风险模型管理办法银行

风险模型管理办法银行一、总则（一）目的本办法旨在规范银行风险模型的管理，确保风险模型在银行风险管理中发挥有效作用，提高风险识别、评估和监测的准确性与科学性，保障银行稳健运营。（二）适用范围本办法适用于银行内部所有涉及风险模型开发、应用、维护和监督的部门与人员。（三）定义与术语1.风险模型：指运用数学、统计等方法，对银行面临的各类风险进行量化分析和预测的工具或系统。2.模型开发：包括模型设计、数据收集与整理、模型构建、参数估计、模型验证等一系列活动。3.模型应用：将风险模型用于风险评估、定价、限额设定、决策支持等银行风险管理环节。4.模型维护：对已投入使用的风险模型进行监控、调整、优化等活动，以确保模型的有效性和适应性。（四）基本原则1.合规性原则：风险模型管理应符合国家法律法规、监管要求以及银行内部规章制度。2.科学性原则：模型开发应基于科学的理论和方法，确保模型结构合理、参数准确。3.有效性原则：风险模型应能够准确反映银行面临的风险状况，为风险管理决策提供可靠支持。4.审慎性原则：在模型开发、应用和维护过程中，应充分考虑各种风险因素，保持审慎态度。5.独立性原则：风险模型的开发、验证、应用和监督等环节应保持相对独立，避免利益冲突。二、组织与职责（一）风险管理委员会1.负责审批风险模型管理的战略规划、政策和重大事项。2.监督风险模型管理工作的整体开展情况，协调各部门之间的工作。（二）模型管理部门1.制定风险模型管理的具体制度、流程和标准。2.组织开展风险模型的开发、验证、评估和优化工作。3.对模型应用部门提供技术支持和培训。4.负责与外部机构进行沟通与合作，获取相关数据和技术资源。（三）模型应用部门1.根据业务需求提出风险模型的应用需求。2.负责风险模型在本部门业务中的具体应用，如风险评估、定价等。3.向模型管理部门反馈模型应用过程中发现的问题和改进建议。（四）数据管理部门1.负责收集、整理、存储和维护风险模型所需的数据。2.确保数据的准确性、完整性和及时性，为模型开发和应用提供数据支持。（五）内部审计部门1.对风险模型管理工作进行定期审计，检查制度执行情况、模型开发与应用的合规性和有效性等。2.对审计发现的问题提出整改建议，并跟踪整改落实情况。三、风险模型开发管理（一）需求分析1.模型管理部门应与模型应用部门密切沟通，了解业务需求和风险管理目标，确定风险模型的功能和应用场景。2.对业务流程、风险特征进行详细分析，明确模型输入变量、输出结果以及模型应具备的风险预测能力。（二）模型设计1.根据需求分析结果，选择合适的建模方法和技术路线，设计风险模型的总体架构和逻辑结构。2.确定模型的关键参数和假设条件，确保模型设计的合理性和科学性。（三）数据准备1.数据管理部门按照模型设计要求，收集、整理和清洗相关数据。数据来源应广泛、可靠，包括银行内部交易数据、客户信息、市场数据等，以及外部宏观经济数据、行业数据等。2.对数据进行质量控制，检查数据的准确性、完整性和一致性，处理缺失值、异常值等问题。3.将数据划分为训练集、验证集和测试集，用于模型构建、验证和评估。（四）模型构建1.模型管理部门运用选定的建模方法和工具，基于准备好的数据进行模型构建。在构建过程中，应严格按照统计分析原理和方法进行参数估计和模型拟合。2.对模型进行初步调试和优化，确保模型能够正常运行并产生合理的输出结果。（五）模型验证1.采用多种验证方法对风险模型进行验证，包括统计检验、实际数据对比、专家评估等。验证内容应涵盖模型的准确性、稳定性、一致性等方面。2.验证过程应独立进行，由专门的验证团队或人员负责。验证结果应形成详细报告，说明模型是否满足设计要求和业务需求。3.根据验证结果，对模型进行必要的调整和优化，直至模型通过验证。（六）模型审批1.经过验证的风险模型提交风险管理委员会审批。审批内容包括模型的合规性、科学性、有效性以及对银行风险管理的影响等。