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观点 | 企业级模型管理体系的构建——建设银行的思考与实践

金融电子化 金融电子化 2022-10-19

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                                           ——金融电子化

    

文 / 中国建设银行风险管理部  朱良平

建设银行在多年的业务发展中,根据业务经营管理需要和监管要求,建立了海量模型,并已广泛运用在风险计量、客户准入、资本计量、拨备计提、客户管理、反洗钱、反欺诈、精准营销等领域,更好满足业务发展需要,满足监管要求,有效提升风险管理能力。同时,在实施模型风险管理过程中,也在模型风险管理的模式、技术方法等方面付诸多项探索实践。


模型风险管理体系建设的重要意义

近年来,国内商业银行通过实施《商业银行资本管理办法(试行)》,推动全面风险管理变革,基于内部数据及管理经验开发使用风险计量体系,用于信用风险、市场风险、操作风险等风险管理,并将量化结果应用于银行发展战略和经营管理。随着模型的广泛应用,在模型设计、模型开发、模型验证、模型部署、模型监控、模型退役等贯穿模型全生命周期的任何一个环节出现问题,都可能引发模型风险。


商业银行要有效管理模型,防范模型风险,必须从全局视角,对模型全生命周期实现集中化、流程化和统一化管理,持续强化风险量化基础建设,科学推进《商业银行资本管理办法(试行)》《商业银行互联网贷款管理暂行办法》等监管政策的实施落地,推动商业银行量化管理升级,实现商业银行稳健发展,方能更有效地服务实体经济。


1.商业银行模型风险管理监管要求。近年来,模型风险管理的理念在中国银行界持续普及,银保监会等监管部门对模型风险管理的要求也越来越明确。2012年开始施行的《商业银行资本管理办法(试行)》,对资本计量模型开发、验证等提出了明确要求。此外,银保监会先后于2020年7月和2021年2月发布《商业银行互联网贷款管理暂行办法》和《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》,对“风险模型管理流程”“风险模型开发测试”“风险模型评审”“风险模型监测”“风险模型退出”和“模型记录”提出了重要要求。


此后,2021年12月,银保监会发布《关于进一步促进信用卡业务规范健康发展的通知(征求意见稿)》,其中第十四条对风险模型的全流程管理机制提出了要求,并明确提出要确保风险模型开发与评审环节相互独立。模型的全流程管理监管要求从《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中的互联网贷款相关风险模型进一步推进到信用卡相关模型。


2022年1月,银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》,首次将规则、策略、模型、算法几个概念放在一起,要求做集中的统一管理;要求对模型开发、验证、部署、评价、退出进行全流程管理;并首次提出“企业级风险管理平台”的概念。


2.海外同业模型风险管理经验借鉴。此外,从国际经验来看,模型风险管理在欧美银行业已经是比较成熟的概念。以美国为例,早在2008年以前,美国不少银行就已经设置了模型风险管理相关的职能部门。金融危机以后,美联储(Fed)与货币监理署(OCC)于2011年4月联合发布《模型风险管理指南(SR11-7)》,明确了模型风险管理框架。


在此推动下,美国的大型商业银行普遍加强了模型风险的管理力度,普遍参照国际领先的模型风险管理“三道防线”的组织架构设计原则,规划本机构模型风险管理框架的发展路线和具体计划。同时,制定一整套完整的模型风险管理政策以规范各环节和流程。此外,欧美大型商业银行普遍组建了较大规模的、负责模型风险管理(模型验证)的部门∕团队,并对模型开发团队进行升级和改造,使模型风险管理水平得到迅速提升。从国外经验看,模型风险管理体系的建立和完善是一场根本性的变革,给银行内部风险管理职能的战略与构成带来深远的影响。


