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长期以来，预测金融市场压力始终是个难以实现的目标。但人工智能处理海量数据及挖掘非线性模式的能力，为这一领域带来了变革希望。2025年9月24日，国际清算银行（BIS）研究人员在一篇工作论文构建了一个两阶段预测工具：1）循环神经网络（RNN）阶段，通过分析100余个每日市场指标，预测欧元-日元直接交易与通过美元交易的欧元-美元-日元之间的价差（三角套利平价缺口）。正常情况下，此类价差应在秒级消失，而持续扩大的价差则标志着市场摩擦加剧；2）归因分析阶段，模型逐日展示对预测信号影响最大的市场指标，并指导大型语言模型检索相关新闻，为预警信号提供时效性背景。该系统可提前60个工作日预警潜在市场失灵。在2021-2024年未参与训练的数据测试中，成功识别出包括2023年3月银行业动荡在内的真实事件。当模型触发警报时，其权重最高的指标能精准定位新闻中的相关讨论，案例显示这些讨论往往在动荡发生前数日就已出现。研究团队总结道：该工具既能早期发现风险，又能用易懂的方式解释成因，有助于监管机构聚焦监测重点并制定应对措施。

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