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财务报表 - 慈善委员会
截至 2024 年 3 月 31 日的期间 受托人很高兴提交其报告以及截至 2024 年 3 月 31 日慈善机构的未经审计财务报表。 参考和管理详细信息 注册慈善机构名称 THE SHADE TRUST 慈善注册号 1147738 注册办事处：74 Darley Street, Leicester, LE2 0GA 受托人 在此期间为慈善机构服务的受托人如下： Molana Abdulrahim Meer 女士 Akila Kassam 女士 Farhana Tarapuri 女士 Molana Ibrahim Tarapuri 女士 Khadijah Mukadam 慈善顾问 Fusion Consulting Services Ltd 398A East Park Road, Leicester, LE5 5HH 结构、治理和管理 THE SHADE TRUST 是一家慈善信托，由其于 2020 年 1 月 26 日签署的信托契约进行管理2012 年，该信托于 2012 年 6 月 19 日在慈善委员会注册。目标和活动该组织的目标在其管理文件中有所规定：
2024 财年第四季度和全年财务业绩
本演示文稿中的信息以及公司的其他声明可能包含《私人证券诉讼改革法》所定义的前瞻性陈述，涉及以下内容：收益、收入、销量、定价、利润、成本削减、费用、税金、流动性、资本支出、现金流、股息、股票回购或其他财务项目的预测和估计，管理层未来运营计划、战略和目标的声明，以及有关未来经济、行业或市场状况或业绩的声明。此类预测和估计基于某些初步信息、内部估计以及管理层的假设、期望和计划。前瞻性陈述受多种风险和不确定性的影响，实际业绩或结果可能与任何前瞻性陈述的预期存在重大差异。前瞻性陈述仅代表其作出之日的观点，公司不承担更新或修改任何前瞻性陈述的义务。其他可能导致实际结果与前瞻性陈述大不相同的重要假设和因素详见公司向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件，该文件可在 SEC 网站 www.sec.gov 和公司网站 www.eastman.com 上查阅。非 GAAP 财务指标
ICMA对FCA关于英国金融服务中人工智能（AI）的当前和未来用途的咨询以及金融服务 建议的影响自然的影响指标... 绿色债券原则 EU零售投资策略（MIFID投资者保护和PRIIP）：ICMA反馈 建议的 - impact-metrics-for-Energy-emetrics-For-Emergy-... 外部审阅者概述 2025英国 - 中国经济和金融对话 金融科技调节开发项目IMF：量子计算... ICMA对欧盟委员会的人工智能咨询的反应 指导手册
资本市场行业中的许多公司都有良好的机器学习模型，这些模型随着时间的流逝而发展，并且已用于一系列不同的用例。这些包括算法交易，预测债券价格，利率的未来变动以及衡量和评估市场情绪。这些用例虽然不是新事物，但可能会随着公司寻求潜在利用AI技术的进步以优化其流程并通过其工作流创造进一步价值的情况而扩展。我们已经在资本市场工作组的AI中看到了此示例，例如使用AI和ICMA的债券数据分类法（BDT）从债券文件中提取相关信息的原型，防止解决方案失败并增强流动性管理。这样的AI用例示例可以理解为“变革性”，因为它们将现有的AI技术应用于以前未修改的工作流程，从而在很大程度上优化和/或更改了操作过程。
2024 年 12 月季度财务业绩
本演示文稿和随附的讨论包含美国证券法规定的“前瞻性陈述”。前瞻性陈述包括任何非历史事实的陈述。前瞻性陈述的示例包括但不限于：（1）预期的业务、资产负债表、现金流和财务指标和结果及相关驱动因素，包括指引，无论是基于 GAAP 还是非 GAAP；（2）经济、市场、行业和行业细分预期；（3）产品性能和市场份额或客户需求的变化；（4）我们成功执行业务、资本配置、产品和增长计划或战略，或以其他方式为客户和股东创造价值的能力；（5）贸易法规、出口管制和贸易争端的影响。前瞻性陈述仅代表作出之日的观点，并且受风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致实际结果与表述的结果存在重大差异，包括：贸易法规、出口管制、贸易争端和其他地缘政治紧张局势可能会抑制我们销售产品的能力；消费电子行业、半导体行业和整体经济的商业、政治和/或监管条件可能恶化或发生变化；我们的客户和竞争对手的行为可能与我们的预期不一致；供应链成本增加和其他通胀压力已经影响并可能继续影响我们的盈利能力；供应链中断或制造能力限制可能会限制我们制造和销售产品的能力；自然和人为灾害、疾病爆发、战争、恐怖主义、政治或政府动乱或不稳定或其他我们无法控制的事件可能会影响我们在受影响地区的运营和收入；以及我们提交给美国证券交易委员会（“SEC”）的文件中讨论的其他因素，具体包括我们截至 2024 年 6 月 30 日的财政年度的 10-K 表年度报告和截至 2024 年 9 月 29 日的财政季度的 10-Q 表季度报告中所述的风险因素。您不应过分依赖前瞻性陈述。Lam 不承担更新任何前瞻性陈述的义务。
