e-Inflation — o Sistema Interno de IA e Big Data do Banco de Gana para Previsão em Tempo Real na Política Monetária

Em fevereiro de 2025, o Governador do Banco de Gana, Dr. Johnson Pandit Asiama, determinou que o banco adotasse uma "abordagem mais proativa e precisa para gerir a inflação, aproveitando análise avançada de dados e inteligência artificial". Dezoito meses depois, na 4ª Conferência Anual de Estatística e Ciência de Dados em Tamale (27 de agosto de 2026), o Primeiro Vice-Governador Dr. Zakari Mumuni detalhou o resultado: uma metodologia interna eletrônica de previsão de inflação em tempo real, o e-Inflation, criada para reduzir a defasagem entre os desenvolvimentos econômicos reais e o momento em que os formuladores de política deles tomam conhecimento.

O e-Inflation funciona ao lado do já existente Sistema de Previsão e Análise de Política e do Modelo de Projeção Trimestral do Banco. Modelos de aprendizagem automática complementam as previsões econométricas padrão do PIB, e análises de mineração de texto extraem sinais de grandes volumes de informação não estruturada. No lado da supervisão, o mesmo impulso permite que os examinadores validem dados bancários granulares assim que chegam, em vez de esperar por planilhas mensais estáticas, identificando riscos emergentes mais cedo.

Vários veículos ganenses (Ecofin Agency, MyJoyOnline, B&FT, GhanaWeb, Norvan Reports) noticiaram independentemente a mesma declaração oficial, e o Dr. Mumuni afirmou que as ferramentas "ajudaram o Banco a melhorar a precisão de suas previsões de inflação, inclusive previsões feitas antes da divulgação dos dados oficiais". Nenhum número de precisão auditado de forma independente, como reduções no erro absoluto médio, foi publicado, e o próprio Mumuni alertou que "a tecnologia pode fortalecer nossa inteligência, mas não elimina a necessidade de julgamento humano" — um raro reconhecimento público dos limites da ferramenta pela própria instituição que a utiliza.