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L’intelligence artificielle (IA) peut-elle penser et agir comme un gestionnaire de liquidités? Dans cet article, nous explorons comment les agents d’IA générative peuvent aider à gérer des liquidités, à établir des priorités de paiement et à optimiser l’efficience dans des systèmes à règlement brut en temps réel.

Nous présentons les principales conclusions de l’enquête sur les modes de paiement de 2024, en mettant en évidence tant les résultats du questionnaire que ceux du journal d’achats de trois jours. Bien que les avoirs en argent comptant aient augmenté en termes nominaux, nous constatons que l’utilisation de l’argent comptant reste inchangée depuis 2020. Les paiements mobiles et les autres modes de paiement continuent de gagner en importance.

Pendant la crise qui a secoué les marchés financiers lors de la pandémie de COVID-19, les banques centrales ont instauré des programmes visant à maintenir la liquidité des marchés de financement essentiels. En plus de soutenir les prix de marché, ces programmes permettent de recueillir des données sur les opérations, qui éclairent sur les conditions de marché courantes. La publication d’informations sommaires qui sont dégagées de ces données permet aux participants aux marchés de mieux cerner les conditions qui prévalent et contribue à rétablir le bon fonctionnement des marchés.

Nous constatons que les personnes qui ont besoin d’aide pour effectuer des opérations bancaires ou qui hésitent à adopter de nouvelles technologies évitent les systèmes de paiement numérique lorsqu’elles s’attendent à ce qu’ils manquent d’utilisabilité. Pour aider à améliorer les interactions des utilisatrices et utilisateurs et renforcer leur confiance, il faut appliquer des pratiques standard d’accessibilité, offrir une assistance en direct et concevoir une interface réfléchie.

Nous étudions l’incidence sur le bien-être de la réglementation du crédit à la consommation à l’aide d’un modèle dynamique à agents hétérogènes où les prêteurs disposent d’un pouvoir de marché endogène. Les prêteurs affichent des offres de crédit et les emprunteurs – dont le niveau de littéracie financière varie – demandent du crédit. Nous calibrons le modèle afin que ses caractéristiques correspondent au marché du crédit à la consommation non garanti et nous utilisons le modèle étalonné pour évaluer les plafonds de taux d’intérêt.

Nous présentons les principaux résultats de l’enquête sur les modes de paiement de 2023. Les résultats montrent que les mesures de la gestion et de l’utilisation de l’argent comptant sont demeurées relativement stables depuis 2020, et que les Canadiens ont adopté davantage les nouveaux modes de paiement (comme les applications mobiles) en 2023.

Nous élaborons un modèle qui établit un lien entre les décisions des investisseurs d’entrer sur le marché du bitcoin ou d’en sortir et leurs croyances en ce qui concerne la survie du bitcoin. Les tests empiriques réalisés à l’aide de données canadiennes illustrent que les croyances exercent une grande influence sur les décisions d’entrer sur le marché ou d’en sortir, et cette incidence varie selon la période et le statut de détenteur.

Notre cadre d’apprentissage automatique à deux niveaux peut renforcer la surveillance des transactions en temps réel dans les systèmes de paiement de grande valeur, lesquels représentent un élément central de l’infrastructure financière d’un pays. Testé sur des données provenant de systèmes de paiement canadiens, le cadre s’est révélé capable de détecter avec précision des transactions anormales. Il pourrait contribuer à améliorer la résilience informatique et opérationnelle des systèmes de paiement.

Cette étude examine les inefficacités résultant d’un manque de contrats à long terme dans le secteur des prêts aux petites entreprises en Chine.

Nous présentons les résultats de l’enquête sur les modes de paiement de 2022, y compris les parts des paiements actualisées au moyen de journaux d’achats de trois jours. Nous étudions aussi divers facteurs associés aux tendances à long terme quant à l’utilisation de l’argent comptant.