疫情发生以来，面对严峻复杂的经济金融形势带来的压力，某头部商业银行信用卡业务聚焦消费本源，以科技赋能信用卡业务生态链，精准高效地满足用户对于个性化、智能化产品及服务的新需求，打造中国信用卡市场一流品牌。
根据中国银行业协会推出的“2021年中国银行业100强榜单”，该行聚焦高质量发展，核心一级资本净额、资产规模等指标位列中国银行业前十强。
该行信用卡业务以合规经营和风险防控为前提，强化授信资源优化配置和精细化客户运营；同时，针对模型管理中存在的短板，2021年引入同盾科技，对标模型风险管理“三道防线”等国际银行业领先实践，建设集中化、自动化、流程化的模型管理平台，对全业务域内模型实现高效监控与管理，为全面风险管理与业务数字化转型起到促进作用。
业务痛点
经过长期的业务积累和知识沉淀，该行信用卡中心形成了完善的客户画像分析及机器学习建模体系，建立了庞杂的风险模型体系和营销模型体系集群，深入应用于贷前审批授信、贷中管理、预警管控、贷后资产管理、产品策略、产品营销全生命周期等业务流程中。
同时，随着各项业务的不断发展，业务部门对模型的需求越来越多，数据挖掘算法应用效率的不断提升，也促使风险、产品营销、推荐等模型工具越来越丰富，迭代效能也需越来越高。但是，行方模型集群仍未完全摆脱手工管理与监控，模型管理效率有待提升。特别是在新旧模型并行期，模型管理和监控复杂性提升，工作量翻倍，手工维护监控难以支撑。
总体上讲，该行信用卡中心在模型管理方面存在以下痛点：
一是在模型管理方面，缺失集中化管理，模型管理办法也不统一，且没有形成模型管理闭环；
二是在模型监控方面，自动化监控程度不足，监控维度不全面，且业务使用体验有待提升。
为此，该行意识到建设先进的技术架构和标准化的模型管理流程势在必行。为此，行方引入同盾科技作为第三方科技力量赋能，协助解决存量模型管理和监控，并形成增量模型的自动化管理监控机制。
建设目标
同盾科技入场后，协助该行针对模型管理中的问题与痛点，并参照《商业银行互联网贷款管理暂行办法》等监管规定以及该行内部风险管理等相关要求，构建覆盖信用卡中心全量模型的模型管理与监控系统，并确立以下具体目标：
· 解决模型资产的集中化管理缺失问题：在模型数量和模型工作任务迅速增加的背景下，模型管理者能够及时掌握模型所处阶段，有效跟踪模型工作状态；避免业务线之间模型资产分散；实现模型历史信息可回溯，确保模型文档的有效性，满足审计与合规要求。
·沉淀和固化模型部署、版本管理、模型监控、模型调优一系列流程标准。解决不同部门之间模型工作流程不统一，导致模型质量参差不齐。
·解决存量模型未管理和监控的问题，建立增量模型的自助管理监控机制，实现卡中心模型体系的智能化、自动化科学管理监控。
·通过对模型变量、评分、预测目标的监控及预警，第一时间获悉模型应用效果及模型异常，提升信用卡中心整体的数据运营能力。
项目交付
项目依托同盾明模-模型平台产品实施建设。同盾明模以模型全生命周期管理为切入点，放眼打通整个“模型三态”，从开发态、测试态一直到生产态，既提升模型开发、实施和使用效率，又运用自动化、可配置的工作流实现模型工作的集中化、自动化、流程化管理，从而帮助管理者站在全局高度形成决策。
明模-模型平台可在模型训练模块上直接产出模型文件，一键部署至模型运行模块；同时，利用模型管理模块可实现模型资产数字化管理，和智能化、自动化监控预警。
具体到本项目，同盾交付技术团队在深入研究行方业务的基础上，对标国际业界领先实践，为行方交付了完整的模型管理与监控系统，包括：
一是实现了模型资产的全生命周期管理，集中注册模型，为每个模型开辟一个工作空间，登记和保存模型关键信息与模型工作产出。
