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World File Search System风险分析
技术行业的新产品开发项目中的风险分析
技术行业的新产品开发项目面临着各种风险，可能会影响该项目的成功和可持续性。本研究旨在分析新产品开发过程中出现的主要风险，包括市场，财务，监管和技术风险。通过定性和定量方法，本研究确定并评估影响每种风险的因素。调查结果表明，有效的风险缓解需要全面的计划，持续的监控以及各种利益相关者之间的协作。实用建议，以帮助项目经理管理风险并增加项目成功的机会。关键字：风险分析；产品开发项目；技术行业；风险管理；降低风险。
使用文本信息告知气候风险分析
我们提出了一项研究议程，旨在有效提取，确保质量和巩固文本公司的可持续性信息，以满足紧急的气候变化决策需求。从目标开始，是创建与气候相关数据的集成公平（可访问，可访问，可互操作，可再利用的数据，我们确定与信息提取的技术方面以及与我们寻求编译的综合可持续性数据集有关的研究需求。关于提取，我们利用技术进步，尤其是在大语言模型（LLMS）和检索功能（RAG）管道中，以解锁公司可持续性报告中包含的非结构化文本信息的未充分利用的潜力。在应用这些技术时，我们回顾了关键挑战，其中包括从PDF文档中检索和提取CO2排放值的检索和提取，尤其是在其中的非结构表和图中，以及通过与人类宣传的值进行比较来自动提取数据的验证。我们还回顾了气候风险中现有的用例和实践与选择应提取哪些文本信息以及如何将其链接到现有结构化数据的选择有关。
大语模型（LLM）的威胁建模和风险分析
摘要 - 大型语言模型（LLM）的出现通过提供先进的自然语言处理能力彻底改变了各种应用。但是，这项创新引入了新的网络安全挑战。本文探讨了专门针对LLM驱动应用程序量身定制的威胁建模和风险分析。专注于数据中毒，及时注射，SQL注入，越狱和构图注入等潜在攻击，我们评估了它们对安全性的影响并提出缓解策略。我们引入了一个框架，结合了大步和恐惧方法，以进行主动威胁识别和风险评估。此外，我们通过定制的LLM驱动应用程序的案例研究来说明端到端威胁模型的可行性。该模型遵循Shostack的四个问题框架，并针对存在的独特威胁LLMS调整了。我们的目标是提出措施，以增强这些强大的AI工具的安全性，挫败攻击，并确保LLM集成系统的可靠性和完整性。
危险识别和风险分析海上自动式地面船：系统审查和未来方向
尽管自动船舶技术取得了进展，但未知的风险仍然存在于海上自主地表船的设计，操作和规范中。目前缺乏针对海事自动表面船的危险识别和风险分析方法的全面文献综述。基于62种相关文献的数据库，本研究介绍了相关文献的分布，该文献通过期刊，出版年份，国家或作者身份和机构。为了进一步了解研究热点和经常被忽视的风险影响因素，根据风险影响因素的分类，文献被分为四组，并汇总了风险影响因素的全面清单。基于此，研究内容对人为因素，与船舶相关因素，环境因素和技术因素进行了分析。此外，还对与数据源和风险分析方法有关的23种文献进行了统计分析，并指出研究人员通常使用数据集和风险分析方法的组合。这项研究不仅为对海事自主地表船的危害识别和风险分析的当前状况和挑战的理解提供了贡献，而且还提供了潜在的未来研究方向。
空气排放风险分析（AERA）指南
与“应急发电机”或消防泵相关的内燃机的排放通常在AERA中不量化。如果不豁免作为微不足道的活动排放来源，则包括所有其他发动机。只有当不可预见的条件导致电源破坏固定源时，才能进行“应急发电机”。如果紧急生成器是AERA中的量化，如果它是剃须合同的一部分，减少使用合同，或者在公用事业可用的功率时，它被用作备用源。用于AERA目的的应急发电机的定义来自EPA备忘录，标题为“计算紧急发生器发射潜力（PTE）”，计算了应急发电机（EPA.GOV）发射潜力（PTE）。
新闻稿 MSCI 利用新的 GenAI 驱动的工具和建模技术改变未来的风险分析
分析数据驱动的投资组合风险 纽约——2024 年 6 月 10 日——MSCI Inc. (NYSE: MSCI) 是一家为全球投资界提供关键任务决策支持工具和服务的领先供应商，今天推出了 MSCI AI Portfolio Insights。MSCI AI Portfolio Insights 将生成式人工智能（“GenAI”）与 MSCI 屡获殊荣的分析工具和先进的建模技术相结合，旨在帮助投资者更好地识别和管理动态市场对其投资组合构成的潜在新兴风险。MSCI 将其广泛的风险和绩效建模能力与 GenAI 相结合，以增强风险报告。MSCI AI Portfolio Insights 旨在通过帮助在工作日开始之前识别和分析风险报告中最突出的信息来提高效率并为机构风险和投资组合经理提供洞察。投资者可以使用 MSCI AI Portfolio Insights 的交互式功能进一步深入了解其投资组合的变化，而无需任何代码或大量的用户界面下拉菜单。