GRA · KI und Risiken von Finanzmodellen
Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft
Analyse und Unsicherheit
Modellrisiko is managed through inventory, documentation, conceptual soundness review, outcome analysis, benchmarking and ongoing monitoring. This page explains each step, how machine learning changes it, and why generative and agentic AI sit partly outside current guidance.
Analysis and uncertainty in five parts.
Die eingesetzten Methoden.
- 01Künstliche Intelligenz und maschinelles LernenGradient-boosted credit models · Language models in operations · Anomaly detectionHier angewandt
- 02Engineering für KI-Evaluierung und -AssuranceValidation of machine learning models · Red-teaming generative AI · Fairness assessmentHier angewandt
- 03Unsicherheitsquantifizierung und ModellvalidierungPrediction intervals for loss models · Model ensembles · Model risk capital or buffersHier angewandt
- 04Wahrscheinlichkeit und StatistikKalibrierungstests · Driftstatistiken · Vergleich der Ergebnisse zwischen GruppenHier angewandt
Explainability and fairness methods, with limits.
| Methode | Gives | Grenze |
|---|---|---|
| SHAP and other attribution methods | Contribution of each input to a prediction | Correlated inputs blur attribution |
| Counterfactual explanations | What change would alter the decision | May suggest infeasible changes |
| Group fairness metrics | Outcome differences across groups | Metrics can conflict |
| Challenger models | Independent benchmark | Shares data weaknesses |
Wie der Prozess abläuft.
Process explorer · Process
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
10 steps·4 Stufen·2 Gates
Verfahren
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
Eine Quelle wird registriert und bewertet, ihr Datensatz gekennzeichnet und klassifiziert, und ein Digital Evidence Passport trägt die Herkunft; eine Korrektur erreicht jeden abhängigen Datensatz.
01 Aufnahme
- 01Die Quelle identifizierenQuelle · Der Sachwalter der QuelleEntdeckung ist keine Aufnahme. Die Quellenidentifikation hält Quellenklasse, Sachwalter, institutionelle Rolle und Rechtsordnung fest.
- 03Die Quelle registrierenSchrittDie Registrierung macht eine entdeckte Quelle zu einem gesteuerten Teilnehmer im Lebenszyklus der Evidenz. Sie bedeutet keine Billigung oder Zertifizierung.
02 Bewertung
- 04Klassifizierung nach Rechtsordnung und RechtenMeilensteinDie Rechteklassifizierung bestimmt Lizenz, Zustimmung, Vertraulichkeit und Grenzen der Weiterverwendung. Das Ergebnis bestimmt Zugang und Weiterleitung.
- 05Bewertung der EvidenzqualitätSchrittDie Qualitätsbewertung entscheidet, ob eine Aufzeichnung für eine bestimmte Nutzung geeignet ist. Qualität ist mehrdimensional und nie ein einzelner Wert.
- 06EvidenzkennzeichenSchrittJeder Befund trägt eines von neun Evidenzkennzeichen. Fehlende Daten werden als fehlend angezeigt, nie als null.
03 Protokoll
- 07EvidenzklassifizierungEintragDie Klassifizierung gibt Aufzeichnungen Lebenszykluszustände, etwa quellengeprüft, öffentlich unbedenklich oder eingeschränkt. Zustände können nebeneinander bestehen und bestimmen die Nutzung als Evidenz.
- 08Quellenveröffentlichung und KennungEintrag · NXS-GRX (kanonische Daten, Herkunft und Risiko)Eine Quellenveröffentlichung hält Rechte, zeitliche Abdeckung und Herkunftslinie der Quelle fest. Eine UNI wird über einen Katalog zugeteilt und nie von Hand eingegeben.
- 09Digital Evidence PassportEintragDer Pass hält Herkunft, Qualität, Rechte, Rechtsordnung, zulässige Nutzung und Verlauf fest, sodass Evidenz ihren Kontext behält, wenn sie weitergegeben wird.
04 Nutzung und Korrektur
- 02Korrektur erreicht abhängige AufzeichnungenSchritt · NXS-GRX (kanonische Daten, Herkunft und Risiko)Eine Quellenkorrektur pflanzt sich auf abhängige Auszüge und Produkte fort, ohne alte Ergebnisse umzuschreiben.
- 10Öffentlich unbedenkliche PrüfungMeilensteinDie Prüfung auf öffentliche Unbedenklichkeit entscheidet, ob eine Aufzeichnung öffentlich geteilt werden kann. Sie ist eine eigene Stufe und keine Validierung.
Datenprotokolle: Lebenszyklus der Evidenz · Data protocols: core data objects and evidence records · The Global Risks Index (NXS-GRX)Designed programme process, not a record of operation. No cycle has run and every programme is at service level R0. A gate is a programme decision, never a public-authority approval, certification or deployment authorisation. The data-protocol pages describe a design, not a running system.
Quantifying what the model does not know.
Prediction intervals and calibration checks show when a model is outside its experience. Methods at GCRI uncertainty quantification; topic depth at explainability and fairness.
Wie Unsicherheit berichtet wird.
- 01
Annahmen angeben
Jede Analyse listet ihre Annahmen und die Daten auf, von denen sie abhängt.
- 02
Wo möglich quantifizieren
Bandbreiten und Konfidenz werden neben zentralen Schätzungen berichtet.
- 03
Validieren und vergleichen
Modelle werden mit Beobachtungen und, wo möglich, mit anderen Modellen abgeglichen.
- 04
Grenzen veröffentlichen
Was eine Analyse nicht zeigen kann, wird neben dem angegeben, was sie zeigen kann.
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Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Fragen und Antworten.
Sind die Methoden offen?
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- BerichteGlobal Risks AllianceAlle Wege zum Beitragen ansehenDie Beitragsarten, wie jede geprüft wird, welche Nennung Sie erhalten, die Lizenz und was nie angenommen wird.
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