信贷风险控制的关键：模型生命周期管理的实践指南

信贷业务模型简述

信贷业务模型的主要业务目标包含风险控制和客户运营，对应的模型为风险控制模型和客户分层模型。这两大类模型贯穿于信贷业务的整个生命周期。

风控模型

风控模型在信贷业务中起着至关重要的作用，主要包括以下几个方面：

• 欺诈/信用风险识别
  • 欺诈模型：识别潜在的欺诈行为，减少金融欺诈带来的损失。
  • 贷前审核模型：评估申请人的信用状况，确保贷款发放给信用良好的客户。
  • 用款风险模型：监控贷款资金的使用情况，确保资金用于合法和预期的用途。
  • 逾期风险模型：预测客户逾期还款的可能性，提前采取措施降低风险。
• 额度管理：根据客户的信用状况和还款能力合理设定贷款额度，防范过度借贷风险。
• 风险定价：根据客户的风险等级设定差异化的贷款利率，以补偿潜在的信用风险。
• 风险监控：持续监控客户的信用状况和贷款使用情况，及时发现和应对潜在风险。
• 人群筛查：筛选出高风险客户，采取相应的风险控制措施。

借贷流程

信贷业务的流程包括从用户点击到最终还款的整个过程，具体如下：

• 点击：用户点击信贷产品广告或链接，进入申请流程。
• 注册用户：用户注册并登录信贷平台，提供基本信息。
• 进件：用户提交贷款申请所需的材料，如利润/财务报表、身份证明等。审核好保函，确保材料的真实性和完整性。
• 贷款审批：银行进行贷款的“审”风险评估，审核客户的信用和还款能力。使用贷审提报模型生成审核报告书，决定是否批准贷款。
• 通过：如果贷款申请通过，授信未提报，进入下一步放款流程。
• 放款：用户未签约使用授信额度，选择放款方式。放款后，资金划入用户指定账户。
• 正常还款：用户按期还款，履行贷款合同。贷款好保函，确保还款记录的准确和及时。
• 催收：对逾期未还款的用户，发出逾期催告单。逾期好保函，启动催收程序，督促还款。

客户运营

客户运营模型旨在提升客户体验，增加客户粘性，主要包括以下方面：

• 获客模型
  • 客户准入（获客）：通过多渠道营销吸引新客户，扩大客户基础。
  • 客户分层：根据客户的信用状况、消费行为等进行分层管理，提供差异化服务。
  • 近客推荐：基于客户画像和行为分析，推荐相关的金融产品，提升客户满意度和忠诚度。

通过以上流程和模型，信贷业务可以实现风险控制和客户运营的双重目标，确保业务的可持续发展。

机器学习模型种类

在互联网金融领域，基于强监管要求和早期业务规则启动阶段，通常会采用传统逻辑回归分析（LR）。不过，更普遍的是采用机器学习模型（ML），主要分为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）三类。

监督学习（Supervised Learning）

监督学习是一类机器学习任务，通过使用带标签的数据集进行训练，以预测结果或分类。以下是常见的监督学习模型和应用：

• 回归（Regression）：预测连续值，如房价预测。
• 分类（Classification）：将数据点分配到预定义的类别中，如垃圾邮件检测。

应用场景：

• 金融风险评估
• 客户信用评分
• 销售预测

无监督学习（Unsupervised Learning）

无监督学习使用无标签的数据进行训练，目的是在数据中发现隐藏的模式或结构。以下是常见的无监督学习模型和应用：

• 聚类（Clustering）：将数据点分组，如客户分群。
• 降维（Dimensionality Reduction）：减少数据维度以便于可视化或进一步分析。

应用场景：

• 市场细分
• 异常检测
• 文本挖掘

强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习通过试错过程和反馈机制，优化决策策略。以下是强化学习的主要特点和应用：

