Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control
Identification
- Clé publique
- doi:10.3390/risks14020026
- Auteurs
- Zhiyong Liu · Se Jin Park · Mengying Wang · He Wen
- Année déclarée
- 2026
- Langue déclarée
- en
- Type source
- article
- Première détection
- 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
- Dernière observation des métadonnées
- 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
- Dernière vérification HTTP
- Non effectuée
Institutions déclarées par la source
Indiana State University
Pays d’affiliation déclarés
US
Résumé documentaire — langue originale
Businesses increasingly rely on algorithmic systems and machine learning models to make operational decisions about customers, employees, and counterparties. These “algorithmic operations” can improve efficiency but also concentrate liability in a small number of technically complex, drifting models. Algorithmic operations liability (AOL) risk arises when these systems generate legally cognizable harm. We develop a simple taxonomy of AOL risk sources: model error and bias, data quality failures, distribution shift and concept drift, miscalibration, machine learning operations (MLOps) and integration failures, governance gaps, and ecosystem-level externalities. Building on this taxonomy, we outline a simple analysis of AOL risk pricing using some basic actuarial building blocks: (i) a confusion-matrix-based expected-loss model for false positives and false negatives; (ii) drift-adjusted error rates and stress scenarios; and (iii) credibility-weighted rates when insureds have limited experience data. We then introduce capital and loss surcharges that incorporate distributional uncertainty and tail risk. Finally, we link the framework to AOL risk controls by identifying governance, documentation, model-monitoring, and MLOps practices that both reduce loss frequency and severity and serve as underwriting prerequisites.
Identifiants
- OPENALEX
- W7126378148
- DOI
- 10.3390/risks14020026
Repères documentaires
- Famille documentaire
- Doctrine
- Types déclarés par les sources
- article
- Entités naturelles mentionnées
- Écosystème
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Sources
OpenAlex · Document 1 · Document 2
Relations bibliographiques documentées
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- openalex:w2981869278 · CITES
- openalex:w4283164145 · CITES
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- openalex:w4384663192 · CITES
- openalex:w4389125158 · CITES
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Provenance des champs documentaires
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- Titre
- Étayé par une source documentaire
- Publication
- Étayé par une source documentaire
- Auteurs
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- Type documentaire
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- Juridiction
- Non renseigné
- Cour
- Non renseigné
- Autorité émettrice
- Non renseigné
- Éditeur
- Non renseigné
- DOI
- Étayé par une source documentaire
- ISBN
- Non renseigné
- Identifiant officiel
- Non renseigné
- URL source
- Étayé par une source documentaire
- Statut déclaré par la source
- Non renseigné
- Modification / abrogation
- Non renseigné
Citer cette référence
Zhiyong Liu; Se Jin Park; Mengying Wang; He Wen. Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control. 2026. https://doi.org/10.3390/risks14020026
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- APA
- Zhiyong Liu; Se Jin Park; Mengying Wang; He Wen. (2026). Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control. https://doi.org/10.3390/risks14020026
- Chicago
- Zhiyong Liu; Se Jin Park; Mengying Wang; He Wen. Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control. 2026. https://doi.org/10.3390/risks14020026
- ISO 690
- Zhiyong Liu; Se Jin Park; Mengying Wang; He Wen. Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control. 2026. https://doi.org/10.3390/risks14020026
UDTR — Bibliothèque juridique mondiale des droits de la Nature. Insuring Algorithmic Operations: Liability Risk, Pricing, and Risk Control. Notice documentaire: https://www.declarationuniverselledesdroitsdelarbre.org/global-rights-of-nature-radar/reference/r-796c6da7d07299b5a5b55cf8f4e8cf72/ · Dernière vérification HTTP : non effectuée
Provenance par champ et version de la notice
Version de370bd3ea7a4b5c · udtr-reference-1.1.2
- Titre
- OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
- Auteurs
- OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
- Année
- OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
- Identifiants
- OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
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- OpenAlex · source · 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
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50000c619d42b764 · 2026-11-09T19:04:47.786945+00:00
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Données de cette version figée
Dossiers et relations documentaires
Rôles des sources
Source de découverte · https://doi.org/10.3390/risks14020026
Source de découverte · https://openalex.org/W7126378148
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Statut documentaire
Pertinence à examiner
Bibliothèque
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