GRA · IA e rischio dei modelli finanziari
Finanza spazialeDove il capitale incontra pericolo, esposizione e transizione
Analisi e incertezza
Rischio di modello 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.
I metodi in uso.
- 01Intelligenza artificiale e apprendimento automaticoModelli di credito con gradient boosting · Modelli linguistici nelle operazioni · Rilevamento delle anomalieApplicato qui
- 02Ingegneria della valutazione e dell'assicurazione dell'IAValidation of machine learning models · Red-teaming generative AI · Fairness assessmentApplicato qui
- 03Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelliIntervalli di previsione per i modelli di perdita · Insiemi di modelli · Capitale o riserve per il rischio di modelloApplicato qui
- 04Probabilità e statisticaTest di calibrazione · Statistiche di deriva · Confronto degli esiti tra gruppiApplicato qui
Explainability and fairness methods, with limits.
| Metodo | Gives | Limite |
|---|---|---|
| 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 |
Come si svolge il processo.
Process explorer · Process
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
10 steps·4 fasi·2 gate
Processo
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
Una fonte viene registrata e valutata, il suo record etichettato e classificato, e un Digital Evidence Passport reca la provenienza; una correzione raggiunge ogni record dipendente.
01 Acquisizione
- 01Identificare la fonteFonte · Il custode della fonteIndividuare non significa acquisire. L'identificazione della fonte registra la classe della fonte, il custode, il ruolo istituzionale e la giurisdizione.
- 03Registrare la fontePassaggioLa registrazione rende una fonte individuata un partecipante governato del ciclo di vita delle evidenze. Non implica alcun avallo né alcuna certificazione.
02 Valutazione
- 04Classificazione della giurisdizione e dei dirittiSogliaLa classificazione dei diritti individua licenza, consenso, riservatezza e limiti al riutilizzo. Il risultato determina l'accesso e l'instradamento.
- 05Valutazione della qualità delle evidenzePassaggioLa valutazione della qualità decide se un record è idoneo a un uso definito. La qualità è multidimensionale e mai un punteggio unico.
- 06Etichetta di evidenzaPassaggioOgni risultato reca una di nove etichette di evidenza. I dati mancanti sono indicati come mancanti, mai come zero.
03 Registro
- 07Classificazione delle evidenzeRegistrazioneLa classificazione assegna ai record stati del ciclo di vita, come fonte verificata, adatto al pubblico o riservato. Gli stati possono coesistere e determinano l'uso delle evidenze.
- 08Rilascio della fonte e identificativoRegistro · NXS-GRX (dati canonici, provenienza e rischio)Un rilascio della fonte registra i diritti, la copertura temporale e la provenienza della fonte. Un UNI è assegnato tramite un catalogo e mai digitato a mano.
- 09Passaporto digitale delle evidenzeRegistrazioneIl passaporto registra provenienza, qualità, diritti, giurisdizione, uso consentito e cronologia, affinché le evidenze conservino il loro contesto quando circolano.
04 Uso e correzione
- 02La correzione raggiunge i record dipendentiFase · NXS-GRX (dati canonici, provenienza e rischio)Una correzione della fonte si propaga alle estrazioni e ai prodotti dipendenti senza riscrivere i risultati precedenti.
- 10Revisione sicura per la pubblicazioneSogliaLa revisione di idoneità al pubblico decide se un record può essere condiviso pubblicamente. È una fase distinta e non costituisce una convalida.
Protocolli dei dati: ciclo di vita delle evidenze · 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.
Come viene riportata l'incertezza.
- 01
Dichiarare le ipotesi
Ogni analisi elenca le sue ipotesi e i dati da cui dipende.
- 02
Quantificare ove possibile
Intervalli e livelli di confidenza sono riportati accanto alle stime centrali.
- 03
Convalidare e confrontare
I modelli sono verificati rispetto alle osservazioni e, ove possibile, rispetto ad altri modelli.
- 04
Pubblicare i limiti
Ciò che un'analisi non può mostrare è dichiarato accanto a ciò che può mostrare.
Where this page’s references lead.
Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.
Domande e risposte.
I metodi sono aperti?
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