警惕！银行风控模型或将“摇身一变”，成为风险缔造者( 三 )

（二）美国模型风险管理的具体要求
美国的模型风险监管体系对模型风险管理的具体要求体现在以下五个方面：模型清单（Model Inventory）、模型开发（Model Development）、模型实施与使用（Model Implementation and Model Use）、模型验证（Model Validation）、模型监控（Model Monitoring）。
? 模型清单：清单必须包含银行的全部模型，清单必须保证真实性、有效性和一致性。
? 模型开发：涵盖了模型开发的目的、方法论、数据使用、模型测试等多个方面的要求。
? 模型实施与使用：涵盖了模型的运行与模型运行IT系统的能力协调、模型的测试要求、模型的实施规范。根据笔者的经验，目前国内银行的模型开发能力远远超越银行模型运行平台的IT支撑能力。
? 模型验证：强调了模型验证的独立性，规范了模型验证的范围和对象，给出了初始验证、持续验证、定期复查的方法论，并建立了健全性、鲁棒性、敏感分析、复杂度等的指标体系。
? 模型监控：包含监控时间、监控条件、监控方法等。
（三）国内模型风险管理的发展现状
目前，国内银行也逐步重视模型风险管理，一些大中型银行纷纷开始了模型管理平台的建设，但是，与此同时也出现了一些问题：
1.重科技平台而轻组织架构
这个问题体现在：IT平台的建设如火如荼，但是相关的组织架构和制度流程建设明显滞后，各个部门仍然在“集中的”科技平台上“各自为政” 。
2.重效率管理而轻风险管理
这个问题体现在：过于强调效率的提升，比如模型开发迭代和投产速度的提升、模型及特征的复用、自动化流程管理等，但是，对模型风险管理却很少体现，这反而可能会加大模型风险。
3.重个体风险而轻整体规划
这个问题体现在：过于着眼于某一个模型的个体风险，认为“只要管住了每一个模型的风险，就管住了所有模型的风险” ，缺乏以系统的视角来看待模型风险，这将导致模型之间的关联风险，或由数据污染等原因所导致的模型风险将快速传导。
因此，笔者认为银行模型风险管理体系需要：一是制度建设和平台建设两手抓；二是效率管理与风险管理并重；三是要有模型风险管理的顶层规划，并逐步实施。除此之外，还有一些小问题，例如：重开发而轻应用、重首次部署而轻更新迭代等，这里就不一一赘述。

本文插图
模型管理平台的建设
模型管理平台的建设与模型风险管理体系的建设，两者之间相辅相成不可分割，通过平台建设，可以实现：
? 集中化：模型相关的代码、文档的统一管理；
? 统一化：包括建模标准、模型验证标准、模型监控标准，甚至模型接口和数据接口等标准的统一管理；
? 流程化：打通模型开发、验证、测试和使用各环节；
? 自动化：实现模型自动化验证和监控；
? 资产化：构建模型资产，包含模型资产、特征资产、数据资产等，实现跨人员、跨团队的资产共享和复用。
? 其他：模型的可视化、文档的自动化、保密的自动化等。
（一）模型管理平台的四大目标
模型管理平台的建设可以从信息化管理、流程化管理、自动化管理等多个方面赋能模型风险管理体系。
1.模型和特征的信息化管理
对模型和特征进行信息化整合，将建模过程中特征加工、算法选择等各种信息形成信息流，形成企业级的模型资产库、特征资产库、算法资产库，形成有效共享和复用，降低模型开发成本。
2.模型开发的流程化管理
实现模型的统一注册和管理，将模型开发过程流程化，形成数据工厂、特征工厂、模型工厂的流水线作业，自动引导参与模型工作的各角色按照模型管理要求完成工作，并自动化记录工作过程。