3.模型风险管理是一项系统性工程。基于建设银行自身实践并结合国内外同业经验,笔者认为,首先,商业银行的模型风险管理工作要先强调制度建设,应针对模型风险管理制定方针政策和模型生命周期相关的规范,呼应监管文件中对于模型风险管理的各项要求,包括模型的定义、模型的生命周期、三道防线的建立、理顺模型风险管理相关部门的职责等。


以模型风险管理三道防线的建立为例:与银行传统业务的风险管理类似,模型风险也要建立三道防线管理机制,并准确界定各方职责。模型开发团队∕模型所有者是模型风险管理的第一道防线,需要从模型需求发起就开始对模型风险进行管控。模型风险管理(MRM)团队属于模型风险管理的第二道防线,主要承担模型风险管理的牵头管理职责和部分具体职责。审计部门作为模型风险管理的第三道防线,要对一二道防线各项工作的合理有效性开展独立审计。


第二,明确模型风险管理中的具体实施内容,除了模型开发之外,要重点落实模型的独立验证和审计,模型优化迭代等具体工作。严谨全面的模型验证和审计工作,必须确保每个模型都能符合监管要求,及时识别模型风险,避免给业务带来损失。还需确保现有模型在不断优化和迭代中,始终满足合规要求,并降低模型风险。


第三点也是尤为关键的一点,平台建设。必须建立模型风险管理体系落地实施的有效工具,即模型管理系统或模型管理平台。模型风险管理是一项长期性的、系统性的、复杂且细致的工作,在缺乏高效率工具的情况下,必定会占用大量的人力资源,而工作的时效性和质量可能仍难以保障。模型管理平台就成为了金融机构实现模型管理集中化、自动化、流程化的一个必不可少的工具。


建设银行企业级模型管理平台体系建设

1.建设银行模型风险管理发展历程。建设银行模型管理总体上经历了两个阶段,第一阶段以资本计量高级方法的模型风险管理体系搭建为主要内容。从1999年开发第一个信用风险内评模型至今,建设银行信用风险模型开发已经历了20余年历程。建设银行总结模型研发与管理中存在的问题,研发了模型管理体系——风险计量模型实验室,于2009年正式上线运行。风险计量模型实验室初步实现了信用风险类模型的规范管理,支持了大量风险计量模型的开发、监测和验证工作,有效支持了业务发展。


第二个阶段,建设银行面向全行搭建模型风险管理体系,于2019年制定了国内大中型商业银行首份全行级模型风险管理制度《中国建设银行模型风险管理规定》;建立模型验证专家库,组织模型评审;完成模型实验室、RMD平台建设统一研发、统一部署。总体上看,模型实验室体系显著提升了建设银行模型开发效率,实现集中式开发、统一开发流程和结果输出;模型管理模式上,实现标准化管理流程,统一模型文档存储和管理;在数据准备模式、知识积累模式、安全监管模式等方面已经走在了国内商业银行前列。


2.企业级模型管理平台建设。随着建设银行业务发展,各业务部门基于其自身的营销或风险管理需求独立开展了数据挖掘和模型开发等工作,不断研发大量应用于客户营销、风险管理、决策、收益评估等模型资产。这些模型运行情况如何,模型区分能力是否出现下降,是否需要开展模型验证,需要通过统一的模型管理平台来实现仪表盘式的集中管理、集中自动化监测,以实现对潜在模型风险的控制和缓释。


为此,建设银行对标国际同业领先实践,由金融科技部门和风险管理部门牵头,引入国内领先的科技公司同盾科技等作为外力支持,建设企业级∕全行级模型管理平台。一是解决模型资产相对分散,实现对全行模型状态掌握;二是提升模型管理的集中化,解决模型工作产出难维护、共享和复用,历史版本难追踪回溯的状况;三是提升特征管理的统一性,形成企业级模型资产复用,避免模型工作重复,提高效率;四是进一步完善模型管理工作流程,以及模型投产后的验证和监控体系。


