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模型风险是指由产生错误或误导结果的模型引起的不良结果的潜力。这种风险不仅起源于设计缺陷，数据不准确或实施错误，而且还来自模型的滥用。当模型在未设计的上下文中应用或对模型输出进行错误解释或操纵时，可能会发生滥用。在人工智能（AI）和机器学习（ML）的背景下，模型风险涵盖了在处理和分析大量数据集以做出预测，决策或建议的模型中固有的不准确和不确定性。通过AI/ML模型的复杂性，不透明性和动态性质扩大了这种风险，因此准确预测和量化模型失败的后果是一项挑战。
金融服务以外的审慎蓝图
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