ব্যাংকিংয়ে মডেল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা জেনারেটিভ AI দ্বারা পরীক্ষা করা হচ্ছে। একটি বড় ব্যাংকের একজন ভ্যালিডেটর একটি AI সহকারীর মুখোমুখি হন যা ক্রেডিট মেমো খসড়া করে, কিন্তু স্ট্যান্ডার্ড ভ্যালিডেশন টেমপ্লেট একটি উন্নয়ন নমুনা চায় যা বিদ্যমান নেই। মডেলটি একটি বিক্রেতা দ্বারা অদেখা ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। এটি ঐতিহ্যগত কাঠামো ভেঙে দেয়।

মূল চ্যালেঞ্জ—এমন একটি সিস্টেম যাচাই করা যা সম্পূর্ণরূপে পরিদর্শন করা যায় না—ব্যাংকিংয়ের বাইরে চিকিৎসা সারাংশ, আইনি গবেষণা এবং চ্যাটবটে প্রযোজ্য। ব্যাংকের জন্য নির্মিত কাঠামো, ঝুঁকি স্তরবিন্যাস, ফলাফল মূল্যায়ন, দৃঢ়তা পরীক্ষা এবং নীরব প্রবাহ পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে, যেকোনো ডোমেইনে স্থানান্তরিত হয় যেখানে ভুল করা ব্যয়বহুল।

ব্যাংকগুলি ক্রেডিট সিদ্ধান্ত, মূলধন, ক্ষতি পূর্বাভাস এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য পরিসংখ্যানগত মডেলের উপর নির্ভর করে। ত্রুটিগুলি ভুল মূল্যের ঝুঁকি, নিয়ন্ত্রক জরিমানা এবং বড় ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে। ২০০৮ সালের সংকট এবং ২০১২ সালের একটি ট্রেডিং ক্ষতি ঝুঁকি দেখিয়েছিল। নিয়ন্ত্রকরা ২০১১ সালে SR 11-7 দিয়ে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছিলেন, মডেল ঝুঁকি সংজ্ঞায়িত করে এবং ইচ্ছাকৃত ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন। EU AI আইন ব্যাংকিংয়ে উচ্চ-ঝুঁকির AI-এর জন্য অনুরূপ প্রত্যাশা বাড়ায়।

জেনারেটিভ AI-এর জন্য, ভ্যালিডেশন প্রতিলিপি থেকে পরীক্ষা নকশায় স্থানান্তরিত হয়। যেহেতু মডেলগুলি পুনরায় প্রশিক্ষিত বা সম্পূর্ণরূপে পরিদর্শন করা যায় না, কার্যকর চ্যালেঞ্জ মানে আত্মবিশ্বাসী ত্রুটিগুলি ধরতে এবং প্রবাহ পর্যবেক্ষণের জন্য পরীক্ষা ডিজাইন করা। এই প্লেবুক যেকোনো গুরুতর AI স্থাপনের জন্য একটি পথ এগিয়ে দেয়।