机器学习驱动下的金融不确定性的吸收与加剧——德邦金工文献精译第三期
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摘要
本报告基于对182位金融从业者访谈，深入分析机器学习（ML）技术在金融领域处理不确定性的双重影响。ML模型能够吸收金融市场中的自然不确定性，将其转化为可管理的风险，提升了风险管理和投资决策的精度。然而，ML模型，尤其是复杂的神经网络，因其“黑箱”特性引入了关键模型不确定性，即难以解释模型内在决策过程，给风险评估和模型信任带来挑战。报告还重点探讨了这种关键不确定性如何改变组织权力结构，并提出谨慎评估和解释ML模型的重要性，以平衡其带来的优势和风险 [page::0][page::3][page::5][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]。