金融服务以外的审慎蓝图
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。
矿业企业财务困境因素分析
自 20 世纪 60 年代以来，破产和财务困境研究一直是研究最深入的课题之一，由爱德华·奥特曼 (Edward Altman) 开创，他使用会计比率来评估公司的财务健康状况。这项研究利用财务、宏观经济和公司特定因素来检查公司财务健康分类的变化。通过在利马证券交易所 (Bolsa de Valores de Lima - BVL) 上市的 11 家矿业公司样本上部署广义有序 logit 模型，我们发现杠杆率、盈利能力、经济增长、公司规模和利率对公司留在三个财务健康组之一或从其中移出的概率有显著影响。研究发现，借贷成本对企业财务困境有显著影响，秘鲁矿业公司自然受到保护，免受不利利率波动的影响，这反映了它们的对冲能力。这项研究的结果扩展了当前的文献综述，并与 Sierpi ń ska (2021)、Van 等人提出的结果一致。 （2021 年）以及 Bo ď a 和 Úradní č ek（2016 年）。关键词：采矿、Altman-Z、财务困境、破产、广义有序 Logit 回归、公司破产、早期破产检测、主动困境检测、金融监管、公司财务和治理作者个人贡献：概念化——SM 和 LAS；方法论——SM；软件——SM；验证——LAS；形式分析——SM；调查——SM；资源——SM；数据管理——SM；写作——原始草稿——LAS；写作——审查和编辑——SM 和 LAS；可视化——SM 和 LAS；监督——LAS 利益冲突声明：作者声明不存在利益冲突。
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当我们着眼于2025年及以后时，Genai景观有望实现重大进化，尤其是在AI代理的发展中，提供了自动化复杂工作流程并增强决策过程的潜力。这些高级系统将超越简单的任务执行，以便能够独立计划，执行和调整复杂的工作流程，以最少的人为干预。这些代理可以主动确定所需的操作，适应不断变化的条件，并在多个系统和数据源之间进行协作。，最重要的是，可以在业务目标上精心策划代理，配备了特定工具，例如访问专有数据库，分析引擎，策划的新闻源和专业技能，使他们能够综合复杂的见解。
有关在全球金融服务中使用面向消费者的AI使用的关键见解
在整个2024年，GFIN AI项目探索了AI在全球市场的金融服务中面向消费者的应用程序，重点关注用例，例如机器人优惠，个性化财务以及提供消费者教育和信息的提供。GFIN成员和分支机构分享了他们支持AI在金融服务中安全和有益采用的经验，并分享了采取的监管方法的例子。参与者还检查并讨论了支持金融服务中负责任的AI使用的监管挑战和策略。
利用及时工程来增强金融市场完整性和风险管理
本文对迅速工程在优化大型语言模型（LLM）（如Chatgpt-4和Google Gemini在金融市场完整性和风险管理中的有效性）方面的作用进行了全面调查。随着AI工具的越来越多地集成到金融服务中，包括信用风险分析，市场风险评估和财务建模，及时工程对于改善AI生成的产出的相关性，准确性和上下文一致性至关重要。本研究评估了各种及时配置对增强财务决策的影响。通过一系列实验，本文比较了Chatgpt-4和Google Gemini（版本1.5和2.0）的性能，以生成可行的见解，以进行信用和市场风险分析。结果表明，Chatgpt-4在产生准确的财务见解方面优于Google Gemini超过30％。此外，发现ChatGpt-4版本4在风险分析任务中比版本3的效率高20％，尤其是在与监管框架和财务数据保持一致时。这些改进突出了迅速工程在增强财务模型的精确度中的重要作用。此外，该研究还通过优化的及时策略探讨了错误率的降低。尤其是，在评估复杂的财务查询时，及时工程会将错误率降低约20％。
第 20 章：非金融实体的欧盟分类报告
或者，组件可以根据描述而符合条件，而无需提及组件。例如，某些产品的制造可能符合气候变化缓解下的活动 3.1“可再生能源技术制造”的条件，即使此类产品可能是组件。例如，转子叶片是风力涡轮机的主要部件，专门设计用于捕获风能并将其转换为旋转能。尽管如此，我们认为转子叶片专门用于可再生能源应用，并在利用风力发电方面发挥着重要作用，因此它们本身符合可再生能源技术的条件。因此，转子叶片的供应商将符合活动 3.1 下的条件。识别可再生能源技术的过程可能需要判断。必须披露实体对如何识别符合分类法的活动以及如何将 KPI 映射到活动所做的判断。