- 누가 운영하는가
- Commodity Futures Trading Commission
- 사람들에게 영향을 줄 수 있나요?
- 주로 간접적입니다. 직원과 내부 업무를 돕는 도구로 설명되어 있습니다.
- 권리에 미칠 수 있는 영향: 내부 업무
얼마나 알고 있나요?
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출처 및 추가 자료
- CFTC Data-Quality Anomaly Detection - public register entry / 2025 U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / 13 April 2026
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무엇을 하는가
An isolation-forest model that runs daily to identify potentially erroneous loads in aggregated regulatory data.
배경
A broken or unusual data load can distort later market analysis. The model raises an early warning before the error spreads.
Daily the federal inventory says the isolation-forest model runs automatically each day
확인할 사실
- 01
The use case is data quality, not enforcement against a person.
- 02
It uses an isolation forest on aggregated TCR data.
- 03
The inventory does not publish the alert threshold or review protocol.
누군가에게 영향을 준다면
It supports the quality of regulatory datasets used by commission staff.
The federal inventory does not clearly state how analysts confirm an anomaly or measure false alerts.
The tool checks internal data quality and does not produce a public decision to appeal.
Aggregated TCR regulatory data loads; the inventory does not enumerate the fields in the public row.
출처 및 추가 자료
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확인할 사실
- 누가 운영하는가
- Commodity Futures Trading Commission
- 생활 분야
- 규제
- 증거 수준
- 출처 기반
- 주석
- 1
- 업데이트
- 5개월 전
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이전 버전
- Imported15일 전부분적Imported from U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory.
- Public register record5개월 전충분함Added from 2025 U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory.
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