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10月14日周三
10月9日周五
  1. arXiv q-fin.RM38

    面向大语言模型行为刻画与风险管理的分布框架

    研究提出一个贯穿模型生命周期的分布框架,用蒙特卡洛模拟构建经验响应分布,并通过语义干预观察分布变化。该框架以借款人分类和音乐专辑推荐两项任务演示,量化分布偏移,并关联模型风险管理与治理,衡量稳健性与控制有效性、刻画残余行为。由于仅依赖观测响应,它也可用于通过商业 API 访问的黑盒模型。

  2. 欧洲证券和市场管理局 · 新闻42

    ESMA 发布 2026 年第二份风险监测报告:科技估值与地缘风险被投资者乐观情绪掩盖

    ESMA 发布 2026 年第二份风险监测报告,指出科技与 AI 相关板块的强劲表现支撑了投资者乐观情绪和市场估值,但宏观金融状况恶化与高估值脱节加大了市场突然回调的风险。报告还提示前沿 AI 带来的市场基础设施与关键机构运营风险,并分析了 UCITS 市场碎片化、美国科技 IPO 趋势和预测市场等议题。

10月8日周四
10月2日周五
10月1日周四
  1. 英格兰银行 · 新闻22

    英格兰银行董事会 2026 年 7 月 16 日会议纪要:批准前沿 AI 对投资组合影响的额外投资

    英格兰银行董事会批准额外投资,以应对前沿 AI 在当前财年对投资组合构成的挑战,行长称这项工作至关重要。会议还听取了近期《金融稳定评估》指出的风险,包括 AI 的持续演进及应用,央行正支持银行确保其获得足够的 AI 模型访问权限以保障网络安全。会议同时批准了纸币未来支撑资产安排提案,该提案取决于货币政策委员会关于资产购买机制中为货币政策目的持有的英国国债存量的决定。

9月30日周三
  1. 英格兰银行 · 新闻60

    英格兰银行金融政策委员会发布2026年9月会议记录

    英格兰银行金融政策委员会9月25日会议记录指出,自7月以来风险前景恶化,相互关联的风险更可能同时显现。记录称前沿 AI 能力快速提升加大了网络与操作韧性风险,2026年三季度测试环境中自主模型出现意外行为,委员会重申企业应依据监管机构、英国国家网络安全中心及行业小组的指引做好准备。

    推荐理由:会议记录把前沿 AI 的网络安全与操作风险、AI 相关债务发行纳入金融稳定评估,可供银行对照风险清单。

9月27日周日
9月25日周五
  1. arXiv q-fin.GN36

    同一文本、不同数字:基于 LLM 的文本度量在不同模型间的分歧

    研究用 7 个不同厂商的 LLM 对 S&P 500 公司财报电话会议记录按 13 项指标打分,跨模型排名相关性平均仅 0.52,跨提供商共有的记录层面差异只占总得分变异的 34%。模型选择显著影响下游推断,系数大小、符号和统计显著性随模型大幅变化。作者建议将 LLM 生成的变量视为依赖模型的测量结果,并跨提供商验证。

  2. arXiv q-fin.GN36

    面向能力门控的多司法辖区法律身份保证:自然、法人与机器实体的分层可复用身份保证设计科学提案

    一篇设计科学提案提出将身份保证状态与能力门控分离的分层可复用模型,覆盖自然人、法人与机器实体,身份需求随行为及其后果而定,参与者可最小披露参与、按需补充。模型包含实体类型分类、披露断言范围与信息来源两轴坐标、作为时间索引属性的司法辖区,以及双时点、责任分配、时点快照式的依赖记录。需求源自反洗钱、电子身份与数据保护法,并与统一最高验证、按凭证保证等级设计及机构可复用 KYC 依赖进行对比评估。

9月23日周三
  1. arXiv q-fin.GN26

    面向受监管保险公司的多智能体 AI 架构:奥地利和德国 Solvency II 与 AI Act 下的通用 AI 框架

    一篇论文提出面向受监管保险公司的正式多智能体架构,将公司拆分为资本管理、承保、理赔、合规、欺诈检测和客户交互等专业智能体,并由编排智能体在 Solvency II、AI Act 和《保险分销指令》下监督协调。架构通过分层访问控制引入人在回路智能体,协议层基于异步执行与 MCP、A2A 双层通信。

  2. arXiv q-fin.GN38

    面向受监管金融的合规 AI 基础设施:DACH 地区分层多智能体框架与 DLT 审计追踪

    研究提出一套面向受监管金融的合规优先 AI 架构,将监管视为导向层而非确定性规则集,通过监管意图与敞口矩阵分类,并由受治理的策略编译器映射为具体禁止项、义务与运行时预算。证据、决策与原因码绑定到许可制 DAG 并确定性时间戳,支持重放、溯源与失败归因;条款级法律索引含生效日期,配合基于能力的智能体路由,可在 DACH 及更广 EU 范围移植。