MSCI AI Portfolio Insights 将生成的文本与现代仪表板和基于云的技术相结合，以增强风险和投资组合管理的沟通和效率。这些工具旨在增强资产管理公司、对冲基金和资产所有者的风险管理团队的能力，以推动公司投资团队之间的协作。传统上，风险管理者投入了大量的时间和资源来整合复杂的模型，以处理、清理、生成、存储和提取所有必要的数据，以提供风险和绩效的全面概述。如今，投资公司的风险领导者面临着越来越大的压力，他们既要对越来越多的投资组合进行企业范围的风险监控，又要为投资团队提供风险咨询服务。与此同时，气候变化、地缘政治紧张局势、宏观经济不确定性和技术进步等全球挑战为风险领导者带来了新的投资挑战和机遇。MSCI AI Portfolio Insights 利用专有算法来整理大量数据，旨在找出影响风险和绩效的最重要因素，并根据需要将它们与市场事件联系起来。它还配备了一个人工智能代理，帮助风险管理者进一步了解和分解风险和绩效驱动因素。基于自然语言交互，助手可以回答有关投资组合的复杂问题。 MSCI 首席研究官 Ashley Lester 表示：“机构投资者可以也必须将他们的风险团队从主要以控制为导向转变为以投资为重点。借助 MSCI AI Portfolio Insights，我们正在改变风险报告，使其更具洞察力，更易于投资决策者获取。风险不应仅仅用于监控：它应该为投资者提供可操作的见解。” MSCI 今天还推出了宏观金融分析工具，利用 MSCI 的金融建模和压力测试功能。该工具旨在测试宏观经济状况的变化如何
2024开源安全和风险分析报告
•创建和维护软件材料清单（SBOM）。在与软件供应链攻击的斗争中，具有准确，最新的SBOM，即库存开源组件对于评估曝光至关重要，并确保您的代码保持高质量，合规和安全。全面的SBOM列出了您应用程序中的所有开源组件以及这些组件的许可，版本和补丁状态，这是针对供应链攻击的强烈防御，包括使用恶意软件包的供应链攻击。•保持知情。确保您有能力被告知新确定的恶意软件包，恶意软件和披露的开源漏洞。寻找新闻源或定期发布的建议，以提供可行的建议和有关影响SBOM开源组件的问题的可行建议和详细信息。•执行代码评论。在将其包含在项目中之前，请检查下载软件的代码。检查是否有任何已知漏洞。有关其他洞察力，请考虑包括对源代码的静态分析，以检查未知的安全弱点。•积极主动。仅仅因为今天的组件并不脆弱，并不意味着它不会是明天。故意恶意包裹甚至永远不会被发现为“脆弱”。在实施之前请注意组件健康和出处，以避免将来的安全问题。•使用自动软件组成分析（SCA）工具。SCA工具可以自动化软件安全问题的识别，管理和缓解过程，并允许开发人员将精力集中在编写代码上。这样的工具可以评估开源和第三方代码。
美国信用风险分析的机器学习
贷款贷款金融机构面临风险，这需要采用强大的框架来有效地管理它。虽然已经在整个金融行业应用了传统方法，但人工智能的出现为组织提供了利用高级方法来管理信用风险的机会。本文着重于机器学习技术用于信用风险分析的应用。从Kaggle数据库中提取了与借款人有关的信息的辅助数据，以模拟信用局数据。在本研究中采用了随机森林中的两个合奏模型和梯度提升。调查结果表明，贷款还款，借款人的收入和贷款利率的收入百分比是确定违约者的最重要特征。此外，评估结果表明，随机森林和梯度增强算法的表现都很好，F1得分分别为92.9％和93％。建议金融机构应优先考虑其数据的验证和全面性，因为精确的数据对于开发弹性模型至关重要。
（b）：Pelin Saricioglu，İdilAycam，Gulsu Ulukavak Harpatelugil（2024）。在气候变化的背景下，墙壁部分中的冷凝风险分析
摘要在许多领域都可以看到气候变化的影响。尽管气候变化有很多原因（太阳辐射的变化，地球轨道的差异，大陆转移和大气变化），但21世纪最明显的原因之一是人为影响。可以看到这些影响的一个区域是建筑物和建筑立面中的建筑部门。气候变化将在未来几十年内改变有关立面设计的假设。因此，为现有建筑物和新建筑物开发气候变化预测非常重要。为此，文献具有三种基本的气候模型。因此，这项研究的目的是使用HADGEM，MPI和GFDL气候模型根据RCP8.5 2015年历史时期以及未来2081年的2081年历史时期。在研究范围内，通过选择2081年和2015年，从GDM（气象学总统）获得了平均温度和相对湿度值，这些温度和相对湿度值经常在基于文献的气候变化研究中使用。在该方法中，比较了历史和未来时期的投影结果，并成为下一阶段的基础。在下一步中，根据文献，使用Glaser方法比较了过去和将来的墙壁部分的冷凝控制，该方法经常用于墙壁的冷凝控制中，并包含在TS 825 TASS中，该标准与EN ISO 13788
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。