GRA · AIと金融モデル・リスク
空間金融資本がハザード、エクスポージャー、移行と出会う場所
分析と不確実性
モデル・リスク 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.
使用中の手法。
- 01人工知能と機械学習勾配ブースティングによる信用モデル · 業務における言語モデル · 異常検知ここでの適用
- 02AI 評価・保証工学Validation of machine learning models · Red-teaming generative AI · Fairness assessmentここでの適用
- 03不確実性の定量化とモデル検証Prediction intervals for loss models · Model ensembles · Model risk capital or buffersここでの適用
- 04確率と統計較正の試験 · ドリフトの統計 · 集団間の結果の比較ここでの適用
Explainability and fairness methods, with limits.
| 手法 | Gives | 制限 |
|---|---|---|
| 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 |
プロセスの進め方。
Process explorer · Process
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
10 steps·4 段階·2 つのゲート
プロセス
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
情報源は登録・評価され、その記録はラベル付けと分類がなされ、デジタル証拠パスポートが来歴を担います。訂正は依存するすべての記録に届きます。
01 受付
- 01情報源を特定する情報源 · 情報源のスチュワード発見は取り込みではありません。情報源の特定では、情報源の区分、スチュワード、機関としての役割、管轄を記録します。
- 03情報源を登録するステップ登録によって、発見された情報源はエビデンスのライフサイクルにおける統治された参加者となります。推薦や認証を意味するものではありません。
02 評価
- 04管轄と権利の分類ゲート権利の分類では、ライセンス、同意、機密性、再利用の制限を特定します。その結果がアクセスと振り分けを決めます。
- 05エビデンスの質の評価ステップ品質評価では、記録が定められた用途に適しているかどうかを決めます。品質は多次元的であり、単一のスコアでは決してありません。
- 06エビデンス・ラベルステップすべての知見には 9 つのエビデンス・ラベルのいずれかが付きます。欠けているデータは欠損として示され、ゼロとして示されることはありません。
03 記録
04 利用と訂正
- 02訂正が依存する記録に届く段階 · NXS-GRX（正規データ、来歴、リスク）情報源の訂正は、過去の結果を書き換えることなく、依存する抽出データや成果物に波及します。
- 10公開安全性レビューゲート公開可否の審査では、記録を公に共有できるかどうかを決めます。これは独立した段階であり、妥当性確認ではありません。
データ・プロトコル：エビデンスのライフサイクル · 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.
不確実性の報告方法。
- 01
前提を明示する
各分析は、その前提と依拠するデータを列挙しています。
- 02
可能な場合は定量化する
中心的な推定値とともに、範囲と信頼度を報告します。
- 03
検証と比較
モデルは観測値と照合し、可能な場合には他のモデルとも照合します。
- 04
限界を公表する
分析が示せないことは、示せることと並べて明示します。
Where this page’s references lead.
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質問と回答。
手法は公開されていますか？
このページからエビデンスを提供する。
報告書 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.
- メールゲートウェイ GW-GRAこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書グローバル・リスク・アライアンス（Global Risks Alliance）貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
エクスポージャーまたは資本に関する問いをアライアンスに持ち込む。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
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