模型风险管理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 作者：Thomas Wallace，麦肯锡全球董事合伙人，常驻伦敦分公司Andreas Raggl，麦肯锡解决方案高级主管，常驻曼谷分公司Maribel Tejada，麦肯锡全球副董事合伙人，常驻巴黎分公司Rahul Agarwal，麦肯锡全球副董事合伙人，常驻纽约分公司感谢Marie-Paule Laurent、Marc Taymans、Frédéric Van Weyenbergh、Pankaj Kumar、Adam Pivonka、Anke Raufuss、 Charles Tan、Pietro Zorzoli、Christophe Rougeaux、Kris Ramana、Monica Li、Sushant Dhar和Lavanya Pant 对本文的贡献。 pOyQqPpPuMqRpNmQrNmOyR6McMbRmOmMsQpPfQqQnOeRpOoP7NoPqOMYtRtRuOrQmN背景简介在经典的银行风险体系中，模型风险方兴未艾。最初它曾被视为操作风险的一个分支，但如今已经逐渐发展为一种单独的风险类别。与此同时，过去10年以来，尤其是 在2008-2009年金融危机后监管干预激增的推动下，模型风险 管理（Model Risk Management,以下简称MRM）已 发 展成为一个拥有明确定义的学科。2011年，美 联 储 在 编 号SR11-7的同名监管信中发布了关于MRM的监管指南，这被普 遍认为是 在全球范围内发 起 和塑造MRM实践的关键事件。该指南不仅影响了行业实践，也影响了美国以外监管机构所采取的标准，并将模型风险管理活动从美国推广到欧洲，最近又推广到亚洲的银行。我们将在本文中深入研究SR11-7发布8年后MRM的现状，并探讨行业实践的发展趋势以及MRM未来的发展方向。3模型风险管理——2019全球动态 1. MRMMRM的职能范围正在扩大。目前，大多数银 行已将MRM覆 盖范围扩展 到传 统 模 型之 外，以便 更广泛的涵盖各部门使用的各种分析方法。同时，人 工智能（AI）和 机 器 学习技 术 在 数 据 分 析、商业决策以及客户管理领域的应用也加速了这一进程。这些先进方法在提升相关业务管理水平和自动化程度的同时，也对模型的持续监控和管理提出了挑战。 2. 模型风险的量化和报告仍然是一大挑战。尽管不同机构已开发出各种方法，但对于模型风险的计量方法以及报告体系，目前尚无共识。加之这一新兴领域的复杂性日益加剧，一些缺乏模型风险管理经验的亚洲和欧洲银行可能将面临较大挑战。3. 模型风险管理已不仅仅是为应对监管。尽管当前MRM的发展主要是由金融危机后的监管变化所推动，但是现在，越来越多的机构也将MRM视为一种获得竞争优势的方式：避免产生模型相关问题同时实现稳健的高级分析技术部署。4. 提高效率是目前领先机构的工作重点。随着对MRM需求的增加，已建立全面管理框架的公司正在将工作朝着提高效率同时又不损害管理效果的方向推 进。这 通常涉及流 程 标准化、验 证测试自动化以及不断应用基于工具的模型监控方式。全文总览我们最新的全球MRM调查 结果（ 见副 栏）表明，要 将MRM从成本高昂的合规工作发展为有效且具有战略价值的风险管理手段，大多数银行仍有很长的一段路要走，尤其在以下四个方面：4模型风险管理——2019全球动态 Risk Dynamics 2016年起加入麦肯锡 公司。我们已与金融机构和监管机构合作了超过15年 的时 间，并肩推动模型风险管理实践的发展 。我们的国际MRM调查和圆桌会议始于2010年，并于最近将其覆盖范围从北美和欧洲扩展到了亚洲和 澳大利亚。除银 行业 外，还有针对保险和资产管理行业的专题调查。通过 这些活 动，我们召集了超 过75家的领先的全 球 性银 行，收集了一系列MRM中重要主题的基 准。