذلك، إذا ظهرت إشارة ضغط، مثل تحذير بشأن سيولة البنك، فإن المدير سيرفع أسعار الفائدة على الودائع فورًا وبشكل كبير لمنع العملاء من المغادرة. نجحت هذه التقريب القائم على القواعد بشكل ملحوظ؛ ففي عشر سنوات محاكية، تنبأت القواعد البيدية الجديدة بربح البنك النهائي بهامش خطأ يقل عن ثلث نقطة مئوية. كما تنبأت بشكل صحيح بكيفية صمود سيولة البنك أثناء الأزمة.

كشفت الدراسة أيضًا عن شيء مفاجئ حول كيفية اتخاذ الحاسوب لقراراته. لاحظ الباحث أن سلوك الحاسوب يعتمد بشدة على التعليمات المحددة التي أعطيت له. فعندما أخبروا الحاسوب أن يتصرف كـ "مودع حساس لسعر الفائدة"، تصرف على هذا النحو. ولكن عندما أزالوا تلك التلميحات السلوكية المحددة واكتفوا بإعطاء الحاسوب الحقائق الخام عن البنك والاقتصاد، ظل الحاسوب يتخذ قرارات مماثلة، وإن كانت مع بعض الاختلافات. على سبيل المثال، بدون التعليمات المحددة بأن يكون "غير حساس"، أصبحت الأسر المحاكية في الحاسوب أكثر عرضة لسحب أموالهم عند تغير أسعار الفائدة. يشير هذا إلى أن الحاسوب لم يكن يتبع مجرد نص مخفي، بل كان يزن المعلومات المقدمة بجدية. ومع ذلك، كان الباحث حريصًا على ملاحظة أن هذه النتائج تصف كيف تصرف الحاسوب تحت تعليمات محددة، وليس كيف يتصرف المصرفيون أو العملاء الحقيقيون في الواقع.

تعلق أحد أكثر النتائج إثارة للاهتمام بمسألة "تدافع المودعين". في عمليات المحاكاة، إذا انخفضت نسبة سيولة البنك — وهي مقياس لكمية النقد المتوفر لديه — عن حد معين معلن، فإن المودعين المحاكيين سيستمرون في سحب الأموال حتى بعد زوال الخبر السيئ الأولي. وقد خلق هذا حالة من الذعر المستدام ذاتي التغذية. ووجد الباحث أن هذه النتيجة تعتمد على كيفية تقديم المعلومات؛ فإذا رأى الجمهور لقطة شهرية لصحة البنك، فقد يستمر الذعر لشهور، ولكن إذا رأى الجمهور متوسط صحة البنك على مدار عام، فإن الذعر يتوقف في وقت أقصر بكثير. يسلط هذا الضوء على كيفية تفاعل الطريقة التي يشارك بها المنظمون المعلومات مع سلوك المودعين، سواء لتهدئة الأزمة أو لتفاقمها.

استكشف الباحث أيضًا المقايضة بين الربح والأمان. ووجد أنه إذا احتفظ البنك بأصول ذات أسعار فائدة ثابتة طويلة الأجل، فيمكنه تحقيق المزيد من المال في السنوات الهادئة. ومع ذلك، فإن هذه الاستراتيجية تجعل البنك أكثر عرضة للخطر إذا ارتفعت أسعار الفائدة بشكل حاد. في عمليات المحاكاة الخاصة بهم، أدى تمديد عمر هذه الأصول من سنتين إلى ست سنوات إلى زيادة أرباح البنك السنوية بنحو نقطتين مئويتين في الأوقات الجيدة. ولكن عندما ارتفعت أسعار الفائدة بنسبة 3 نقاط مئوية، انخفضت القيمة الاقتصادية للبنك — وهي القيمة الحقيقية لأصوله ناقص ديونه — بمئات الملايين من اليوروهات. وقد أكد هذا حقيقة مالية كلاسيكية: العوائد الأعلى في الأوقات الجيدة غالبًا ما تأتي مع مخاطر أعلى في الأوقات السيئة.

في النهاية، يوضح هذا العمل طريقة جديدة لبناء نماذج للنظام المالي. فمن خلال استخدام نماذج اللغات الكبيرة لتوليد قرارات واقعية ثم ترجمة تلك القرارات إلى قواعد بسيطة وقابلة للاختبار، يمكن للباحثين إنشاء عمليات محاكاة تتسم بالمرونة والشفافية في آن واحد. لا تدعي الدراسة أن هذه الوكلاء الحاسوبيين هم نسخ مثالية للسلوك البشري، بل توضح أن هذه الطريقة توفر أداة قوية لاستكشاف أسئلة "ماذا لو". فهي تسمح للمنظمين والمصرفيين باختبار كيفية استجابة البنك للأزمة قبل وقوعها، باستخدام نموذج يرتكز على المنطق المعقد والمتكيف للذكاء الاصطناعي الحديث، ومع ذلك يظل بسيطًا بما يكفي ليفهمه البشر ويتحققوا منه. وتشير النتائج إلى أنه بينما تعتمد الأرقام المحددة على التعليمات المعطاة للحاسوب، فإن أنماط السلوك الأساسية — مثل الميل لرفع أسعار الفائدة أثناء الذعر أو المقايضة بين الأمان والربح — هي أنماط قوية وتستحق المزيد من الدراسة.