银行模型风险管理不容忽视.docx
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1、银行模型风险管理不容忽视模型风险是指模型自身缺陷或使用错误带来的风险,比如模型算法与业务应用场景契合度不高、模型验证不充分、校对调整欠缺等导致的风险。模型风险管理是非常关键的一项内容,最初它仅仅被视为操作风险项下的一个分支。在2008年金融危机后,全球金融监管对银行的经营干预明显严格,模型风险就已经在银行业开始被审慎界定。如今在疫情的背景下,银行越来越关注风险管理的实质性内容,模型风险管理的轮廓已经越来越清晰。运用模型的最终目的是辅助决策,但是如果对模型本身的数学公式过分关注,而不考虑其他调节项,模型往往达不到最终决策应用目标。所以,银行在工作实践中模型风险管理是非常必要的,需要结合银行自身的
2、特点,对模型的可行性仔细评估和验证,如果与实际业务不匹配,影响到业务发展,就一定存在模型风险。普遍存在的管理困扰近十几年,银行模型风险管理内容变得愈加丰富,但在实际工作中普遍仍存在一些问题制约模型风险管理。1 .管理层重视程度不够一些管理人员认为模型不能直接创造经济效益,与实际业务发展距离太远。一线市场人员辛苦谈下的业务,有时在准入或审批环节被模型否定,如果过度依赖模型,往往会阻碍业务发展。由于高级管理层缺少模型工作的参与,各方面的资源投入有限,模型应用层面的风险问题不能及时反映到高级管理层,日积月累自然形成模型风险管理缺陷。如果高级管理层不能把模型风险内嵌到战略框架下审视,不仅难以规避模型可
3、能带来的风险,还有可能触碰监管红线。2 .模型风险管理职责不清一些银行的模型管理职能不清晰,这与快速增长的模型建设趋势不匹配。模型建设初期往往成立专项工作组,工作组的成员来自模型相关的牵头业务部门、数据部门及技术保障等部门,按照项目分工,开展模型设计、开发、测试、检验等工作,项目结束之后,专项组成员回归各部门原始岗位。随着模型类项目组不断的成立和解散,越来越多的模型项目组信息互通不畅,形成孤岛效应,模型管理水平参差不齐,久而久之,会出现有的模型重复建设而有的模型无人问津同时存在的极端现象,管理混乱、职责不清,造成模型的时效性和准确性失去权威,模型能否快速支撑业务发展和分析决策受到怀疑。3 .数
4、据质量较差很多银行普遍存在的短板在于,模型所需的输入端数据质量较差。另外,在模型类项目实施过程中,也容易忽略对数据质量的持续性治理。由于历史原因,银行数据环境基本上是一个“先污染,后治理”的局面。银行过去几十年中,IT系统建设时间跨度参差不齐等天然因素导致数据标准不一致,指标解读各执一词,数据核对工作成本巨大,数据长期治理后劲不足,源头治理很难短期内见效。所以,只能用相对低级质量数据建模,满足一些低级需求,无法通过高质量数据建模,满足银行个性化业务的高端需求。4 .缺少统一规划模型风险管理缺少统一规划,模型零散建设模式维持多年。由于缺少模型的短、中、长期实施路线图,难以前瞻性提出统筹规范,模型
5、建设往哪里走,找不到方向。没有宏观层面的规划护持,模型规范只是局限在各自项目工作范围内,再加上组织架构、工作流程等机制不完善,模型建设部门信息背靠背,在具体操作层面上,容易造成模型重复建设、欠缺标准、交付拖延、模型失败等严重后果。模型风险管理的监管导向经对国内外大型银行研究发现,在最近的十几年中,大型银行在经营决策中大量采用了量化模型,用于信贷审批决策、估值定价、风险计量、新产品设计等领域。与此同时,监管机构为了监督管理模型风险,及时出台了监管制度。比如,在2011年4月美联储发布模型风险管理监管指引,明确定义了模型风险管理,还制定了实施、评估、验证等相关的制度。同年H月发布模型风险管理指南及
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