論文の概要: Model Validation Practice in Banking: A Structured Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13877v1
• Date: Wed, 02 Oct 2024 17:46:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 06:14:44.502379
• Title: Model Validation Practice in Banking: A Structured Approach
• Title（参考訳）: 銀行におけるモデル検証の実践--構造的アプローチ
• Authors: Agus Sudjianto, Aijun Zhang,
• Abstract要約: 銀行におけるモデル検証は、予測モデルが確実に動作し、規制基準を満たすように設計された重要なプロセスである。 バンキングにおけるモデル検証は、概念音質評価、結果分析、進行中の監視という3つの重要な要素を持つ多面的プロセスである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.499042782396683
• License:
• Abstract: This paper presents a comprehensive overview of model validation practices and advancement in the banking industry based on the experience of managing Model Risk Management (MRM) since the inception of regulatory guidance SR11-7/OCC11-12 over a decade ago. Model validation in banking is a crucial process designed to ensure that predictive models, which are often used for credit risk, fraud detection, and capital planning, operate reliably and meet regulatory standards. This practice ensures that models are conceptually sound, produce valid outcomes, and are consistently monitored over time. Model validation in banking is a multi-faceted process with three key components: conceptual soundness evaluation, outcome analysis, and on-going monitoring to ensure that the models are not only designed correctly but also perform reliably and consistently in real-world environments. Effective validation helps banks mitigate risks, meet regulatory requirements, and maintain trust in the models that underpin critical business decisions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,10年以上前の規制ガイダンスSR11-7/OCC11-12の開始以降のMRM(Model Risk Management)の管理経験に基づく,銀行業界におけるモデル検証の実践と進展の包括的概要について述べる。 銀行におけるモデル検証は、信用リスク、不正検出、資本計画によく使用される予測モデルが確実に運用され、規制基準を満たしていることを保証するために設計された重要なプロセスである。 このプラクティスは、モデルが概念的に健全であり、有効な結果が得られ、時間とともに継続的に監視されることを保証します。 バンキングにおけるモデル検証は、3つの重要な構成要素を持つ多面的プロセスである:概念的健全性評価、結果分析、進行中の監視により、モデルが正しく設計されているだけでなく、現実の環境で確実に、一貫して機能することを保証する。 効果的な検証は、銀行がリスクを軽減し、規制要件を満たし、重要なビジネス決定を下すモデルに対する信頼を維持するのに役立つ。

関連論文リスト

• Model Developmental Safety: A Safety-Centric Method and Applications in Vision-Language Models [75.8161094916476]
  本稿では,既存の画像分類能力向上のために,事前学習された視覚言語モデル(別名CLIPモデル)の開発方法について検討する。 自律走行とシーン認識データセットにおける視覚知覚能力の向上に関する実験は,提案手法の有効性を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T22:34:58Z)
• Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm [12.315852697312195]
  この研究は、特にバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークのような高度なニューラルネットワーク技術を利用して、商業銀行の信用リスクをプリエンプションする新しいモデルを開発した。 研究結果は、このモデルが信用リスク管理の予測と精度を効果的に向上させることを示唆した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T13:18:46Z)
• A2-DIDM: Privacy-preserving Accumulator-enabled Auditing for Distributed Identity of DNN Model [43.10692581757967]
  DNNモデルの分散IDのための新しい累積型監査法(A2-DIDM)を提案する。 A2-DIDMは、ブロックチェーンとゼロ知識技術を使用して、軽量なオンチェーンオーナシップ認証を確保しながら、データの保護とプライバシ機能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T08:24:50Z)
• Verifiable evaluations of machine learning models using zkSNARKs [40.538081946945596]
  本研究は,zkSNARKによるモデル推論を用いたモデル評価の検証手法を提案する。 結果として得られたデータセット上のモデル出力のゼロ知識計算証明は、検証可能な評価証明にパッケージ化することができる。 実世界のモデルのサンプルでこれを初めてデモし、重要な課題と設計ソリューションを強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T02:21:11Z)
• Auditing and Generating Synthetic Data with Controllable Trust Trade-offs [54.262044436203965]
  合成データセットとAIモデルを包括的に評価する総合監査フレームワークを導入する。 バイアスや差別の防止、ソースデータへの忠実性の確保、実用性、堅牢性、プライバシ保護などに焦点を当てている。 多様なユースケースにまたがる様々な生成モデルを監査することにより,フレームワークの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T09:03:18Z)
• Sample-Efficient Reinforcement Learning via Conservative Model-Based Actor-Critic [67.00475077281212]
  モデルベース強化学習アルゴリズムは、モデルフリーのアルゴリズムよりもサンプル効率が高い。 本稿では,精度の高い学習モデルに強く依存することなく,高いサンプル効率を実現する新しい手法を提案する。 CMBACは,いくつかの課題に対して,サンプル効率の点で最先端のアプローチを著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T15:33:11Z)
• Explanations of Machine Learning predictions: a mandatory step for its application to Operational Processes [61.20223338508952]
  信用リスクモデリングは重要な役割を果たす。 近年,機械学習や深層学習の手法が採用されている。 この分野における説明可能性問題に LIME 手法を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T10:27:59Z)
• Trust but Verify: Assigning Prediction Credibility by Counterfactual Constrained Learning [123.3472310767721]
  予測信頼性尺度は統計学と機械学習において基本的なものである。 これらの措置は、実際に使用される多種多様なモデルを考慮に入れるべきである。 この研究で開発されたフレームワークは、リスクフィットのトレードオフとして信頼性を表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T19:52:38Z)
• Evaluating the Safety of Deep Reinforcement Learning Models using Semi-Formal Verification [81.32981236437395]
  本稿では,区間分析に基づく半形式的意思決定手法を提案する。 本手法は, 標準ベンチマークに比較して, 形式検証に対して比較結果を得る。 提案手法は, 意思決定モデルにおける安全性特性を効果的に評価することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T11:18:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。