• 试错试图（Trial and Error）：通过与环境交互，学习最佳策略。
• 奖励机制（Reward System）：通过奖励和惩罚信号指导学习过程。

应用场景：

• 自动交易策略
• 动态定价
• 游戏AI

模型生命周期

模型生命周期，是指模型从最初提出需求到最终退出使用的整个过程。包括了9个阶段，对应不同的模型风险管理活动。

模型生命周期阶段

1. 需求提出
   • 明确业务需求，定义模型目标和用途。
2. 数据准备
   • 收集、清洗和整理数据，确保数据质量和完整性。
3. 模型开发与验证
   • 构建和训练模型，进行初步验证和调整。
4. 模型评估
   • 使用独立的数据集评估模型性能，确保模型的可靠性和有效性。
5. 模型上线
   • 将经过验证的模型部署到生产环境，开始实际应用。
6. 模型监控
   • 持续监控模型的表现，确保模型在生产环境中的稳定性和准确性。
7. 模型再评估
   • 定期重新评估模型，根据业务需求和环境变化进行调整和优化。
8. 模型更新
   • 根据再评估结果，对模型进行更新和改进。
9. 模型退役
   • 当模型不再适用或需要替换时，进行模型退役，确保数据和模型的安全处理。

模型生命周期管理平台

一个全面的模型生命周期管理平台应包括以下功能：

1. 需求管理
   • 记录和跟踪模型需求，确保需求明确和可追踪。
2. 数据管理
   • 提供数据收集、清洗和管理工具，确保数据质量。
3. 开发与验证
   • 提供模型开发工具和验证框架，支持模型的快速迭代和优化。
4. 模型评估
   • 提供模型评估工具，支持多种评估指标和方法。
5. 上线管理
   • 提供模型部署工具，确保模型的快速和安全上线。
6. 监控与报警
   • 提供实时监控和报警功能，及时发现和处理模型问题。
7. 再评估与更新
   • 提供再评估工具，支持模型的定期评估和优化。
8. 退役管理
   • 提供模型退役工具，确保模型的安全和合规退役。

通过以上阶段和管理平台的支持，能够有效地管理模型的整个生命周期，确保模型的高效、安全和合规运作。

模型生命周期管理

模型生命周期管理能够在降低风险损失、提升模型资产质量、节约管理成本方面为企业带来提升。

一、降低风险损失

通过全生命周期的体系化管理，能够带来专业且标准的风险管理活动，确保整体模型质量处于最高水平。同时，结合了自动化工具的模型生命周期管理体系能够更好地识别和应对模型风险：

• 专业的风险管理：确保模型在开发、部署和维护各阶段的稳定性和可靠性。
• 有效的管理手段：使用自动化工具和标准化流程，减少人为错误。

二、提升模型资产质量

完善的模型管理体系，模型开发人员会被要求依据既定的标准撰写并维护模型的需求文档、开发文档等：

• 标准化文档：确保模型开发过程中的每一步都被清晰记录，便于后续的维护和优化。
• 模型再开发与更新：在需要时，可以通过已记录的文档快速进行模型的更新和优化，提升模型的整体质量和性能。

三、节约管理成本

在大型金融机构的模型管理中，往往有较多、较复杂的模型需求。如果缺少标准化流程和自动化工具的帮助，模型管理就往往会散乱不堪：

• 高效管理：通过标准化和自动化工具，简化模型的开发、部署、监控和维护流程。
• 降低人力成本：减少人工干预，提高管理效率，降低管理成本。

模型风险案例1

案例背景

失败的模型风险管理或忽视模型风险，可能会给应用模型的机构带来严重的问题。采用模型全生命周期管理降低模型风险，已经被实践证明行之有效。

案例描述

例1：1998年长期资本管理大型对冲基金（LTCM）由于其对冲策略和模型失误，损失了其全部44亿美元的资本。

具体情况

• 事件年份：1998年
• 机构：长期资本管理（LTCM）大型对冲基金
• 损失金额：44亿美元
• 原因：对冲策略和模型失误

相关理论

LTCM使用了复杂的金融模型，包括著名的Black-Scholes-Merton公式。这些模型在正常市场条件下表现良好，但在极端市场条件下，未能准确预测风险，导致重大损失。

Black-Scholes-Merton公式

公式用于计算期权价格，公式如下：

其中：

变量解释：

• ：期权价格
• ：当前股票价格
• ：期权执行价格
• ：无风险利率
• ：到期时间
• ：股票价格的波动率
• ：标准正态分布的累积分布函数

案例分析

风险管理失败的原因：

1. 对冲策略失误：模型未能准确预测市场极端变化。
2. 依赖单一模型：过度依赖于复杂的金融模型，而忽视了市场的非线性和不确定性。

解决方案：

1. 采用模型全生命周期管理：从需求提出、数据准备、模型开发、模型评估、模型上线、模型监控、模型再评估、模型更新、到模型退役，进行全方位的管理。
2. 多模型结合：引入多种模型进行交叉验证，降低单一模型失误的风险。
3. 持续监控与调整：实时监控模型表现，及时进行模型调整和优化。

