金融服务领域的运营风险测量和管理是金融机构必须应对的重要挑战之一。本课程将介绍这一领域的关键概念，并探讨当前行业所面临的问题和挑战。学生将了解运营风险的评估、测量和聚集方法，以及数据分析和统计估计在操作风险测量中的应用。
本课程旨在使学生：
- 讨论、选择和应用相关方法来解决运营风险暴露的评估、测量和聚集中的问题。
- 理解数据分析基本要素和统计估计在操作风险测量中的应用。
- 掌握场景分析、压力测试和监管资本评估的方法。
- 了解操作风险建模的局限性以及解决方案的方法。
- 了解金融机构中运营风险管理的一些基本特征，以及量化如何支持决策。
学生完成本课程后将能够：
- 展示对基于人工智能开放式和一般智能的原理、技术和方法的全面理解。
- 分析和批评当前的人工智能研究和突破，反映了它们对发展更具代理，一般能力的人工智能系统的影响。
- 为各种领域合成实用人工智能解决方案。
- 利用人工智能研发中的新思想和方法进行创新和创造性的解决问题。
本课程将涵盖以下主题：
1. 运营风险范围和法规
2. 操作风险数据分析和汇总
3. 方案分析和压力测试
4. 过渡风险
5. 气候身体风险
学生需要在计划和年度的课程中注册该模块。具有经济、财务或统计背景的学生可能更容易理解本课程的概念，但并非必需。
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