·模型信息集中维护，形成全机构统一的模型清单，避免出现开发方一套、使用方一套，模型信息未能及时同步的情况。
·模型文件、模型开发报告、数据处理报告、验证报告、评审报告等模型工作产出物集中存储和管理，方便随时查看和获取最新版本文件，避免出现多方使用不同版本的模型文件和模型报告。
·模型版本管理，分版本记录和查看模型信息、报告、文件、工程代码等，以及切换部署指定版本的模型。
·支持模型工作全流程回溯，符合风险模型监管需求。
二是将常用的模型监控报告内容固化为平台中的模型监控配置模版，各模型管理员可利用这些模版快速、自助地建立模型日常监控体系，并在平台上统一管理。
·监控内容涵盖模型特征（变量）、输出（评分）、预测目标，可自定义预警规则，支持推送告警。
·模型所有方自助选择模型监控报告模版，快速配置已投产模型全套监控。
· 平台帮助用户管理模型监控报告，周期性自动生成报告，并提供报告查询、导出、编辑、推送功能。
三是利用可视化配置的工作流引擎，按照模型管理规定，分部门、分场景、分模型设计模型工作标准流程模版。
l 根据行内模型管理办法，结合实际场景，定义符合部门日常模型工作需求的工作流程，指导模型工作。
l 根据模型工作场景，快速发起标准工作流，明确工作上下游关系，明确负责人，有序推进模型工作，避免模型工作环节责任模糊等问题。
l 根据规则自动触发工作流，及时发现并解决可能存在的模型风险。
项目效果
同盾帮助行方打造了一整套平台化、标准化、智能化的模型管理和风控业务模型指标监控体系，将庞杂的风控、营销等模型集群作为模型资产注册到明模，并对模型或业务指标进行监控，从而形成一套完整的业务模型指标监控体系。业务人员可以基于模型、产品、时间、渠道、地区、客群等动态维度灵活的查看模型或业务的相关指标。模型大盘还提供了从全局到细节的模型问题分析路径，大幅提升模型问题发现效率的同时，极大提升了业务人员对于模型的掌控力。
同时在模型发布管理方面，可对模型进行一键发布、运行和上下线管理，自动对接模型监控平台，第一时间从全局的视角发现和定位现有模型存在问题，待模型问题解决后，还可通过明模平台进行效果对比和发布上线，形成完整闭环。
项目有效实现赋能业务、降本增效的初衷，并满足监管对于模型管理等方面的最新要求：
一是实现了模型资产的集中化管理
模型的统一注册和管理，有序地将模型生命周期中的各种信息组织成档案，形成模型资产库，在统一的模型清单中展示模型当前状态，并形成模型大盘。
二是实现了模型工作流程化管理
利用工作流引擎和流程模版快速发起工作流，系统自动跟踪流程进度，详细记录工作过程，引导参与模型工作的各角色按照模型管理要求完成工作。
三是实现了模型自动化验证和监控
系统内置模型评估模版，对接模型运行数据，既为每个模型自动生成评估、验证报表，并可持续跟踪评估模型表现。同时，还可配置自定义报表，结合业务数据直观评价模型。
结语
“整体大于部分之和”是古希腊哲学和科学集大成者亚里士多德提出的观点，同盾科技协助行方建设的模型管理与监控系统也沿袭相似的理念：发挥整合优势，优化模型系统，有效提升了该行信用卡中心的风险管理、智能营销等业务精准性与前瞻性。
不仅如此，同盾科技认为，模型管理是一项长期性、系统性、复杂且细致的工作，会给银行内部风险管理等职能的战略与实践带来深远影响。随着科技赋能银行数字化转型进入“深水区”，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，解决模型工作环节的制度性缺失，并制定模型管理的短、中、长期规划，逐步建立全行级的模型管理框架，助力业务发展。
（声明：内容由同盾科技提供，不代表《清华金融评论》观点，其真实性及相关责任解释说明均由内容提供方负责。）
