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建议引用：Gramegna, Alex；Guidici, Paolo (2020)：为什么要买保险？一种可解释的人工智能方法，Risks，ISSN 2227-9091，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。4，第 1-9 页，https://doi.org/10.3390/risks8040137
摘要：我们提出了一个可解释的人工智能模型，该模型可用于解释客户购买或放弃非寿险的原因。该方法包括将相似性聚类应用于从高精度 XGBoost 预测分类算法获得的 Shapley 值。我们提出的方法可以嵌入到基于技术的保险服务 (Insurtech) 中，从而可以实时了解对客户决策影响最大的因素，从而主动洞察他们的需求。我们通过对保险微保单购买数据进行的实证分析证明了我们模型的有效性。研究了两个方面：购买保险单的倾向和现有客户流失的风险。分析结果表明，可以根据一组相似的特征有效、快速地对客户进行分组，这可以很好地预测他们的购买或流失行为。
建议引用：Melnychenko, Oleksandr (2020)：人工智能是否已准备好评估企业的财务安全？，《风险与财务管理杂志》，ISSN 1911-8074，MDPI，巴塞尔，第 13 卷，第 9 期，第 1-19 页，https://doi.org/10.3390/jrfm13090191
摘要：本研究通过强调利益相关者的看法和由此产生的专业判断的相关性，为财务安全文献做出了贡献。在进行全面的财务安全研究时，仅使用经济指标来评估公司的财务安全（如现有文献中所建议的）是不准确的。具体而言，基于财务或管理报告在任何特定时间点计算的指数和指标仅提供肤浅的理解，甚至可能扭曲整体情况。还有人认为，专家评估是最客观的方法，尽管它具有与个人认知限制相关的缺点。这些限制并非人工智能所特有，它可以以较少偏见的方式评估企业的财务安全。然而，仅通过模仿人类的行为，它无法直观地感知和评估公司发展的动态，也无法整体评估财务状况——尽管具有学习和预测的可能性——因为人工智能无法思考和预测，而这在企业中是管理者最重要的技能。因此，开发人工智能来评估公司财务安全的风险在于对企业活动（尤其是财务安全）的评估存在偏差。
建议引用：Mhlanga, David (2020)：金融领域的工业 4.0：人工智能 (AI) 对数字金融包容性的影响，国际金融研究杂志，ISSN 2227-7072，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。3，第 1-14 页，https://doi.org/10.3390/ijfs8030045
摘要：本研究旨在调查人工智能对数字金融包容性的影响。数字金融包容性正成为如何确保处于金字塔底层的人们积极参与金融活动的辩论中心。金融科技公司正在使用人工智能及其各种应用来确保实现数字金融包容性的目标，即确保低收入者、穷人、妇女、青年、小企业参与主流金融市场。本研究使用概念和文献分析对同行评审期刊、报告和其他关于人工智能和数字金融包容性的权威文件进行分析，以评估人工智能对数字金融包容性的影响。本研究发现，人工智能在风险检测、测量和管理、解决信息不对称问题、通过聊天机器人提供客户支持和帮助台以及欺诈检测和网络安全等领域对数字金融包容性具有强大的影响力。因此，建议世界各地的金融机构、非金融机构和政府采用并扩大使用人工智能工具和应用程序，因为它们在确保金融不活跃的弱势群体能够以最小的挑战和最大的利益参与正规金融市场方面带来的好处。
巴塞尔协议 III 的残局——损害我们的资本市场和美国经济
牧场主通常利用商品市场锁定当季饲料谷物成本，从而使投入成本更加可预测。影响：巴塞尔协议 III 的终局将使牧场主和其他人更难以避免投入成本的上涨，最终将这些成本转嫁给杂货店的消费者。经济各行各业的人们同样利用市场来降低成本波动。其中包括寻求稳定化肥价格的农民、锁定航空燃油价格的航空公司以及寻求平衡天然气和其他投入成本的公用事业公司。如果管理这些投入成本变得更加昂贵或困难，那么全国各地的消费者在杂货店、预订机票和支付取暖费时都会看到更高的价格。
巴塞尔III监测练习结果，截至2023年12月31日
