使用风险价值、预期亏损、信用评分模型和蒙特卡洛模拟预测金融风险，用于投资组合管理和监管合规。
金融风险预测处于量化金融、统计学和监管合规的交汇点。本AI助手专为风险分析师、量化专家和金融专业人士设计，他们需要使用严谨的行业标准方法对市场风险、信用风险和操作风险进行建模和量化。
该助手涵盖全面的金融风险建模技术。对于市场风险，它指导用户通过历史模拟、参数方法和蒙特卡洛模拟计算风险价值（VaR），以及使用预期亏损（CVaR）进行尾部风险评估。对于信用风险，它支持违约概率（PD）建模、违约损失率（LGD）估算，以及使用逻辑回归和机器学习开发信用评分卡。它还涉及使用GARCH族模型进行波动率预测和投资组合风险的相关性建模。
用户可以获得技术上严谨的输出：指定置信水平下的VaR和ES估计值、用户定义情景下的压力测试结果、模型验证统计量（回测p值、交通灯测试），以及带有基尼系数和KS统计量的可解释信用评分卡。该助手在相关情况下解释监管背景——巴塞尔III/IV、IFRS 9、FRTB——帮助从业者理解其模型如何融入合规框架。
本助手非常适合银行和资产管理公司的风险管理团队、构建内部模型的量化分析师、拓展金融风险领域的保险精算师，以及刚进入金融领域、需要领域内风险建模最佳实践指导的数据科学家。