10、风险模型部署与实施全解析

风险模型部署与实施全解析

1. 模型部署面临的挑战

1.1 缺乏结构化部署流程

许多组织内的分析项目往往各自为政，这反映了数据按内部部门进行组织的方式。这种情况导致分析计划和能力分散，分析计划的治理和结构化由各部门自行负责，从而延长了模型部署周期，且缺乏全企业标准化的分析项目方法。

另外，开发和部署环境的分离也是一个障碍。有些组织采用实验性的分析方法，模型开发随意，未遵循为简化生产部署而设计的标准化流程。模型逻辑、输入数据的错误指定，或操作系统的限制（如某些生产系统无法处理非线性转换），常导致模型无法成功部署。

许多组织正在积极寻求能集中模型开发和部署流程的技术能力。SAS 平台通过允许组织定义和跟踪模型生命周期管理的自定义工作流，引入了这种能力。以下是一个简化的模型生命周期管理工作流示例：

graph LR
    A[模型开发] --> B[模型验证]
    B --> C[模型审批]

1.2 需要手动重新编码复杂模型

由于模型通常是孤立开发的，因此需要将模型逻辑从一个应用系统转换到另一个应用系统。例如，后台办公室可能使用自定义软件应用进行统计建模，开发新的损失预测模型。该模型需要应用于每月定期的减值计算过程，以及前台系统的新商业贷款定价。这就需要将模型逻辑转换到用于每月减值计算的系统，以及信用分析师构建新交易时使用的前台系统。这不仅增加了操作模型风险（如翻译中的编码错误可能导致减值值不正确），还会延迟模型为组织带来价值的时间，并且在需要更改模型时缺乏灵活性。

采用“一次构建