2019全球动态关于北美、欧洲与亚洲模型治理实践的最新洞见：模型风险管理_18页_3mb

模型风险管理总结

核心内容

模型风险管理（Model Risk Management, MRM）已成为现代银行风险管理的重要组成部分。自2008-2009年金融危机后，随着监管要求的提高，MRM逐渐从操作风险的一个分支发展为独立的风险管理领域。2011年，美联储发布SR11-7监管信，标志着MRM在全球范围内的正式确立和推广。本文基于2019年麦肯锡-RiskDynamics的全球调查，分析了北美、欧洲和亚洲地区MRM的现状、挑战与未来发展趋势。

主要观点

1. MRM职能范围正在扩大

• 银行的模型库存不再局限于监管和风险预测模型，而是扩展到更多业务领域，如欺诈检测、营销活动、员工行为监控、合规、算法交易等。
• 随着人工智能（AI）和机器学习技术的普及，模型风险管理也涵盖了这些新兴技术。
• 北美银行尤其广泛地扩展了MRM的范围，包括终端用户计算（EUC）工具和新型模型类别。
• 亚洲银行则主要集中在监管模型（如Basel和IFRS9模型）的建立上，但随着技术发展，正逐步意识到构建全面MRM体系的重要性。

2. 模型风险的量化和报告仍是挑战

• 当前缺乏统一的模型风险计量方法和报告体系，尤其是在亚洲地区，80%的银行仅通过验证报告评估模型风险。
• 高级分析技术的复杂性增加了模型风险的评估难度，但同时也推动了相关实践的发展。
• 北美和欧洲银行倾向于使用定性报告方式，而定量方法尚未形成行业共识。

3. MRM已不仅仅是为了应对监管

• 全球尚未形成统一的MRM法规，但SR11-7已成为许多银行的实践标准。
• 银行开始将MRM视为提升竞争力的手段，而不仅仅是满足监管要求。
• 在监管宽松的亚洲地区，领先银行主动采用先进模型并推动MRM实践，以获得战略优势。

4. 提高效率是领先机构的重点

• 随着MRM框架的成熟，大型机构正在优化流程，提高效率，同时保持管理效果。
• 自动化MRM流程、优化验证深度、明确MRM涵盖范围是主要策略。
• 北美银行已投资建立完善的MRM职能，欧洲银行则在建设中，亚洲银行则有望跳过“合规”阶段，直接转向高效运营。

关键信息

技术与人才是MRM发展的关键推动力

• 技术：MRM技术工具（如模型生命周期管理软件）正在迅速成熟，但缺乏统一标准，导致各银行使用多种工具或内部开发。
• 人才：MRM需要数据科学和高级分析技术人才，而这些人才在传统银行与金融科技公司之间存在激烈竞争。因此，人才短缺是主要挑战之一。

区域实践差异

未来展望

• 董事会关注：随着高级分析技术的普及，模型风险将受到更多董事会关注，需要建立全面的报告体系。
• 数据与模型复杂性：数据量和模型复杂性将迅速增长，推动MRM框架、工具和人才的升级。
• 跨防线管理：端到端的MRM将普及，涉及第一道和第二道防线，对模型所有者提出更高监控和测试要求。
• AI与自动化：AI工具将在模型验证、监控和报告中发挥更大作用，甚至可能承担部分文档评估任务。
• 监管伦理导向：监管机构将更加关注AI模型在伦理、公平性和透明度方面的问题，对模型使用进行更严格的指导。

结论

模型风险管理正从合规性工作向战略管理工具演进，但其发展仍面临技术、人才和标准的挑战。不同地区的银行在MRM实践上存在显著差异，但整体趋势表明，随着AI和大数据的广泛应用，MRM将成为未来风险管理的重要支柱。