一、解决方案简介

伴随着金融风控、营销、运营向数智化方式演进，人工智能模型数量激增、管理不规范带来的风险隐患也在时刻威胁着金融机构的稳健发展。近年来，监管密集出台模型风险管理指导文件，各大金融机构积极探索管理体系建设，但复合型人才稀缺、管理经验空白带来的现实难题，又为金融机构落实模型管理带来了诸多阻碍。

魔数智擎作为行业领先的金融AI基础软件服务商，多年来深耕于金融信贷风控、模型风控与营销运营领域，深研政策要求与客户痛点，提出了一套全面的模型风险管理解决方案。通过“战略-业务-产品”三层级的模型风险管理体系建设，搭建覆盖模型资产全生命周期管理流程、跨团队组织协作管理机制，打造大小模型融合的统一管理底座，实现从战略咨询到业务流程优化，再到数字化平台支撑的一站式服务，帮助金融机构快速搭建起有效的模型风险管理体系，提升建模、应用与风险管理能力，推动AI基础设施升级。目前，方案已在近60家大型金融机构落地。

二、应用场景痛点简介

2.1 金融业模型应用进入深水区，风险管理成监管重点

数字化时代，随着AI模型在金融机构日常经营决策中的作用越来越突出，模型应用的潜在隐患已逐渐成为金融机构需要面对的“第九大风险”，模型风险亟需进行有效管理。2020年7月，《商业银行互联网贷款管理暂行办法》发布，首次明确了“风险模型”定义，并对模型风险管理制定了明确的标准。此后，一系列关于模型风险管理的政策文件相继发布，对模型风险管理提出了更加全面细致的要求，包括“构建企业级风险管理平台”，“建立对模型和算法风险的全面管理框架，制定管理制度”，“对模型进行全流程管理”等，金融机构的模型风险管理水平成为监管机构关注的重点内容。

2.2 金融机构进行模型管理已成共识，但落地遇难题

金融机构作为模型的应用端，对于模型风险管理同样有着强烈需求。以银行为例，随着各业务条线对模型的开发、使用愈加普遍，机构所拥有的模型数量激增，模型风险管理缺失、模型资产分散、工作流程管理不规范等问题凸显，越来越多银行意识到围绕单点或某一工作环节来管理模型，会带来诸多后续问题，银行需要一个集中化、自动化、流程化的模型管理平台来进行全流程、闭环化管控，并需建立健全的模型风险管理体系，为各项业务的健康持续发展保驾护航。在此背景下，各大银行陆续开启了模型风险管理的探索与布局，但专业复合型人才稀缺、体系化不足等问题，却又成为了阻碍大部分金融机构模型风险管理落地的现实难题。

三、解决方案亮点介绍

在此背景下，魔数智擎创新推出“战略-业务-产品”3层级的模型风险管理建设解决方案，实现面向金融行业的MLOps模型管理体系建设。

根据战略咨询，完成金融机构在模型管理组织、模型管理制度、模型管理流程、模型管理文档四大体系规范建设；根据战略梳理完善模型在机构的业务流程、部门职能、操作规范；并基于业务流程诉求打造数字化模型管理平台系统，对模型风险管理提供有力的支撑与落地抓手。最终实现模型风险管理从战略咨询诊断到业务流程完善再到平台系统建设的一站式实施，帮助金融机构快速搭建起有效的模型风险管理体系，提升组织内部自主风控能力。

图1  “战略-业务-平台”3层级管理建设方案

3.1 战略层：建设模型管理组织体系与制度规范

基于监管文件要求及60余家金融机构模型管理项目经验，魔数智擎创新打造了全套模型管理体系建设方案，系统性地对模型风险管理的“组织体系”、“制度体系”、“全生命周期管理体系”及“文档管理体系”进行规划与明确。其中，在组织体系方面，贯彻落实以“3+1”为核心的管理机制，以全面、独立、审慎的原则进行模型风险管理，通过三道防线加一道最高决策，层层把关，共同保障模型风险管理的高效、可靠。

3.2 业务层：建立模型全生命周期管理机制

在业务流程方面，魔数智擎重点为金融机构梳理从模型需求到模型上线的全流程各个节点，明确相关部门和岗位的职责。依据金融机构自身业务发展特点定制化配置模型生命周期环节，覆盖从需求-研发-部署-监控-运维-退出全流程，每个环节设置不同岗位角色和权限，以跨部门协作的方式完成模型全流程工作，以将管理行为贯穿于模型全生命周期各环节的方式，最终实现全流程模型风险可控。

