29、模型风险管理：从分层到版本控制的全面指南

模型风险管理：从分层到版本控制的全面指南

1. 模型风险管理（MRM）的阶段

模型风险管理（MRM）包含两个重要阶段：
- 实施与执行的成熟阶段 ：此阶段将 MRM 框架大规模应用于大量复杂的机器学习模型。同时，需要对利益相关者进行培训，并实施自动化工作流工具，该工具可定义数据谱系、模型治理以及模型生命周期中的其他控制和流程。
- 创造价值的转型/差异化阶段 ：此阶段涉及在卓越中心开展 MRM 的研究与开发，实现工业化验证、提高透明度、提升流程效率以及优化资源利用。

2. 模型风险分层

模型风险分层是对模型库存风险的抽象外部展示，能识别和区分不同模型使用所带来的风险。评估指标对于企业（尤其是银行）至关重要，它可确定和对比单个业务用例的模型风险，并反映问题的严重程度。这直接取决于对模型库存的评估以及风险分类因素的定义，且与业务的内外部因素、市场条件和其他金融风险因素密切相关。

例如，规模、复杂性、年度/季度收入以及涉及的资本规模等因素，都会影响组织各部门定制 MRM 框架的设计。一家资产为 10 亿美元的地区性银行，在客户参与度、机器学习模型行为、风险敞口和复杂性方面，会与资产达 1 万亿美元的大型银行有所不同。

考虑这些因素有助于根据业务目的平衡 MRM 的层级结构，将模型划分为高风险、中风险和低风险层级，以适应不同规模和复杂程度的企业。

3. 模型风险分层工具的设计原则

模型风险分层工具的设计和选择基于以下原则：
- 专家判断驱动 ：专家判断是设计分