モデルの検証
GenAIガバナンスにおけるモデル検証の再考
米国のモデルリスク責任者が、銀行が既存の監督基準を再調整する方法について概説します。
迅速な導入：モデル承認の迅速化への取り組み
欧州の銀行監督当局は、信用モデルの更新の承認手続きを簡素化する予定。銀行家たちは「まさに時宜を得た措置だ」と。
生成AIはモデラーにとって試練の時をもたらす
Flagstar の主要モデル検証担当者が、LLM をリスクモデルに安全に統合するためをヒント
OCCの頭脳流出、米モデル監督に懸念
クオンツ・チームの削減は銀行モデルの検証能力を低下させるが、それも計画の一部かもしれない
AIが人間と同じように認知バイアスを示すことがテストで判明
リスク・ライブ新たなオペリスクはモデル検証者にとって「特に危険」であるとクオンツが指摘
首長ルールの遅れでシムの書類が埃をかぶっている状態
未完成の規制基準にもかかわらず、エミール3.0の認可プロセスを開始
JPモルガンのVAR、第1四半期に2度の制限解除
前四半期に発生した2件の規制当局によるバックテスト例外措置に加え、違反が発生。
DeepSeekの成功が、銀行によるDIY AIの検討に拍車
中国のLLMが社内システムの価格を再設定 - 銀行をオープンソースモデルに誘導する可能性も
エミール3.0の高速モデル承認が遅れをもたらすと懸念する業界
重要性を定義するための基準案によって、より多くのモデルチェンジが捕捉される可能性があります。
シティはどのようにGenAIを全社的な禁止から社内展開に移行させたか
銀行が採用した3つの具体的な対内向けユースケースとその背後にある統一されたフレームワーク
モデルリスク管理へのAIファーストのアプローチ
企業はAIを管理またはモデル化する前に、AIリスク選好度を定義する必要があります。