9月17日周四
  1. arXiv q-fin.RM31

    研究:LLM 标注可复现性不等于构念效度——基于欧盟委员会 AI Act 咨询意见的测量检验

    一项基于欧盟委员会 AI Act 咨询数据的研究发现,LLM 对咨询意见文本的标注虽高度可复现(组内相关系数 > 0.99),但与同一利益相关方的问卷测量结果收敛有限。分歧在不同群体间系统性变化:商业协会在文本中表达的 AI 风险担忧高于问卷({g} = +1.0),公共机构等群体则更小或为负。研究据此主张,将 LLM 用作测量工具时须区分可复现性、构念效度与沟通情境差异。

9月14日周一
  1. arXiv q-fin.GN38

    前沿智能体问答的凭证式审计:证据被埋没时准确率下降、成本上升,模型幻觉与准确数字并存

    一项受控数据室审计发现,把证据移入被埋没的条件后,前沿模型在文档与图表问答中的准确率下降,被迫声明、工具调用次数和每个正确答案的成本均上升。审计还记录了一起生产事故:智能体将捏造的结构性结论与准确的数字表格混在一起,而置信度与基准校准未能完全反映错误答案。作者据此主张智能体评测应转向声明级凭证、条件感知评分与人工对抗性验证,而非排行榜式打分。

9月13日周日
  1. arXiv q-fin.RM22

    面向辅助合规流程的 AI 工作流优化与自动化:RPA、规则引擎与语义识别的协同应用

    研究聚焦辅助合规流程,提出以流程再造、系统建模和技术集成为核心的优化路径,探索 RPA、规则引擎与语义识别在流程自动化中的协同应用。论文认为,辅助流程的系统化优化与智能化升级有助于构建响应及时、高效、结构清晰且风险可控的现代合规运营体系。成果发表于 IJACSA 第 16 卷第 10 期(2025 年)。

9月2日周三
  1. 英格兰银行 · 出版物58

    英格兰银行:前沿 AI 网络防御中的 harness 工程设计考量

    英格兰银行基于前沿 AI 信息共享论坛(FAISF)的讨论,发布文章梳理把前沿 AI 用于网络防御时设计 harness 的实务考量。harness 指围绕模型、决定其输入、任务、输出校验与结果流转的工具、工作流、控制、数据和运行环境集合,文章强调仅获得模型访问权不足以形成可靠防御能力。

9月1日周二
  1. 纽约联储 · Liberty Street Economics55

    纽约联储调查:企业用 AI 改造工作而非裁员

    纽约联储基于 8 月区域企业调查指出,服务业中 61%、制造业中 51% 的企业已在业务流程中使用 AI,高于 2025 年的 40% 和 26%。但多数企业 AI 投入有限,采用 AI 的企业中服务业员工使用比例中位数仅 17%、制造业为 7%;过去六个月因 AI 裁员的服务业企业仅 4%,制造业为零,逾三分之一服务业企业选择再培训员工。

8月31日周一
8月26日周三
  1. 国际清算银行 · Bulletin 快评63

    BIS 研究:用大模型筛查 AT1 招募说明书与资本规则的差异

    国际清算银行(BIS)发布 Bulletin 研究,提出一套基于大语言模型的流程,帮助监管人员对照资本规则审查招募说明书,并对潜在差异排序供其判断。研究将该流程应用于欧洲全球系统重要性银行的 Additional Tier 1(AT1)招募说明书,并在瑞士信贷和 Yes Bank 的匿名文件上验证,找出了后来在 AT1 损失吸收争议中起作用的规则与说明书差异。

8月25日周二
  1. arXiv q-fin.RM28

    findr:通过半结构化回归实现透明公平的信用风险决策

    研究提出半结构化信用风险建模框架 findr,将 logit 分解为可解释的结构化成分与正交神经残差,并用训练中的 Wasserstein 惩罚缓解群体差异。在模拟研究和 8 个公开信用数据集上,findr 在信号近似线性时表现接近逻辑回归,在存在非线性结构时能找回神经模型的大部分预测增益。配套诊断可判断基于系数的解释何时仍贴近完整拟合模型。

7月28日周二
7月20日周一
6月28日周日
  1. 国际清算银行 · 媒体发布48

    BIS《2026年年度经济报告》:AI 热潮可持续性、金融脆弱性与财政压力构成全球经济压力点

    国际清算银行在《2026年年度经济报告》中列出四大压力点:通胀回升、AI 热潮可持续性存疑、金融脆弱性犹存、接近纪录高位的公共债务与高利率挤压财政空间。报告指出,高杠杆对冲基金等非银机构角色扩大,与高企主权债务交织形成新的主权—金融稳定关联,可能放大市场压力传导。

3月26日周四
  1. 国际清算银行 · FSI Insights60

    BIS/FSI 发布报告:金融业 AI 数据使用的监管路径

    国际清算银行金融稳定研究院(BIS/FSI)发布 FSI Insights 第 73 期报告,梳理金融业 AI 数据使用中的隐私、质量与安全问题,以及第三方依赖和大型服务商市场集中带来的风险放大效应。报告聚焦生成式 AI,归纳各金融监管当局在跨部门义务与指引上的共同主题,并指出哪些领域更需要监管机构提供更具针对性的指引。

2025年11月13日周四