通过对LTCM案例的分析可以看到，忽视模型风险管理可能带来严重的财务损失。采用模型全生命周期管理，可以有效降低模型风险，提高模型的可靠性和稳定性，从而保障金融机构的稳健运营。

模型风险案例2

案例背景

失败的模型风险管理或忽视模型风险，可能会给应用模型的机构带来严重的问题。采用模型全生命周期管理降低模型风险，已经被实践证明行之有效。

案例描述

例2：2007年席卷世界的美国次贷危机，使用了错误的信用评级模型被认为是导致危机发生的重要原因。

具体情况

• 事件年份：2007年
• 事件名称：美国次贷危机
• 主要原因：使用错误的信用评级模型

模型风险分析

1. 历史数据样本：模型主要依赖于历史数据样本进行训练和评估。
2. 2007年数据样本：在次贷危机期间，市场环境发生了根本性变化，历史数据无法准确反映当前风险。
3. 信用评级模型：模型未能及时调整，导致对风险的评估不准确。

问题总结

• 模型依赖历史数据：模型过度依赖于过去的数据，而未能适应市场的快速变化。
• 缺乏实时调整：模型未能根据新的市场数据进行实时调整，导致风险评估失误。

相关理论

在金融风险管理中，模型的准确性和适应性至关重要。特别是信用评级模型，需要能够及时反映市场变化和潜在风险。

特征变量：用户按揭贷款数量

• 变量解释：用户按揭贷款数量是信用评级模型中的重要特征变量之一。
• 影响分析：在市场环境变化时，例如次贷危机期间，按揭贷款数量的变化可能导致模型评估的风险与实际风险不一致，进而引发严重后果。

解决方案

1. 采用模型全生命周期管理：
   • 需求提出：明确模型需求和目标，确保模型设计符合当前市场环境。
   • 数据准备：使用最新和多样化的数据样本，确保数据的代表性和准确性。
   • 模型开发与验证：构建和训练模型，并进行严格的验证和测试。
   • 模型评估：使用独立的数据集进行评估，确保模型性能。
   • 模型上线：将模型部署到生产环境，并开始实际应用。
   • 模型监控：持续监控模型的表现，确保模型在生产环境中的稳定性和准确性。
   • 模型再评估：定期重新评估模型，根据市场变化进行调整和优化。
   • 模型更新：根据再评估结果，对模型进行更新和改进。
   • 模型退役：当模型不再适用或需要替换时，进行模型退役，确保数据和模型的安全处理。
2. 多模型结合：
   • 集成学习：结合多种模型进行风险评估，降低单一模型失误的风险。
   • 实时数据更新：引入实时数据更新机制，确保模型能够及时反映市场变化。
3. 加强监管和审计：
   • 定期审计：对模型进行定期审计，确保模型的合规性和可靠性。
   • 风险预警：建立风险预警系统，及时发现和处理潜在风险。

通过对2007年次贷危机案例的分析，可以看到，忽视模型风险管理可能带来严重的金融危机。采用模型全生命周期管理，可以有效降低模型风险，提高模型的可靠性和适应性，从而保障金融机构的稳健运营。

谨慎使用模型的结论：保持对业务的敏锐

案例背景

失败的模型风险管理或忽视模型风险，可能会给应用模型的机构带来严重的问题。采用模型全生命周期管理降低模型风险，已经被实践证明行之有效。

重要启示

以上案例清楚地揭示了模型的局限性和在信模型估计中带来的严重后果：

• 模型不是完美的：它是对现实世界的简化。
• 假设的不确定性：建模方法的选择和各种假设充满了不确定性。
• 无法完全预测未来：过去的表现也不能完全预测未来。

George E. P. Box 的观点

**George E. P. Box (1919-2013)**，英国统计学家，有一句著名的话：

“"All models are wrong, but some are useful." “所有模型都是错的，但有些是有用的。” 这是他常用的引言。

深入理解 George Box 的观点

George Box 的完整论述强调了在将数学应用于物理或统计领域时，通常会做出暂时性的假设：

“"In applying mathematics to subjects such as physics or statistics, we make tentative assumptions about the real world, which we know are false but we believe may be useful nonetheless. It follows that we cannot know that any one of these assumptions is 'true,' and we should expect that they will need to be modified as our understanding develops. This is the dangerous facet of 'usefulness'."

