金融基础模型不确定性量化综述论文发布

Zijie Zhao、Mingjun Sun、Shenbo Xu发布了一篇金融基础模型不确定性量化综述论文，该论文已被第七届ACM金融人工智能国际会议（ICAIF 2026）接收，全文共8页，所属领域为通用金融（q-fin.GN）与机器学习（cs.LG）。 论文提出源感知框架，将金融基础模型工作流中的不确定性划分为证据与上下文、模型与推理、结果与行动三类共六个来源，并将智能体工作流视为不确定性传播、变形或消减的执行层。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。