新冠肺炎时代的模型管理

核心观点与关键数据

新冠疫情对金融机构的模型管理带来了前所未有的挑战，主要体现在模型性能/模型监控、模型（再）开发以及模型（再）验证等环节。由于宏观经济变量的极端波动、消费者和企业行为的转变，以及数据可用性的限制，许多模型表现不佳或无法有效运作。金融机构需要立即采取行动应对这些挑战，并预计到2020年下半年晚些时候将涌现大量与模型开发和验证相关的努力，持续至2021年及以后。

应对挑战的六项即时行动

1. 制定疫情期间模型管理的指导原则：建立一套指导原则，为模型管理决策提供信息，并持续根据新出现的经验进行回顾和完善。
2. 基于疫情冲击建立分层框架：根据模型性能恶化程度、监管审查和内部因素、以及对疫情的敏感性等因素，将受影响的模型进行分级，集中关注最关键领域。
3. 对模型性能结果采取更为细致的解读：采用更侧重于判断和专家论证的方法，区分暂时性的性能下降与更永久性的性能下降，并建立更有效的流程以应对监控例外情况。
4. 创建标准化的决策树以在疫情期间指导模型处理：开发决策树，识别关键决策点，突出潜在路径，并在机构范围内更一致地指导模型处理决策。
5. 重新审视在疫情期间所需的补偿控制措施：评估可使用的补偿性控制措施范围，包括叠加措施、假设变更、调整、使用替代模型等，并详细考虑其监督。
6. 建立“模型管理特遣队”以在疫情期间对决策进行优先排序：组建由经验丰富的模型开发与验证人员及相关高级利益相关者组成的特遣队，为分类决策提供监督和指导，并提高方法的效率和效果。

研究结论

金融机构应立即采取上述六项行动，以有效管理因疫情导致的模型管理挑战。这些行动将帮助机构专注于最重要的模型管理问题，减轻运营负担，并最终形成一个更强韧的模型管理计划。由于疫情将在未来几个月内导致模型管理活动出现显著激增，金融机构需要立即准备，以应对2020年末开始显现的挑战。