企业级模型管理平台旨在通过模型全生命周期管理流程,沉淀全行模型资产管理,促进模型更好地应用。平台以模型资产管理为手段,纵向上,衔接模型研发环境和模型运行环境,对模型全生命周期形成有效管理;横向上,沉淀全行模型资产,从企业视角来管理和使用模型资产,通过纵横结合,形成企业级模型管理能力,更好地服务建设银行全行业务和风险部门,更好更快地提升全行运用模型的能力,驱动业务创新与运营管理。


3.企业级模型管理平台意义与价值。历时数月的建设,企业级模型管理平台于2020年正式上线,平台立足宏观,以模型全生命周期的“端到端”管理为切入点,实现对模型的集中化、流程化和统一化管理,帮助管理者在复杂的系统中形成纵览全局的视野和有效决策的抓手,在提升模型资产的开发、实施和使用效率的同时,让管理者得以把控全行级模型风险管理政策,并以智能化、自动化的方式落实到每个环节。

图  模型生命周期概述


打造企业级模型资产库:形成全行统一的模型资产目录、多维度视角大盘,从全局到个体,通盘掌握模型资产信息,辅助管理决策。


统一管理模型全生命周期:覆盖从模型开发到投产再到变更、迭代、退出的完整生命周期,为模型管理提供可依赖的标准化平台,系统化降低模型生产风险。


促进模型资产的共享和复用:基于统一的模型资产库和详细的模型资产信息,促进模型共享和复用,减少相似场景模型的重复开发,最大化模型资产价值,节省宝贵的模型开发资源,更好地助力业务发展。


特征标准化构建与统一管理:实现特征的标准化命名、规范化构建,维度、度量等要素统一口径。沉淀高频常用特征,统一数据源、统一计算、存储和管理,保障数据质量,节省计算和存储资源,并通过系统和机制,保证研发环境和运行环境中特征一致。


统一模型部署流程管理:衔接模型研发、测试和生产环境,提供快捷、统一管控的模型测试、上线部署流程和通道。快速对模型进行集成测试、部署运行和迭代更新,缩短研发周期。


基于平台能力,实现模型部署的一致:一是模型一致,生产环境和研发环境中,部署的模型文件本身保持一致;二是环境一致,生产环境和研发环境中,模型运行环境通过系统自动机制保持一致。


统一模型效果评估规范管理:定义模型效果评估规范、提供相应平台∕工具支撑,利用模型运行的回流数据自动生成标准的评估报告,方便总分行业务主管部门统一管理模型的效果量化评估,持续推进模型迭代和效果提升。


在整个项目的推进中也不可避免地遇到了一些挑战,比如在业务层面,由于各部门对于模型工作的认知存在差异,仅模型开发的环境在行内就存在多个,且使用的流程或标准也都不一样,需要对接的模型开发环境越多难度就越大。基于这样的现状,平台考虑长远需求和规范操作,统一模型态与态转换的接口,确保在平台维度协助机构保持模型管理的一致性,当然未来还有许多工作要进一步开展和优化。


未来模型风险管理探索

目前,国内领先的商业银行已全面进入数字化转型新阶段。模型是支撑战略决策、风险管理等应用的重要工具,模型只有应用到业务场景中,才能真正为业务赋能。对于身处数字化转型大潮中的银行,在运用新兴数字技术推出发展的过程中,既要从业务出发做好模型资产管理,同时也要重视监管要求,有效管控模型风险,从全行角度做好模型的全生命周期管理。企业级的模型管理平台,既能够实现对全行风险的集中化统一化管理,又能实现对业务开展的有效支持,符合监管对于银行数字化转型的发展指引。


随着科技赋能银行数字化转型进入深水区,商业银行在模型管理上应突破模型管理全流程各环节的隔离和壁垒,完善模型工作环节的制度性建设,并制定模型管理的短、中、长期规划,不断优化全行级的模型管理框架。建设银行愿与业界深入交流,共同探讨全面推动银行数字化转型之路。


(栏目编辑:张丽霞)




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