风险调整智力红利：整合 ISO 42001 与监管暴露的 AI 投资回报量化框架
计算机与社会
2025-12-01 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
风险管理
摘要
组织投资人工智能面临根本性挑战：传统的投资回报计算未能捕捉 AI 实现的双重性质——它们同时减少某些运营风险，又引入与算法故障、对抗性攻击和监管责任相关的新颋險。本研究提出了综合性金融框架，用于量化纳入组织风险概貌变化的 AI 项目回报。该方法论解决了当前实践中存在的关键差距：投资决策依赖乐观的收益预测，而不考虑 AI 特定威胁（包括模型漂移、偏见相关诉讼和在新兴法规（如欧盟人工智能法案和 ISO/IEC 42001）下违规）的概率性成本。drawing on established risk quantification methods，including annual loss expectancy calculations and Monte Carlo simulation techniques，本框架使实践者能够计算纳入生产力收益和实现风险暴露之间 delta 的净收益。该分析表明，准确的 AI 投资评估需要显式建模控制有效性、为算法故障保留金融储备，以及维持模型性能的持续运营成本。实际意义包括为建立治理结构、进行分阶段验证以及将风险调整指标整合到资本分配决策中提供具体指导，从而实现满足信托责任和监管要求的证据基于 AI 投资组合管理。
引用
@article{arxiv.2511.21975,
title = {The Risk-Adjusted Intelligence Dividend: A Quantitative Framework for Measuring AI Return on Investment Integrating ISO 42001 and Regulatory Exposure},
author = {Hernan Huwyler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.21975},
year = {2025}
}
备注
21 pages, 2 equations, 8 references. Framework for risk-adjusted AI ROI calculation integrating ISO 42001, NIST AI RMF, and EU AI Act compliance requirements