GRA · AI와 금융 모델 리스크
공간 금융자본이 재해, 노출, 전환과 만나는 곳
분석과 불확실성
모델 리스크 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.
사용 중인 방법.
Explainability and fairness methods, with limits.
| 방법 | Gives | 제한 |
|---|---|---|
| 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 |
프로세스가 진행되는 방식.
Process explorer · Process
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
10 steps·4단계·관문 2개
절차
Analysis and uncertainty: Source to evidence record
출처는 등록되고 평가되며, 그 기록은 표시되고 분류되고, 디지털 근거 여권이 출처 정보를 담습니다. 정정은 모든 의존 기록에 도달합니다.
01 접수
- 01출처 식별출처 · 출처 관리 주체발견은 수집이 아닙니다. 출처 식별은 출처 유형, 관리 주체, 기관 역할, 관할권을 기록합니다.
- 03출처 등록단계등록을 통해 발견된 출처는 근거 수명주기의 관리 대상 참여자가 됩니다. 이는 보증이나 인증을 의미하지 않습니다.
02 평가
- 04관할권 및 권리 분류관문권리 분류는 라이선스, 동의, 기밀성, 재사용 제한을 식별합니다. 그 결과가 접근과 전달 경로를 결정합니다.
- 05근거 품질 평가단계품질 평가는 기록이 정해진 용도에 적합한지를 결정합니다. 품질은 다차원적이며 결코 단일 점수가 아닙니다.
- 06근거 표시단계모든 발견에는 아홉 가지 근거 표시 중 하나가 붙습니다. 누락된 데이터는 0이 아니라 누락으로 표시됩니다.
03 기록
04 이용과 정정
- 02정정이 의존 기록에 도달단계 · NXS-GRX(정본 데이터, 출처 이력, 리스크)출처 정정은 과거 결과를 다시 쓰지 않고 의존하는 분석 단면과 산출물로 전파됩니다.
- 10공개 안전성 검토관문공개 안전 검토는 기록을 공개적으로 공유할 수 있는지를 결정합니다. 이는 별도의 단계이며 검증이 아닙니다.
데이터 프로토콜: 근거 수명주기 · 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.
불확실성을 보고하는 방식.
- 01
가정 명시
각 분석은 가정과 의존하는 데이터를 나열합니다.
- 02
가능한 경우 정량화
범위와 신뢰도는 중심 추정치와 함께 보고합니다.
- 03
검증과 비교
모형은 관측과, 가능한 경우 다른 모형과 대조하여 점검됩니다.
- 04
발행 한도
분석이 보여 줄 수 없는 것을 보여 줄 수 있는 것과 나란히 명시합니다.
Where this page’s references lead.
이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.
질문과 답변.
방법은 공개되어 있습니까?
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보고서 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.
- 이메일게이트웨이 GW-GRA이 페이지에서 보내기증거, 정정, 사례, 방법, 검토, 번역 또는 프로필 입력 자료. 이 페이지의 태그가 붙어 도착하므로, 이를 담당하는 편집자가 받게 됩니다.
- Zenodo개방형 예치기탁하고 커뮤니티에 제출하기ORCID iD로 Zenodo에 직접 기록을 게시한 뒤, 그곳의 Reports 커뮤니티에 제출하십시오. 큐레이터가 검토하며, DOI는 귀하의 것으로 남습니다.
- 보고서글로벌 리스크 얼라이언스(Global Risks Alliance)모든 기여 방법 보기기여 유형, 각각의 검토 방식, 받게 되는 크레디트, 라이선스, 그리고 절대 받지 않는 것.
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