Skip to content

GRA · Риски ИИ и финансовых моделей

Пространственные финансыГде капитал встречается с опасностями, подверженностью и переходом

Анализ и неопределённость

Модельный риск 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.

02Методы

Используемые методы.

03Explainability and fairness methods

Explainability and fairness methods, with limits.

МетодGivesПредел
SHAP and other attribution methodsContribution of each input to a predictionCorrelated inputs blur attribution
Counterfactual explanationsWhat change would alter the decisionMay suggest infeasible changes
Group fairness metricsOutcome differences across groupsMetrics can conflict
Challenger modelsIndependent benchmarkShares data weaknesses
04Процесс

Как устроен процесс.

Process explorer · Process

Analysis and uncertainty: Source to evidence record

10 steps4 этапа2 контрольные точки

Процесс

Analysis and uncertainty: Source to evidence record

Источник регистрируется и оценивается, его запись маркируется и классифицируется, а Цифровой паспорт (доказательная база) несёт происхождение; исправление доходит до каждой зависимой записи.

  1. 01 Приём

    1. 01Установить источникИсточник · Распорядитель источникаОбнаружение не является загрузкой. Установление источника фиксирует класс источника, распорядителя, институциональную роль и юрисдикцию.
    2. 03Зарегистрировать источникШагРегистрация делает обнаруженный источник управляемым участником жизненного цикла, в котором формируется доказательная база. Она не означает одобрения или сертификации.
  2. 02 Оценка

    1. 04Классификация юрисдикций и правКонтрольная точкаКлассификация прав определяет ограничения по лицензии, согласию, конфиденциальности и повторному использованию. Результат определяет доступ и маршрутизацию.
    2. 05Доказательная база: оценка качестваШагОценка качества определяет, пригодна ли запись для определённого использования. Качество многомерно и никогда не сводится к единой оценке.
    3. 06Метка: доказательная базаШагКаждый вывод получает одну из девяти меток, указывающих, какова его доказательная база. Отсутствующие данные показываются как отсутствующие, а не как ноль.
  3. 03 Запись

    1. 07Доказательная база: классификацияЗаписьКлассификация присваивает записям состояния жизненного цикла, например «источник проверен», «безопасно для публикации» или «ограниченный доступ». Состояния могут сосуществовать и определяют, как используется доказательная база.
    2. 08Выпуск источника и идентификаторЗапись · NXS-GRX (канонические данные, происхождение и риск)Выпуск источника фиксирует права, временной охват и происхождение источника. UNI присваивается через каталог и никогда не вводится вручную.
    3. 09Digital Evidence PassportЗаписьПаспорт фиксирует происхождение, качество, права, юрисдикцию, разрешённое использование и историю, поэтому доказательная база сохраняет свой контекст при передаче.
  4. 04 Использование и исправление

    1. 02Исправление доходит до зависимых записейШаг · NXS-GRX (канонические данные, происхождение и риск)Исправление источника распространяется на зависимые срезы и продукты без перезаписи прежних результатов.
    2. 10Проверка безопасности для публикацииКонтрольная точкаПроверка на безопасность для публикации решает, можно ли сделать запись общедоступной. Это отдельный этап, и он не является валидацией.

Протоколы данных: доказательная база и её жизненный цикл · 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.

05Неопределённость

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.

06How uncertainty is reported

Как сообщается о неопределённости.

  1. 01

    Указывайте допущения

    В каждом анализе перечислены его допущения и данные, от которых он зависит.

  2. 02

    По возможности давать количественную оценку

    Диапазоны и уровень уверенности приводятся наряду с центральными оценками.

  3. 03

    Валидация и сравнение

    Модели проверяются по наблюдениям и, где возможно, по другим моделям.

  4. 04

    Ограничения публикации

    То, что анализ не может показать, указывается рядом с тем, что он может показать.

07Источники

Where this page’s references lead.

Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.

08Вопросы

Вопросы и ответы.

Методы открыты?
Описания методов публично доступны в STEM Commons. Код и данные подчиняются собственным лицензиям и условиям доступа, перечисленным в реестре источников.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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.

Global Risks AllianceРиски ИИ и финансовых моделейМетоды и технические материалыЭкспоненциальные технологии

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Риски ИИ и финансовых моделей

Обратитесь в Альянс с вопросом о подверженности или капитале.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.