2.风险管理委员会根据审批结果，决定是否批准模型投入使用。如模型未通过审批，模型管理部门应根据意见进行修改完善后重新提交审批。四、风险模型应用管理（一）应用规划1.模型应用部门根据业务发展战略和风险管理需求，制定风险模型的应用规划，明确模型在不同业务领域和风险管理环节的应用目标、范围和方式。2.将应用规划报模型管理部门备案，模型管理部门对应用规划进行审核，确保其与模型设计目标和银行风险管理整体要求相一致。（二）应用实施1.模型应用部门按照应用规划，将风险模型应用于实际业务中，如进行风险评估、客户评级、贷款定价、限额设定等。2.在应用过程中，应严格按照模型操作规程进行操作，确保模型输出结果的准确性和可靠性。同时，应记录模型应用的相关信息，包括输入数据、输出结果、决策依据等。（三）结果监控与反馈1.模型应用部门定期对风险模型的应用结果进行监控和分析，检查模型是否能够准确反映实际风险状况，应用效果是否符合预期目标。2.如发现模型应用结果出现异常或与实际情况不符，应及时向模型管理部门反馈。模型管理部门组织相关人员进行调查分析，查找原因，并对模型进行相应的调整和优化。五、风险模型维护管理（一）日常监控1.模型管理部门建立风险模型日常监控机制，对模型的运行情况、预测结果、数据质量等进行实时监控。2.监控指标应包括模型的准确性指标（如预测准确率、误判率等）、稳定性指标（如模型参数的变化情况）、数据质量指标（如数据缺失率、异常值比例等）等。（二）定期评估1.定期（至少每年一次）对风险模型进行全面评估，评估内容包括模型的有效性、适应性、稳健性等方面。2.评估方法可采用对比分析、压力测试、情景分析等多种方式。评估结果应形成评估报告，提出模型改进的建议和措施。（三）优化调整1.根据日常监控和定期评估结果，模型管理部门及时对风险模型进行优化调整。优化调整内容包括模型结构的改进、参数的重新估计、数据的更新等。2.在进行优化调整时，应遵循科学、审慎的原则，充分考虑各种因素的影响，确保调整后的模型性能得到提升。（四）版本管理1.对风险模型的不同版本进行严格管理，记录模型版本的变更历史、变更原因、变更内容等信息。2.明确各版本模型的适用范围和有效期，确保在模型应用过程中使用正确的版本。同时，应及时更新模型文档，保证文档与模型版本的一致性。六、数据管理（一）数据质量控制1.数据管理部门建立数据质量管理制度，明确数据质量标准和控制流程。2.对数据的录入、审核、存储、使用等环节进行严格管理，确保数据的准确性、完整性和及时性。定期对数据质量进行检查和评估，及时发现和纠正数据质量问题。（二）数据安全管理1.加强数据安全保护，采取必要的技术措施和管理手段，防止数据泄露、篡改和丢失。2.对数据访问进行严格授权和控制，确保只有经过授权的人员能够访问和使用相关数据。同时，做好数据备份和恢复工作，保障数据的安全性和可用性。（三）数据更新与维护1.根据业务发展和风险管理的需要，及时更新风险模型所需的数据。数据更新应遵循相关的数据管理流程，确保数据的一致性和准确性。2.对数据进行定期维护，清理过期、无效的数据，优化数据存储结构，提高数据处理效率。七、监督与检查（一）内部审计监督1.内部审计部门定期对风险模型管理工作进行审计，审计频率至少每年一次。审计内容包括模型开发、应用、维护等环节的合规性、有效性和内部控制情况。2.审计过程中，应查阅相关文件资料、数据记录，与相关人员进行访谈，对模型进行测试和验证等。审计结束后，出具审计报告，对发现的问题提出整改意见和建议。（二）风险管理部门监督1.风险管理部门负责对风险模型管理工作进行日常监督，检查模型管理部门和模型应用部门的工作执行情况。2.监督内容包括模型管理制度的执行情况、模型应用效果、模型维护工作的及时性和有效性等。对发现的问题及时督促相关部门进行整改，并跟踪整改落实情况。（三）整改落实1.针对内部审计和风险管理部门监督检查发现的问题