大型语言模型不应用于确定交易是否具有风险，而应在专用系统做出风险决定后，用于以通俗易懂的语言解释该决定。该过程应包括三个独立的步骤：首先，风险模型通过产生精确的数值概率来衡量风险；其次，策略规则根据该数字决定采取何种行动；第三，大型语言模型以通俗易懂的语言传达决定及其理由。这种结构化的方法避免了让大型语言模型自行执行风险评估的常见错误，后者可能导致产生不精确且不可测试的语言，而非可操作的数据。 AI
影响 阐明了大型语言模型在风险管理中的最佳作用，强调其用于解释而非决策，以确保精确性和问责制。
排序理由 观点文章，讨论大型语言模型在金融风险评估中的适当应用。
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