我们的参考。:B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士, 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响,特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下,香港金融管理局(金管局)一直与其他金融监管机构密切合作,推动跨部门采用金融科技,人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状,重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素,包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差,并就治理结构和部署方法提出了建议,以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文,并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试,例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ,并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问,请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致, Carmen Chu 执行董事(银行监管) 附件
摘要 —本文提出了一种连接在配电层的电池储能系统 (BESS) 的新应用。它包括以这样一种方式控制 BESS,即进入配电网的净有功功率和无功功率尽可能接近后者的动态等效模型的响应,后者用于输电系统的大扰动动态模拟。因此,BESS 补偿了等效模型不可避免的不准确性,从而可以以更高的精度保证使用。电池应该可用于配电网主变电站的其他用途。其有功功率和无功功率的控制无需借助该电网的任何模型。在 CIGRE MV 测试系统上报告了模拟结果。在响应各种严重程度的扰动时都表现出良好的性能。
由于测量值而获得的数据,与测量过程本身有关,以及消除记录的干扰(如果有)的必要性。这些数据可用于进一步的计算,其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如,如果根据计算结果确定的参数会随时间变化,则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据,则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下,坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值,而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系,则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩,经过360度旋转后,它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性,其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出,坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少,即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转,更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论,转换为傅立叶,余弦,波浪等中如何变化。