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GRA · AI और वित्तीय मॉडल जोखिम

स्थानिक वित्तजहाँ पूँजी का सामना संकट, जोखिम-संपर्क और संक्रमण से होता है

विश्लेषण और अनिश्चितता

मॉडल जोखिम 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.

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01विषय-सूची

Analysis and uncertainty in five parts.

इस डोज़ियर में5 भाग
  1. 01पद्धतियाँThe methods in use
  2. 02पद्धतियाँExplainability and fairness methods, with limits
  3. 03अनिश्चितताQuantifying what the model does not know
  4. 04अनिश्चितताHow uncertainty is reported
  5. 05स्रोतWhere this page’s references lead
02पद्धतियाँ

उपयोग में पद्धतियाँ।

  1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंगGradient-boosted credit models · Language models in operations · Anomaly detectionयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  2. AI मूल्यांकन और आश्वासन अभियांत्रिकीValidation of machine learning models · Red-teaming generative AI · Fairness assessmentयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  3. अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनPrediction intervals for loss models · Model ensembles · Model risk capital or buffersयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  4. प्रायिकता और सांख्यिकीCalibration testing · Drift statistics · Group outcome comparisonयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
03Explainability and fairness methods

Explainability and fairness methods, with limits.

पद्धतिGivesसीमा
SHAP and other attribution methodsContribution of each input to a predictionCorrelated inputs blur attribution
Counterfactual explanationsWhat change would alter the decisionMay suggest infeasible changes
Group fairness metricsOutcome differences across groupsMetrics can conflict
Challenger modelsIndependent benchmarkShares data weaknesses
04प्रक्रिया

प्रक्रिया कैसे चलती है।

Process explorer · Process

Analysis and uncertainty: Source to evidence record

10 steps4 चरण2 गेट

प्रक्रिया

Analysis and uncertainty: Source to evidence record

एक स्रोत पंजीकृत और आकलित होता है, उसका रिकॉर्ड लेबल और वर्गीकृत होता है, और एक डिजिटल साक्ष्य पासपोर्ट उद्गम वहन करता है; एक सुधार हर आश्रित रिकॉर्ड तक पहुँचता है।

  1. 01 ग्रहण

    1. 01स्रोत की पहचान करेंस्रोत · स्रोत संरक्षकखोज अंतर्ग्रहण नहीं है। स्रोत की पहचान स्रोत वर्ग, संरक्षक, संस्थागत भूमिका और क्षेत्राधिकार दर्ज करती है।
    2. 03स्रोत पंजीकृत करेंचरणपंजीकरण किसी खोजे गए स्रोत को साक्ष्य जीवनचक्र में एक शासित प्रतिभागी बनाता है। इसका अर्थ कोई समर्थन या प्रमाणन नहीं है।

  2. 02 आकलन

    1. 04क्षेत्राधिकार और अधिकार वर्गीकरणद्वारअधिकार वर्गीकरण लाइसेंस, सहमति, गोपनीयता और पुनः उपयोग की सीमाओं की पहचान करता है। परिणाम पहुँच और मार्ग-निर्धारण तय करता है।
    2. 05साक्ष्य गुणवत्ता आकलनचरणगुणवत्ता आकलन यह तय करता है कि कोई अभिलेख किसी परिभाषित उपयोग के लिए उपयुक्त है या नहीं। गुणवत्ता बहुआयामी है और कभी एक अंक नहीं होती।
    3. 06साक्ष्य लेबलचरणप्रत्येक निष्कर्ष पर नौ साक्ष्य लेबलों में से एक लगा होता है। लुप्त डेटा को लुप्त ही दिखाया जाता है, कभी शून्य के रूप में नहीं।

  3. 03 रिकॉर्ड

    1. 07साक्ष्य वर्गीकरणअभिलेखवर्गीकरण अभिलेखों को जीवनचक्र स्थितियाँ देता है, जैसे स्रोत-सत्यापित, सार्वजनिक-सुरक्षित या प्रतिबंधित। स्थितियाँ एक साथ रह सकती हैं और साक्ष्य के उपयोग को निर्धारित करती हैं।
    2. 08स्रोत संस्करण और पहचानकर्ताअभिलेख · NXS-GRX (मानक डेटा, उद्गम और जोखिम)स्रोत संस्करण अधिकार, कालिक कवरेज और स्रोत वंशावली दर्ज करता है। UNI एक कैटलॉग के माध्यम से आवंटित होता है और कभी हाथ से टाइप नहीं किया जाता।
    3. 09डिजिटल साक्ष्य पासपोर्टअभिलेखपासपोर्ट उद्गम, गुणवत्ता, अधिकार, क्षेत्राधिकार, अनुमत उपयोग और इतिहास दर्ज करता है, ताकि साक्ष्य कहीं भी जाए, अपना संदर्भ साथ रखे।

  4. 04 उपयोग और सुधार

    1. 02सुधार आश्रित अभिलेखों तक पहुँचता हैचरण · NXS-GRX (मानक डेटा, उद्गम और जोखिम)स्रोत में किया गया सुधार पुराने परिणामों को दोबारा लिखे बिना आश्रित कट और उत्पादों तक पहुँचता है।
    2. 10सार्वजनिक-सुरक्षित समीक्षाद्वारसार्वजनिक-सुरक्षित समीक्षा यह तय करती है कि किसी अभिलेख को सार्वजनिक रूप से साझा किया जा सकता है या नहीं। यह एक अलग चरण है और सत्यापन नहीं है।

डेटा प्रोटोकॉल: साक्ष्य जीवनचक्र · 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.

05अनिश्चितता

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.

06How uncertainty is reported

अनिश्चितता कैसे रिपोर्ट की जाती है।

  1. 01

    मान्यताएँ बताएँ

    प्रत्येक विश्लेषण अपनी मान्यताएँ और वह डेटा सूचीबद्ध करता है जिस पर वह निर्भर है।

  2. 02

    जहाँ संभव हो, परिमाणित करें

    केंद्रीय अनुमानों के साथ सीमाएँ और विश्वास स्तर रिपोर्ट किए जाते हैं।

  3. 03

    सत्यापित करें और तुलना करें

    मॉडलों की जाँच प्रेक्षणों के सापेक्ष और, जहाँ संभव हो, अन्य मॉडलों के सापेक्ष की जाती है।

  4. 04

    सीमाएँ प्रकाशित करें

    कोई विश्लेषण क्या नहीं दिखा सकता, यह उसके साथ बताया जाता है जो वह दिखा सकता है।

07स्रोत

Where this page’s references lead.

वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।

08प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

क्या पद्धतियाँ खुली हैं?
पद्धति विवरण STEM Commons पर सार्वजनिक हैं। कोड और डेटा अपने स्वयं के लाइसेंसों और पहुँच शर्तों का पालन करते हैं, जो स्रोत रजिस्टर में सूचीबद्ध हैं।
रिपोर्टयोगदान दें

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रिपोर्ट is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

वैश्विक जोखिम गठबंधन (Global Risks Alliance)AI और वित्तीय मॉडल जोखिमपद्धतियाँ और तकनीकीघातांकीय प्रौद्योगिकी

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AI और वित्तीय मॉडल जोखिम

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विधिक

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