في دراسة جديدة، توضح فريق بيانات مرصد الاقتصاد كيف يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات السعرية وتنقيحها وتلخيصها. يوفر مؤشر أسعار المستهلك الغذائي المُنتَج آليًا بيانات أسرع، وأشمل تغطية، وبتكلفة أقل مقارنة بالبيانات التي يجمعها البشر. ويمكن أن يكون مكملًا للإحصاءات الرسمية.
المملكة المتحدة تخرج من موجة تضخم استمرت عامين، ضربت الاقتصاد بشكل مفاجئ وغير متوقع. وفي الفترة نفسها، شهد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما عبر النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، انتشارًا هائلًا. فهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُستخدم في بناء أنظمة إنذار مبكر تنبه صانعي السياسات إلى الضغوط التضخمية الناشئة؟
الإجابة باختصار: نعم. في ورقة بحثية نُشرت وقدمناها في مؤتمر مركز التميز في الإحصاءات الاقتصادية (ESCoE) حول قياس الاقتصاد في جامعة مانشستر، نستعرض مجموعة بيانات جديدة ومتنامية لأسعار البقالة اليومية للإجابة عن هذه التساؤلات.
قمنا بجمع 25 مليون سعر بين يوليو 2023 وأبريل 2024 من سبعة متاجر كبرى، تمثل 80% من مبيعات البقالة في المملكة المتحدة. نستخدم هذه البيانات لتحليل مصادر تضخم الغذاء، ودراسة صلابة الأسعار على مستوى الشركات، وإنشاء مؤشر أسعار مستهلك تلقائي جديد (autoCPI) متاح يوميًا.
تُظهر ورقتنا البحثية مدى سرعة وكفاءة الأنظمة الآلية والموزعة. فأسعارنا اليومية التي تبلغ 100,000 سعر ليست فقط وفيرة، بل تتضمن أيضًا معلومات عن الخصومات، والتوافر الإقليمي، والقيم الغذائية. كما أن الأنظمة الآلية تتميز بالسرعة، حيث يتم جمع البيانات وتنقيحها وتصنيفها خلال حوالي ست ساعات فقط.
استخدام الذكاء الاصطناعي يشبه وجود جيش من المساعدين البحثيين في فريقنا.
إحدى أكبر التحديات التي نواجهها بسبب ضخامة بياناتنا هي تصنيفها. نظرًا للتنوع الهائل في المنتجات التي تعرضها متاجر المملكة المتحدة، علينا التعامل مع نحو 150,000 زوج من المنتجات والمتاجر لتحليلها ودمجها مع بيانات اقتصادية أخرى، مثل أوزان الإنفاق أو انكشاف التجارة. ولتحقيق ذلك، نعتمد على نظام تصنيف ثلاثي المراحل باستخدام نموذج GPT-4 من OpenAI.
تتمتع بيانات الأسعار بإمكانات هائلة لاستخدامها في الأبحاث الاقتصادية. فقد أتاح لنا هذا النظام إنشاء مجموعة من الحقائق الجديدة حول وتيرة وحجم وتوقيت تغييرات الأسعار، وهي عوامل جوهرية في نماذج الاقتصاد الكلي.
علاوة على ذلك، من خلال تحليل بياناتنا لمعرفة أصول المنتجات، يمكننا تقييم تأثيرات المفاوضات التجارية بشكل أدق. على سبيل المثال، تُظهر الخريطة أدناه، المستمدة من ورقة بحثية قادمة للباحث جوش هيلينغز، مصادر المنتجات الغذائية في متاجر المملكة المتحدة. ومن الواضح أن الطعام الإيطالي هو الأكثر تفضيلًا لدى البريطانيين.
الشكل 1: المنتجات حسب بلد المنشأ المُحدد بواسطة نموذج اللغة الكبير (LLM)
المساهمة الرئيسية اليوم هي مؤشر أسعار المستهلك الغذائي التلقائي (autoCPI). نحن نتبع سلة مؤشر أسعار المستهلك الرسمي في المملكة المتحدة من خلال اعتماد معايير مطابقة صارمة، مما يجعل هذا المؤشر مفيدًا لواضعي السياسات خلال الفترات التي تشهد تحركات سريعة في الأسعار أو عندما يكون من غير الواضح مدى انتقال صدمات الأسعار إلى المستهلكين.
كما نقوم بإنشاء مقياس أوسع يسمح ببدائل، حيث تُعد مؤشراتنا مكملة وليست بديلة لمؤشر أسعار المستهلك الرسمي. نأمل أن تساهم هذه المقاييس في تعزيز الجهود المبذولة لتحسين وتطوير الإحصاءات في المملكة المتحدة.
الشكل 2: تقديرات مؤشر AutoCPI