AMA advanced measurement approach ASF available stable funding BCBS Basel Committee on Banking Supervision BI business indicator BIC business indicator component CCB capital conservation buffer CCP central counterparty CET1 Common Equity Tier 1 CfA call for advice CRD Capital Requirements Directive CRR Capital Requirements Regulation CVA credit valuation adjustment EBA European Banking Authority EIF equity investment in funds FRTB fundamental review of the trading book G-SII全球重要的机构HQLA高质量流动资产ILM内部损失乘数IMA内部模型方法IQR IQR四分权范围IRB基于内部评级基于LC损失组件LCR流动性覆盖率LR杠杆率LR杠杆比率LRE杠杆比率LRE杠杆率lre杠杆率敞口MRC最小值不适用NA不适用NA风险QIS定量影响研究RSF要求稳定的资金RWA风险加权资产SA标准化方法SMA标准化测量方法T1 T1级
巴塞尔III监视报告
为了评估巴塞尔三世框架对银行的影响，巴塞尔银行监督委员会监视了改革的影响和动态。为此，使用国家主管在每个国家 /地区的代表机构样本中收集的数据，为基于风险的资本比率，杠杆比率和流动性指标设立了半年度监控框架。自2017年底报告日期以来，该报告还捕获了委员会最终确定巴塞尔三世改革的影响。1本报告总结了截至2023年12月31日的数据。2委员会认为，报告中包含的信息将为相关的利益相关者提供有用的基准进行分析。
巴塞尔银行监督工作文件44
加拿大金融机构校长Matthew Gordon办公室西班牙西班牙西班牙迭戈·埃尔南德斯银行的西班牙瑞士银行瑞士瑞士基督教瑞士瑞士金融市场监督管理局美国内森·帕尔默（Nathan Palmer国际定居点
Rhygaze AG，来自分子和临床眼科研究所的旋转巴塞尔（IOB），
瑞士巴塞尔董事董事会 - 2024年7月17日 - 来自巴塞尔IOB的创新性纺纱Rhygaze自豪地宣布，它已成功筹集了1000万瑞士法郎的种子回合。这一轮由荷兰风险投资公司的生物生物通用风险投资（BGV）和诺华风险基金（NVF）共同领导。Rhygaze Ag正在开创一种使用锥质遗传学的变革性方法，该方法有可能为患有失明的患者彻底改变视力恢复。锥是负责高敏视视觉的视网膜细胞，并且可能在各种疾病中失去对光的敏感性。Rhygaze的基因疗法溶液提供了一种新的光传感器基因，专门针对失去光敏度的锥细胞，修复其检测光的能力。种子资金将用于将基因治疗转变为第三方制造组织，并进行必要的研究以开始人类的临床试验。Rhygaze的名字向莱茵河（或“ Rhy”）的巴塞尔 - 德国单词致敬，他很荣幸能为巴塞尔地区生物技术生态系统做出贡献。IOB联合导演查尔斯·古布斯（Charles Gubser）说：“ IOB很高兴这项技术多年来将有可能吸引盲人患者，我们希望，我们希望恢复他们的愿景。IOB联合导演查尔斯·古布斯（Charles Gubser）说：“ IOB很高兴这项技术多年来将有可能吸引盲人患者，我们希望，我们希望恢复他们的愿景。iob有信心在其经验丰富的投资者的大力支持下，在巴塞尔生态系统中运作，将有最大的成功机会。” BGV总合伙人兼Rhygaze董事会成员Daniela Couto说：“在BGV，我们一直在密切监视新型的光遗传学方法，并评估该领域的众多投资机会。我们对Rhygaze的兴趣是由其创新的作用机理，专门针对锥细胞的，及其在各种遗传背景上治疗盲人患者的潜力。”
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
将在巴塞尔面部模型中被视为自然的面孔
主要成分分析（PCA）基于基于3维的可变形模型（3DMM）已被广泛应用于面部感知研究中，作为一种产生刺激的方法，可以促进真实人脸的分布（Gerig等，2018; Egger et al。，Egger et al。，2020; Walker＆Vetter＆Vetter; Walker＆Vetter，2016; Jozwik an al an;尽管BFM的潜在空间被建模为各向同性高斯分布，但高斯密度并不能可靠地表明对人们看起来自然的面部子集。要体验这一点，请参见图1，左。为了理解面部感知并能够采样自然的面孔，希望描绘出BFM内的自然面部的子集。我们进行了在线行为，其中人类受试者对二元判断的脸部自然性进行了判断。我们提供了一个概率模型，该模型在BFM潜在空间中为每个位置分配了0和1之间的概率，从而预测了相应的面部将被判断为自然外观的概率。这种方法不仅有望丰富我们对人类如何从不自然面孔辨别自然的理解，而且还将帮助研究人员从BFM中取样自然的面孔。