建设银行：银行风险计量模型管理实践

        模型实验室通过如下环节对模型风险进行控制：通过知识库设计、知识积累机制、规范的建模方法论，减少由于方法论设计不合理导致的模型风险：通过原始数据库设计，汇集了全行信用风险有关数据，大幅减少自变量可选来源较少造成的模型风险。通过建模数据库设计，减少自行计算建模变量带来的计算错误风险；将经常使用的程序（如KS/AR计算等）设计成标准化的SAS代码，减少重新编写程序带来的代码错误风险；通过在数据处理、模型建立、模型验证等环节进行关键步骤专家评审制，在制度设计上减少建模方向、数据处理错误带来的模型风险。

        （2）建模效率得到了极大提高。效率的提高主要体现在数据准备模式变更、减少建模指标计算、减少程序代码编写、模型开发用户交互、知识经验分享机制设计等环节。

        在传统的以项目形式准备数据模式下，项目组的数据准备模式繁琐而冗长。从早期建模经验来看，一个项目的建模数据准备，往往要经历业务流程系统卸数、数据传输、数据加载、数据清理、数据合并等多个步骤，数据准备周期需要数月时间，极大影响了模型开发效率，由于数据处理环节较多，也极易带来数据处理错误的风险。在现有数据准备模式下，原始数据经过初步校验后，直接展现在建模人员面前，数据准备时间缩小到几十分钟乃至几秒钟，极大提高了效率。

        在建模数据库中，模型实验室设计构造了几百个常用变量，经过业务规则清理以后，每个建模人员可直接将其用于建模流程中，极大地减少了建模人员重新设计建模变量的工作量。同理，模型实验室设计了几十个标准化程序代码，大幅减少了建模人员重新编写代码所花费的精力和时间。

        模型实验室提供了建模用户之间信息交互和知识经验分享机制。对刚入职建模人员，模型实验室平台提供了之前积累的各类知识，使得新用户得以快速上手：实验室用户之间数据、文档通过实验室平台实现了及时交互，提高了模型开发效率。模型实验室使用Windows图形界面，用户无需学习Unix和Linux等专业知识，降低用户使用门槛。

        （3）实现了建模相关知识积累。除制定专门的知识管理规定，要求在每个项目结项前，将本项目相关的知识进行总结，并分类进行归档外，模型实验室还专门设计了程序代码库、知识库章、模型库用i毒叠5≤专法程序代码库用于保存通用和专用的代码，供建模人员查询。知识库将高度总结的建模知识和经验按照卡片式积累，便于建模人员查询、学习。模型库按照统一规范、命名规则存储了建模的原始数据、中间数据以及各类建模文档，便于后续人员持续对模型查询、优化。

        （4）实现了数据和信息的安全控制。在制度层面上通过设计权限控制规定和一整套数据和权限访问方案，确保不同的日常工作人员，项目组人员按任务需要配置权限。在IT技术平台层面上，模型实验室实现了建模平台的“远程开发、集中管理”，实现数据表和文档的精细化、“按需定制”的访问权限控制。数据信息和文档在模型实验室与日常办公需要的线上线下交互，实现了数据文档的统一出口、授权登记制度。必要时还可进行录像控制，保障建模过程有记录，可追溯。

        （5）实现了数据和功能模板的可扩展性。在数据方面，模型实验室打通了行内数据仓库的通道。通过行内数据仓库，模型实验室数据库接入了常见的信用风险数据，根据建模规划，如发现仍有部分数据未纳入，可从全行数据仓库中扩展补入。在功能模块方面，模型实验室搭建了常见的建模工具如SAS。未来可根据需要逐步搭载其他专用建模工具模块，实现了功能模块的可扩展性。

        （6）为日常业务分析提供了数据分析平台。模型实验室不仅为建模人员提供了建模平台，同时还为其他人员提供了业务数据分析平台，通过搭载SAS EG等软件，无需编写代码即可实现便利的日常数据分析，为业务政策制定、风险报告等其他风险管理活动提供了有效支持。

三、模型管理的未来探索方向

        在初步实现信用风险计量模型开发和验证管理后，未来模型管理应重点解决如下几个问题。

        1．逐步推进全行模型的统一管理，实现全行模型的集中自动监测
        随着银行各部门业务发展，越来越多的风险计量模型被分散部署在全行各条线业务系统中。这些模型运行情况如何，模型区分能力是否出现下降（是否影响到客户风险识别），是否需要及时开展模型验证，需要有统一的平台来实现仪表盘式集中管理、集中自动化监测，以实现潜在模型风险的约束和控制。

        2．探索推进模型的快速部署机制
        风险计量模型实验室初步实现了模型开发过程的规范化管理。但是，要实现各类模型研发批量化、快速化，还需要完善模型快速部署机制：模型实验室研发完成的模型，在线下完成管理程序的审批以后，在线上可通过和决策引擎系统相结合的方式，实现快速部署实施，大幅减少通过实施IT开发项目来完成模型部署昕耗费的时间成本和其他资源投入。

        3．推进全面风险模型管理
        风险汁量模型实验室初步实现了信用风险类模型的规范管理：在全行统一风险数据仓库基础上，可逐步纳入操作风险数据、市场风险数据，支持操作风险高级计量法、市场风险内部模型优化，同时还可以为银行账户利率风险计量提供平台支持，推进全面风险模型管理。

（文章来源：中国金融电脑）
 

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