结合在该领域咨询服务方面的全 球 经 验，我们对MRM实践和全球趋势的认知在业内遥遥领先。此 外，为了满 足 未 来 对MRM职 能的需求 ，许多银行正在致力于两个关键推动因素的建设：• 技术 MRM的技术工具（包括覆盖整个模型生命周期的工作流 程管理软件）正 在 迅 速 成熟 。但由于缺乏统一的管理工具，风险管理者不得不使用来自多个供应商的工具，或者开发自己的内部工具。• 人才 事实证明，对于试图改善模型风险管理方式的银行来说，人 才的严重短缺 是一大挑战，因为该领域需要数据科学和高级分析技术方面的专业知识。为了吸引和留住这一领域的人才，银行不仅要与其他同行竞争，还要与金融科技公司以及其他需要AI和分析技能的公司正面交锋。我们将在下文逐一探讨这些主题，在此基础上展望未来10年MRM的发展动态。5模型风险管理——2019全球动态 1. MRM功能的范围 正在扩大 此外，随着高级分析技术和大数据技术的快速发展和广泛接受，模型的使用已经推广至更多的业务 领域 并拓 展 出新 的应 用范 围。事实上 ，在 接受我们调查的机 构中，有80%表示将把拓展模型在业务中的应用作为重要 任务，且有30%的机构认为其目前的模型应用范围太过局限。同时，银行越来越关注对第三方的模型风险管理和治理。它们意识到，自己是在超越银行业传统 边界的数字生态系统中运作。与金 融 科技公司、数据分析方案提供商和数据供应商建立合作伙伴关系或合资企业已成为新常态。北美视角北美的银行正在进一步扩展其MRM的管理范围，涵盖了几乎所有看起来像模型的事物。例如，越来越多的机 构将“终端用户计算（EUC）”工具纳入了模型风险管理范围，这种工具通常仅用于单人的一般性工作，是一种规模较小且通常不太复杂的分析和计算工具。此外，一些较新的模型类别（例如网络风险、行为风险和创新研究）通常也包括在内。这使得北美地区模型风险管理的范围非常广泛，远 远 超过了其他 地区的实践。机器学习的应用使得相关模型风险的管理需求显著增长，也带来了许多独特的挑战：新的建模技术复杂度更高且引入了更多类型的风险（如偏见 和不透明）。AI模型正越来越多地用于欺诈检测、营销活动、员工行为监控、合规、算法交易等领域，甚至在部分情景下会应用于信用决策。大型银行正在应用更多的模型，因此风险管理人员需要采用更有效的方法对其进行识别和 评估。欧洲视角在欧 洲，最 近的监管法 规 变化 迫使银 行 重新开发 “巴 塞 尔第一支 柱”模 型，并重 新 评 估银 行 对其他模型的需求。这显著占用了银行的管理资源，拖慢了MRM管理范围拓展的进程。欧洲的银行仅仅最近才开始将其他类型的管理模型（例如合规和与行为相关的模型，业务模型和人力资源模型）添加到模型库存当中。人工智能模型也在不断发展，并正被逐步纳入模型库存中。但是由于欧洲银 行面临较大的监管负担，各家银 行应用AI技术的速度落后于北美和亚洲。例如，在欧洲中央银行发起的“内部模型有针对性的审查（TRIM）”项目中，监管机 构会对信用风险、市场风险和对手方风险进行现场审查，银行平均要花4-8周的时间进行准备，然后再花8-12周的时间为检查员提供大量的辅助支持。尽管如此，AI模型的验证仍然是欧洲金融机构的重点关注领域，并且相关实践正在高速发展。在模型库存方面，银行的视野已不再局限于监管和与风险相关的预测模型。通过完善每个步骤的框架、流程和工具，银行加深了对模型生命周期的端到端认知。6模型风险管理——2019全球动态 核心监管模型其他风险和减值储备模型业务模型北美欧洲亚洲1009569986235815937北美银行在库存中增加了非监管类模型，MRM管理实践遥遥领先受访者百分比（%）亚洲视角MRM在 亚 洲尚未 成 熟，也未 得到广泛 采 用。在缺乏强有力的监管指导的情况下，亚洲银行主要将重点放在建立监管风险模型的库存上，即Basel模型以及近期的IFRS 9模型。尽管如此，随着该地区机器学习模型迅速发展和广泛应用，更多的银行开始意识到建立完备MRM体系的重要性。