GRA · 人工智能与金融模型风险
空间金融资本与危害、风险暴露和转型的交汇之处
金融学科概览
模型风险 管理是控制在金融决策中使用量化模型和人工智能 系统 所产生风险的学科。它起源于银行业的估值和资本模型，如今涵盖信贷、保险定价、准备金评估、交易、欺诈检测、反洗钱、客户服务和生成式人工智能工具。本页将这门学科作为研究而非执行加以介绍：模型在哪里使用、如何治理，以及行业需要哪些共同理解。
- STEM 方法
- 4
- 该领域应用的规范方法
- 主题
- 8
- 该领域的主题页面
- 对口方
- 5
- 网络中共享领域的各平台
- 报告系列
- 2
- 它参与的 Reports 系列
金融领域的模型全景。
| 区域 | 典型模型 | 主要风险 |
|---|---|---|
| 贷款 | 信用评分、违约概率、偿付能力 | 不公平的结果、在新条件下表现不佳 |
| 保险 | 定价、准备金、巨灾和理赔模型 | 定价错误、准备金不足、歧视 |
| 市场 | 估值、交易、 市场风险 | 估值错误、压力下的同向行为 |
| 资本与流动性 | 监管资本和经济资本、压力测试 | 低估风险、虚假的安心 |
| 金融犯罪 | 欺诈与交易监测 | 漏查犯罪、过多误报 |
| 运营与服务 | 生成式人工智能助手、文档处理 | 输出不准确、数据泄露、依赖 |
领域概览。
团队跟踪该主题时会使用的界面：其指标、状态与决策。名称为示例，数值仅作示意。
模型驱动金融决策的领域。
| 使用 | 模型类型 | 主要风险 |
|---|---|---|
| 信贷决策 | 评分卡与机器学习 | 偏差、漂移 |
| 保险定价与准备金评估 | 广义线性模型、机器学习、巨灾模型 | 非平稳性、不透明性 |
| 资本与压力测试 | 内部模型、情景模型 | 假设风险 |
| 欺诈与反洗钱 | 异常检测 | 误报与漏报 |
| 运营与客户服务 | 生成式 AI | 幻觉、数据泄露 |
冲击在这些部分之间传播，人工智能与金融 模型风险 研究其中的联系：模型何时失效，由谁发现？证据基础是模型记录和监测数据。
行业需要哪些共同理解。
每家机构治理自己的模型。任何一家机构都无法独自看到的是 模型风险 如何在整个行业中累积：有多少企业依赖相似的数据、供应商或技术，机器学习和生成式人工智能的验证方法如何比较，以及共同的失效在哪里出现。这一竞争前图景正是本平台的关注重点。模型失效可能如何扩散，载于 金融体系传导.
方法包括 不确定性量化与模型验证、人工智能评估与保证工程、机器学习和统计。部门情景经审查后在 情景页面 上发布。
本平台上的任何内容都不验证、批准或认证任何模型、供应商或机构，也不构成法律、监管或投资建议。分析属于部门层面的研究。
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阅读本页时所对照的机构和文件。状态和版本会变化；每个链接都指向发布机构。
金融学科概览中的页面。
问题与解答。
GRA 是否就企业的模型提供建议？
模型风险只与银行业有关吗？
为什么人工智能会改变模型风险管理？
该学科使用哪些方法？
从本页贡献证据。
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