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摘要 尽管目前尚无用于分析风险、不确定性及其潜在灾难性后果的结构化框架，但人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在风险敏感情况下的应用仍处于早期阶段。在影响深远的应用中，AI/ML 系统的采用将受到对风险和不确定性的推断的严重影响。鉴于此，必须全面了解与 AI/ML 系统相关的一系列危害以及这些风险在现实场景中的表现和恶化方式。首先，以非技术性的方式简要讨论了有助于风险管理的主要 AI 和机器学习方法。接下来，概述了这些策略如何应用于信用风险、市场风险、操作风险和合规性等风险管理领域，并以实证数据和当前实践为依据。最后，我们对该领域目前的制约因素进行了一些观察，并对其短期至中期未来发展进行了预测。总体而言，我们对人工智能和机器学习在风险管理中的应用持积极态度，但我们也指出了某些现实世界的缺点，例如组织需要具备必要的技能、透明的做法和适当的数据管理规则。关键词：机器学习；信用风险；人工智能；风险管理；操作风险；市场风险
探索人工智能和机器的作用
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