此外，越来越多的新型数字 化 银 行正 在崛 起（特别是 在中国，以 及印尼 和越南），与此同时金融科技行业也在该地区快速发展（尤其是在新加坡、马来西亚和泰国），这些都成为了重要的推动因素。7模型风险管理——2019全球动态 银行并未将模型风险管理简单地看作一项技术工作，利益相关方管理和高管人员的参与也是成功的关键因素。尽管 如此，要评 价建立MRM框架的真正价值仍然很难。虽然市场风险中有“在险价值（VaR）”作为风 险 计 量 和汇总的管理工具，但是对于模型风险，无论是单个模型还是投资组合层面，进行类似的量化都是困难的。而这会制约模型风险管理在全银行范围风险管理中的作用。2.模型风险的量化和报告仍然是一大挑战8模型风险管理——2019全球动态 北美欧洲模型质量监管合规模型误用其他819485505025196典型的向高管层报告的模型风险KPI 受访者百分比（%）资料来源：2019年麦肯锡-Risk Dynamics公司针对北美、欧洲和亚洲的MRM调查在亚洲，80%接受调查的银行仅通过验证报告/验证发现评估模型风险，其余20%的银行不报告任何模型风险的相关信息——因此，典型的模型风险KPI没有可用的数据。9模型风险管理——2019全球动态 另外，高级分析技术的应用虽然使得模型风险更为复杂，但也可能带来好处。随着模型和数据分析在组织中的使用日益广泛，模型风险管理的范围不断拓展并正在受到管理层越来越多的关注。各种关于机器学习的新闻头条更增强了这种效果。尽管目前使用的广泛 且标准化的模型风险报告可能落后于 新 的建 模 技 术 应用的监控需求 ，但是分析技术的进一步发展正推动情况向好的方向发展。北美视角由于金融危机后美国建立了压力测试框架，模型风 险 管理 和 报告已 经受到了广泛 的关 注，并成 为美联储年度全面资本分析和审查（CCAR）以 及多德-弗兰克法案压力测试（DFAST）审核的一 部分。这种监管重点已经将MRM置于董事会和高管层的议程中，模型风险由此整合到了公司的风险偏好中，且其关注点也扩展到了监管模型之外。北美地区的许多银行已经在报告模型风险方面采取了一系列行动。尽管尝试了更多的定量方法，但大多数银行现在还是主要采用定性和专家判断的方法，基于模型质量和对内部标准的遵守情况进行评估。不过，目前尚未出现可以得到行业普遍认同的主流方法。如何以管理层容易理解的方式对不同模型的风险进行汇总，仍然是银行面临的一个挑战。欧洲视角与北美一样，欧洲的MRM在很大程度上是由监管机 构以各 种方式 驱动的，如 作为TRIM的直接结果，欧洲中央银 行（ECB）在2018年发布了关于内部 模型的最新指导意见 。但是，只有那些了解建立有效MRM体系的价值和模型失效的潜在影响的机构，才会推动开发完整的管理框架，并且目前其报告体系主要参照美国模式采用定性报告。亚洲视角我们对亚洲银行的研究表明，虽然银行对高级分析 技 术 和大数据 的应用十分 迅 速，但是 高管层对模型风险依然缺乏认识。随着企业上下对MRM的关注日益增强，以及越来越多的监督检查，让高管层了解建立良好模型治理的价值将是该地区的工作重点和成功关键点。风险管理团队还需要找到一种合适的沟通方式，以便与高级管理人员交流诸如模型风险之类的技 术 话 题 。同时，需要 建立合 适 的 治理 结 构，使相关议题能在组织的各个层面上进行有效的讨论，例如成立专门的模型风险工作组和委员会。为此，模型验 证部门需要从以技术评审为主的职能定位过渡到更全面的MRM职能，以 覆 盖 组 织中模型风险管理的全部内容。 10模型风险管理——2019全球动态 也有一些银行开发了其他的方法，尤其是在当地监管机构规定较少的地区。当然，一些监管机构在制定指导意见之前，会放手让银行积极尝试各种行业实践。尽管美国已经设定了模型风险管理的基调，但具体的实践在一段时间内仍有可能因地区而异。北美视角SR 11-7和CCAR等严格的监管措施相结合，为美国银行建立MRM设 定了期望值，同时也 建立了全球 基