GRA · AI और वित्तीय मॉडल जोखिम
स्थानिक वित्तजहाँ पूँजी का सामना संकट, जोखिम-संपर्क और संक्रमण से होता है
AI और वित्तीय मॉडल जोखिम की STEM नींव
वह विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित जिस पर AI और वित्तीय मॉडल जोखिम आधारित है। हर पद्धति का STEM Commons में एक मानक पृष्ठ है, जिसकी मेज़बानी वैश्विक जोखिम और नवाचार केंद्र (Global Centre for Risk and Innovation, GCRI) करता है, और यहाँ एक पृष्ठ है कि इस क्षेत्र में उसे कैसे लागू किया जाता है।
AI और वित्तीय मॉडल जोखिम की STEM नींव के अंतर्गत चार पृष्ठ।
- 01पद्धतिArtificial intelligence and machine learning for AI and financial model risk
- 02पद्धतिAI और वित्तीय मॉडल जोखिम के लिए AI मूल्यांकन और आश्वासन अभियांत्रिकी
- 03पद्धतिUncertainty quantification and model validation at AI and Financial Model Risk
- 04पद्धतिProbability and statistics for AI and financial model risk
क्षेत्र के पीछे की पद्धतियाँ।
- 01कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंगGradient-boosted credit models · Language models in operations · Anomaly detectionसंरक्षक · Artificial Intelligence and Autonomous Systemsयहाँ लागू
- 02AI मूल्यांकन और आश्वासन अभियांत्रिकीValidation of machine learning models · Red-teaming generative AI · Fairness assessmentसंरक्षक · Artificial Intelligence and Autonomous Systemsयहाँ लागू
- 03अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनPrediction intervals for loss models · Model ensembles · Model risk capital or buffersसंरक्षक · Systems Science and Modellingयहाँ लागू
- 04प्रायिकता और सांख्यिकीCalibration testing · Drift statistics · Group outcome comparisonसंरक्षक · Systems Science and Modellingयहाँ लागू
AI और वित्तीय मॉडल जोखिम द्वारा लागू STEM पद्धतियाँ, और क्यों।
- Machine learning in financial modelsAI और वित्तीय मॉडल जोखिम में भूमिकाArtificial intelligence and machine learning are methods that learn patterns from data to predict, classify or generate.
- AI assurance for financial modelsAI और वित्तीय मॉडल जोखिम में भूमिकाAI assurance is the set of practices that give justified confidence in an AI or model system: validation, testing, red-teaming, monitoring, documentation and independent review.
- Uncertainty in financial modelsAI और वित्तीय मॉडल जोखिम में भूमिकाUncertainty quantification estimates how far a model’s output could be wrong, from data, parameters, structure and use.
- Statistics for model performance testingAI और वित्तीय मॉडल जोखिम में भूमिकाProbability and statistics underpin financial models: estimating default and claim rates, testing calibration, measuring discrimination and detecting drift.
Each AI and Financial मॉडल जोखिम method is described once in the STEM Commons at GCRI and applied here to model and AI risk.
आधार देने से दावे जाँचने योग्य बनते हैं।
जब कोई निष्कर्ष उन पद्धतियों का नाम बताता है जिन पर वह निर्भर है, तो पाठक उसकी मान्यताओं और सीमाओं को देख सकता है, और उस पद्धति का विशेषज्ञ उसे चुनौती दे सकता है।
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।
- मॉडल जोखिम प्रबंधन पर अमेरिकी अंतर-एजेंसी संशोधित मार्गदर्शन, SR 26-2 (अप्रैल 2026), जो SR 11-7 का स्थान लेता है
- PRA SS1/23 Model risk management principles for banks
- EU AI अधिनियम (विनियमन 2024/1689), AI ऑम्निबस, विनियमन 2026/1744 द्वारा यथासंशोधित (क्रेडिट-स्कोरिंग संबंधी उच्च-जोखिम दायित्व 2 दिसंबर 2027 से)
AI और वित्तीय मॉडल जोखिम की STEM नींव के पृष्ठ।
Artificial intelligence and machine learning for AI and financial model risk
पद्धतिAI और वित्तीय मॉडल जोखिम के लिए AI मूल्यांकन और आश्वासन अभियांत्रिकी
पद्धतिUncertainty quantification and model validation at AI and Financial Model Risk
पद्धतिProbability and statistics for AI and financial model risk
प्रश्न और उत्तर।
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- Zenodoखुला जमाइसे जमा करें और समुदाय को प्रस्तुत करेंअपने ORCID iD के साथ Zenodo पर अपना अभिलेख प्रकाशित करें, फिर वहाँ Reports समुदाय को प्रस्तुत करें। संरक्षक उसकी समीक्षा करते हैं; DOI आपका ही रहता है।
- रिपोर्टवैश्विक जोखिम गठबंधन (Global Risks Alliance)योगदान के सभी तरीके देखेंयोगदान के प्रकार, प्रत्येक की समीक्षा कैसे होती है, आपको क्या श्रेय मिलता है, लाइसेंस और क्या कभी स्वीकार नहीं किया जाता।
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