Một nghiên cứu mới từ Đại học George Washington đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng cuộc họp Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC), qua đó cho thấy áp lực chính trị có thể phân cực sâu sắc các thành viên trong quá trình thảo luận chính sách. Trong báo cáo công bố ngày 31/8, các học giả đã xây dựng những “tác nhân AI” dựa trên hồ sơ, lập trường và bài phát biểu trong quá khứ của từng nhà hoạch định chính sách thực tế, sau đó giao nhiệm vụ xử lý dữ liệu kinh tế và tin tức tài chính thời gian thực để đưa ra quyết định lãi suất. Kết quả cho thấy khi chịu sức ép từ bên ngoài, các tác nhân này trở nên phân mảnh, bất đồng nhiều hơn và khó đạt đồng thuận, phản ánh thực tế rằng Fed chỉ tách biệt một phần với chính trị và quá trình ra quyết định có thể bị định hình bởi sự giám sát từ bên ngoài, ngay cả trong một tổ chức vốn vận hành theo các quy tắc chính thức. Mô phỏng tập trung vào cuộc họp FOMC tháng 7/2025, nhưng kết quả mang tính gợi mở cho tương lai, khi nhiều ngân hàng trung ương trên thế giới đang đẩy mạnh khai thác AI trong công tác nghiên cứu và dự báo kinh tế. Fed hiện cũng đã triển khai các mô hình AI tổng hợp để phân tích biên bản FOMC, trong khi Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) ứng dụng học máy nhằm cải thiện dự báo lạm phát khu vực đồng euro. Tại Nhật Bản, AI được dùng để thu thập thông tin và phân tích sâu các động lực giá cả, với một nghiên cứu gần đây từ Ngân hàng Nhật Bản chỉ ra sự dịch chuyển của áp lực lạm phát từ chi phí nguyên liệu sang chi phí lao động. Ngân hàng Trung ương Úc cũng đang thử nghiệm công cụ AI hỗ trợ tóm tắt và xử lý các câu hỏi phân tích chính sách, song Thống đốc Michele Bullock khẳng định công nghệ này chỉ nhằm nâng cao hiệu quả nghiên cứu chứ không được dùng để thiết lập chính sách tiền tệ. Trong khi đó, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) nhấn mạnh trong báo cáo tháng 4 rằng AI đang được các ngân hàng trung ương coi là công cụ chiến lược, dù phần lớn mới ở giai đoạn áp dụng ban đầu, do vẫn còn những thách thức liên quan đến quản trị, độ tin cậy và chất lượng dữ liệu.