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GRA · AI와 금융 모델 리스크

공간 금융자본이 재해, 노출, 전환과 만나는 곳

AI와 금융 모델 리스크를 위한 확률과 통계

Probability and statistics underpin financial models: estimating default and claim rates, testing calibration, measuring discrimination and detecting drift. On this platform they supply the measures and tests that show whether a model is performing as intended.

문의하기 Back to STEM foundation of AI and Financial Model Risk
01등록

Probability and statistics for AI and financial model risk on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법확률과 통계
  3. 적용 분야AI와 금융 모델 리스크
  4. 데이터3 inputs
  6. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

What probability and statistics does here.

Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline. In artificial intelligence and financial stability, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected 시스템. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on STEM 공유 자원.

Calibration testing

Predicted default or claim probabilities are compared with observed rates by band, using binomial and other tests suited to the sample size.

Drift statistics

Population stability and distribution distance measures are computed between periods to detect shifts in model inputs and scores.

Group outcome comparison

Outcome and error rates are compared across groups with confidence intervals, so differences are not read from noise.

03노출, 손실 및 자본

What it means for exposure, loss and capital.

리스크 책임자, 감독 당국이나 재무부가 요구할 익스포저, 손실, 시나리오와 자본 보기와 이들이 보고의 기준으로 삼는 체계. 구조는 감독과 보험계리 실무를 따릅니다. 값은 예시이며 가격, 등급이나 조언이 결코 아닙니다.

전이 경로

How a shock in Probability and statistics for AI and financial model risk reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.

Channel structure after the Basel Committee’s work on climate-related risk drivers and transmission channels; links shown are typical paths, not estimated exposures.
NGFS 기후 시나리오 · 녹색금융협의체IFRS S2 기후 관련 공시 · ISSBTCFD 권고안 · 금융안정위원회 TCFD기후 관련 금융 리스크의 효과적 관리 원칙 · 바젤은행감독위원회
04데이터

방법이 사용하는 입력.

Datasets and records used by probability and statistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 출처 등록부.

데이터역할라벨
Decision and outcome recordsPerformance testing관측
Score distributionsDrift detection관측
Reference portfoliosBenchmarks보고됨
05절차

프로세스가 진행되는 방식.

Process explorer · Process

Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline

10 steps5단계

절차

Probability and statistics for AI and financial model risk: Catastrophe model pipeline

대재해 모형은 대개 재해, 취약성, 노출, 재무 모듈로 구성되며, 손실 표, 연평균 손실, 초과 곡선, PML, TVaR을 산출합니다.

  1. 01 재해

    1. 01사건 카탈로그데이터셋 · 모형 개발자재해 모듈에는 폭넓은 개연성 있는 시나리오를 대표하는 대규모 모의 사건 목록이 있습니다.
    2. 03재해 모듈모형 · 모형 개발자각 사건에 대해 재해 모듈은 취약성 모듈이 읽는 지역의 재해 강도 를 제공합니다.

  2. 02 노출과 피해

    1. 02노출Dataset · MRM committee노출 모듈은 위치별 정보 같은 포트폴리오 데이터를 담고 있습니다.
    2. 04취약성 모듈모형 · 모형 개발자취약성 모듈은 사건으로 인해 노출 대상이 입을 예상 피해를 정량화합니다.

  3. 03 재무

    1. 05재무 모듈Model · MRM committee재무 모듈은 모든 사건 시나리오의 손실을 계산합니다. 원손실(ground-up), 총손실, 순손실은 아래와 같이 다릅니다.
    2. 06사건 손실 표Dataset · MRM committee사건 손실 표는 각 사건을 연간 발생 확률 및 포트폴리오 손실과 함께 나열합니다.
    3. 07연간 손실 표Dataset · MRM committee일부 모형은 사건 손실에서 모의 연도를 표본 추출하기도 합니다. 이 개요는 그 형식을 설명하지 않습니다.

  4. 04 지표

    1. 08초과확률 곡선Model · MRM committee발생 곡선은 한 해의 최대 손실이 어떤 금액을 초과할 확률을 나타냅니다. 누적 곡선은 손실 합계에 대해 같은 것을 나타냅니다.
    2. 09AAL, PML, TVaRModel · MRM committee연평균 손실은 사건 확률과 손실을 곱한 값의 합입니다. PML은 발생 곡선 위의 한 점입니다.

  5. 05 결과의 활용

    1. 10결과의 활용Decision · MRM committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.

공개 출처를 바탕으로 한 외부 표준이나 방법의 개요입니다. 프레임워크가 말하는 내용을 설명할 뿐, 어떤 실행의 기록도 아닙니다. Nexus나 파트너가 어떤 단계를 수행, 인증, 승인한다는 것을 보여 주지 않습니다. 게이트는 방법의 한 단계일 뿐, Nexus의 승인이 아닙니다.

06검증

결과가 점검되는 방식.

Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.

점검수행 방식
Sample sizeTests state power and minimum sample sizes
Multiple testingMany simultaneous tests are corrected for chance findings
Out-of-samplePerformance is reported on data not used for fitting

Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.

07연결

이 방법에 의존하는 주제.

08스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

시스템 과학과 모델링 stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Probability and statistics

09연결됨

이 페이지가 컨소시엄 전체에서 어디로 이어지는지.

10질문

질문과 답변.

What are the limits of probability and statistics in this field?
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
이 페이지의 값은 실제입니까?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

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.

글로벌 리스크 얼라이언스(Global Risks Alliance)AI와 금융 모델 리스크방법 및 기술기하급수 기술

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AI와 금융 모델 리스크

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법률

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