关于我们
使命
The Correlation Index 是一个独立研究项目，通过公开证据衡量金融机构在少数几家AI基础模型上的依赖程度——以及这些模型在模拟风险决策中的实证相关程度。
问题所在
随着信贷、承保、交易、反欺诈等关键金融决策日益交由AI代理处理，这些代理实际上依赖的却是极少数几个共享的基础模型。因此，那些看似多元化、相互竞争的机构，一旦遭遇同一冲击，也可能以相关联的方式同时失效——正如2007年8月的量化基金一样。这一风险已被英格兰银行、Gallagher Re 以及斯坦福大学的研究人员所记录（详见完整参考文献），但目前尚无公开工具能够持续、有据地衡量这一风险。
本项目面向谁
目前面向两类受众。其一是记者、研究人员和风险分析师，他们需要能够引用我们的数据和方法论。其二是专注于AI风险的再保险公司和保险公司，他们需要的是关于该系统性风险集中度的、严谨且有据可查的信号——而非营销话术。
我们发布的内容
金融机构与基础模型供应商之间公开关系的映射图（数据浏览器），以及模型在风险决策场景下的实证相关性测试（相关性测试）。方法的详细说明、可信度等级及其局限性，详见方法论页面。
团队
本项目由一个小型独立研究团队运营。我们在此刻意不透露过多个人信息——本项目的可信度建立在其数据和方法之上，而非背后是谁。如有任何方法论、媒体或合作方面的问题，请先查阅方法论页面。