3.3 产品层：打造统一模型风险管理数字化平台

基于战略层体系规范梳理，业务层全生命周期流程拉通，最终魔数智擎通过搭建“统一模型风险管理平台”，实现对模型的集中化、流程化、统一化和智能化管理。平台以“用”“管”兼备为理念设计，提供两大方面能力，一方面提供高效的建模、预测、验证及部署服务能力，满足金融机构模型开发与应用需求；另一方面，提供涵盖“需求-研发-验证-评审-部署-监控-后验证-退出”的全生命周期流程管理，适配金融机构模型管理与监控需求。并通过以管促用，以用促管持续优化、完善整个模型管理流程，提升模型开发与管理成效。

四、方案优势特色

4.1 打造穿透式管理能力

魔数智擎帮助金融机构建立“3+1”模型管理组织体系，明确各相关方职责分工，管理责任落实，保障商业银行的模型风险管理贯彻“三道防线”管理机制，并以全面、独立、审慎的原则进行模型风险管理。

同时，魔数智擎提出了一套涵盖所有模型的分级管理体系，根据模型的应用价值、风险特征、模型算法复杂度、模型时效性等要素进行模型风险定级，对于不同等级下的模型，制定分级管理方案，执行相应管理措施。不仅能有效帮助商业银行尽快建立健全的模型风险管理体系，还有助于提升资产质量、提高商业银行的市场竞争力，更好地应对监管要求。

4.2 提升运营效率与服务体验

区别于传统专家代码式建模方式，建设单个模型需要2-3个月，门槛高耗时长的问题，平台通过多项可解释技术、自动化算法及更高的大数据分析效率，可节省86%的数据处理时间，实现2-3周甚至更快完成高性能模型建设，显著提升模型开发效率。

同时，平台内置高度自动化、可解释的鼠标5步极速建模平台，可大幅降低建模门槛，帮助金融机构应对建模复合型人才短缺问题，无需深厚经验，业务人员也可迅速建立专业模型，并调整业务规则，加速模型与业务融合。

4.3 拓展模型管理服务边界

该方案创新推出了二级法人机构管理体系，使平台既能满足银行单层法人机构跨部门协作的模型管理要求，又支持对省联社农商行体系下的省行-行社二级法人机构跨域协调管理。具体表现为：

一方面，平台仍支持下属法人机构对本行模型管理具体流程进行定义与管理，省联社主要提供“管理制度的指导方针”。另一方面，下属法人机构自身的模型资产与管理需要定期向省联社进行报备，满足省联社对机构的监督要求。此外，在“二级法人”模式下，省联社的管理部组织作为链接一级与二级法人机构的特殊模块，可进行管理制度、方针解读与规范监督，并定义下属法人机构的模型管理相关负责人，监督下属法人机构定期报备汇报工作的完成。最终，通过这样一套“省联社空间-管理部组织-农商行空间”的三层级管理模式和权限体系，打造出灵活度高、适配性强的“二级法人机构”模型管理新范式，让模型风险管理体系惠及更大范围。

4.4 首创大小模型融合的统一模型底座

平台综合考虑金融机构可持续发展需求，提前布局大模型在金融机构的风险管理机制，并提供大小模型融合落地及统一管理服务，以前瞻性、实用性、可拓展性理念，帮助金融机构有效降低系统投入成本，提升模型风险管理平台的使用范畴、使用价值，推动金融AI中台体系建设。

五、金融行业客户名单

中国建设银行、渤海银行、浙江省农信、江苏省农信、宁波银行、杭州银行、苏州银行、厦门国际银行、深圳农村商业银行、广州农商行、徽商银行、南海农商行、昆山农商行、稠州银行、宁波通商银行、华瑞银行、国投证券等。

六、客户评价

杭州银行风险管理部评价：

该项目基于我行的模型工作要求，建设模型管理与开发平台，项目把控合理、交付完整顺利。模型管理平台满足了全行模型计算、模型管理、模型监控功能需求，模型开发平台满足了模型开发人员与业务人员的建模分析需求。平台上线后，实现了全行模型全流程统一管理，做到全过程可纪录可审计可追溯，支撑了风控、营销、运营等多种分析场景，提升了模型开发效能、模型管理水平和数据应用效能，对我行的数字化转型提供了有力的支撑。