大規模言語モデル（LLM）
ポッドキャスト：アリエ・シェーター氏とハリオム・タツァット氏によるAIの説明可能性に関する対談
バークレイズのクオンツたちが、メカニスティックな解釈可能性を用いたAIの監視手法について語ります
AIを正しい軌道に乗せ続けるには、継続的な検証が鍵となる
意思決定ごとの検証を行うことで、ユーザーがAIの判断を信頼できるようになります
ブラックボックスの先へ：金融分野におけるLLMの解釈可能性
メカニズムに基づく解釈可能性、そして計算メカニズムにおける変更点を特定
AIエージェントが、信頼できないスタッフのような存在である理由
GenAIシステムに内在する不確実性により、リスク管理担当者はより対立的なアプローチをとらざるを得ません
LLMの普及に伴い、クオンツは「語彙リスク」に直面している
ユーザーは、GenAIモデルの不確実性を測定するのが難しいと感じています
BNPパリバ、FICCアルゴリズムやSDP、およびAIプロジェクトの今後の方向性を示した
BNPPのラザク氏は、CortexおよびAI分野の新たな役職に就任した後、同銀行の事業拡大計画と新たな技術プロジェクトについて明らかにしました。
トークン関連のコストという大波が押し寄せようとしている
トークンの利用が急増していることから、金融企業は現代のエンタープライズAIの経済性を再考せざるを得なくなっています
銀行各社は、モデルリスクへの対応と並行して、GenAIのガバナンス体制を構築している
リスク・ベンチマーキング：大半の企業がAIガバナンス委員会を設置していますが、責任の所在は分散しています
銀行の3分の1は、GenAIモデルのログを記録していない
リスク・ベンチマーキング調査によると、プロンプトのログを体系的に確認している銀行はほとんどなく、大手金融機関ほどリスクの高いユースケースに重点を置いていることがわかりました。
ゲートキーパーからコーチへ：モデル・リスクが新たな姿への変革を図る
モデル・リスク・ベンチマーキングのデータによると、この分野は変革の真っ只中にあり、リソース削減、AIモデル、規制の相違といった課題に直面していることが明らかになっています。
専門家：XVAs向けの自律型AIの実現にはまだ5年かかる
Risk Live：検証と説明責任に関する懸念から、自律型AIモデルは当面、XVAには採用されない見通しです
銀行各社によると、AIモデルの管理は「3つの防衛線」のあり方を変えつつあるとのこと
Risk Live: モデル管理者は、開発の過程で意思決定の場に参画することを望んでおり、第一線の担当者がAIモデルのテストを主導することを期待しています。
アンドルー・アン氏のようなクオンツは、AIエージェントの有用性を主張している
AIエージェントは、投資、リスク、ポートフォリオの選択を大規模に分析することで、人間のマネージャーを支援することができます
AIリスク管理と能力制御への移行
リスク管理者によると、検証の枠組みを見直すことで、銀行はイノベーションと規制上の要件を両立させ、強固なリスク管理体制を維持することができます
銀行各社は、KYC業務の効率化に向け、自律型AIに注目している
ING、JPモルガン、スタンダードチャータードの幹部たちが、AIを活用してオンボーディングを最適化する計画について語ります
LLMに「脳スキャン」を行うMITの教授
Hui Chen氏の研究は、AIモデルを解釈し、その方向性を導く新たな手法を生み出しています
バーゼルIII最終化のタイムライン
Risk.netによる、米国での導入をめぐる一連の経緯に関する報道の総括
新しいLLMは、驚くほど優秀なクオンツであることが分かってきた
AIの数学処理能力の飛躍的な向上により、モデルが研究に役立つ可能性が高まっています
FHLBシンシナティが人工知能を活用して経営難の銀行を特定する方法
エージェントモデルは異常を検知し、感情を監視し、アナリストによるレビューのための信用報告書を作成いたします。
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。
SNBの研究者らがLLMに基づくFX戦略を検証
MetaのLlama 3.1は、ニュース記事に基づいてG10通貨のセンチメントを予測する点で最高の結果を示しました。