对标国际领先实践,同盾助某头部商业银行模型管理提质增效


对标国际领先实践,同盾助某头部商业银行模型管理提质增效

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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。)