关键思想

1. 暂时性假设：在应用数学到物理或统计学时，我们会做出暂时性假设。
2. 假设的局限性：这些假设尽管不完全真实，但可能依然有用。
3. 假设的调整：随着理解的深入，这些假设可能需要被修改。
4. ‘有用性’的危险性：过度依赖有用的模型而不加以审视，可能会带来风险。

通过分析这些观点和案例，可以得出以下结论：

• 模型的局限性：模型永远无法完全真实地反映现实，因此需要谨慎使用。
• 全生命周期管理：采用模型全生命周期管理，通过不断监控和调整模型，降低模型风险。
• 业务敏锐性：保持对业务的敏锐，不能完全依赖模型，而是要结合实际情况进行判断和调整。

这种谨慎和灵活的态度，将有助于在实际应用中更好地管理和利用模型，降低风险并提高决策的准确性。

如何进行模型全生命周期管理？

模型全生命周期管理平台的功能目标：

1. 资产化：将模型、特征、算法实现资产化，增加复用性，建立标准规范的信息记录。
2. 流程化：自动实现模型全生命周期管理，实现流程管控。
3. 自动化：自动化评估模型总体和各组件性能，自动测试模型可靠性（准确性、稳定性、鲁棒性）和压力测试，自动生成模型开发文档，模型验证文档。
4. 多维度监控：模型大盘、模型性能监控、特征监控、决策链效能监控。
5. 管控功能：包括自适应性、权限管理、模型版本管理、平台接口管理等。

模型全生命周期管理平台

模型全生命周期管理平台由模型开发平台和模型管理平台组成。

模型开发平台

模型开发平台负责实现模型开发的整个流程，包括但不限于：

• 样本选取：选择适当的数据样本。
• 数据回溯：确保数据的准确性和一致性。
• 样本定义：明确样本的特征和范围。
• 特征工程：特征选择和处理。
• 模型构建：构建初步模型。
• 模型评估：对模型进行评估和验证。
• 模型部署：将模型部署到生产环境。

模型管理平台

模型管理平台负责模型的持续管理和优化，包括：

• 模型监控：持续监控模型的表现。
• 性能评估：定期评估模型的性能，包括准确性、稳定性等。
• 模型更新：根据监控和评估结果，对模型进行更新和优化。
• 模型版本管理：管理不同版本的模型，确保版本的可追溯性。
• 模型退役：当模型不再适用时进行模型退役，并确保安全处理。

模型全生命周期管理是确保模型在实际应用中保持高效、准确和可信的重要手段。通过资产化、流程化、自动化、多维度监控和严格的管控功能，可以实现对模型从开发、评估、部署到监控、更新、退役的全方位管理。这不仅提高了模型的复用性和可靠性，还为企业决策提供了坚实的基础。

模型全生命周期管理平台的重要性

模型全生命周期管理平台，目标不仅仅是模型管理中的工具和抓手，并不能取代风险管理系统。若开发的管理工具，不能匹配相应的风险管理要求或提供相应的功能，可能会导致无法发挥有效的效能，甚至会导致前文所述的风险问题。

在风控系统建设中需要注意的关键问题：

1. 重科技平台而轻流程管理
   • IT平台的建设如火如荼，但若没有匹配相应的管理流程，权限不明晰。
2. 重资产管理而轻风险管理
   • 过于强调模型开发这一环的资产管理，不重视模型验证和模型预警。
3. 一个体系风险而轻整体规划
   • 系统性建设：管住了每一个模型的风险，就能管住所有模型风险？

总结

在信贷业务中，模型生命周期管理是确保风险控制和客户运营成功的关键。通过对信贷业务模型的全生命周期管理，从需求提出、数据准备、模型开发、模型评估、模型上线、模型监控、模型再评估、模型更新到模型退役，我们能够确保模型的稳定性和准确性。通过资产化、流程化、自动化和多维度监控，模型全生命周期管理平台提高了模型的复用性和可靠性，为企业决策提供了坚实的基础。同时，我们认识到模型不是完美的，它们是对现实世界的简化。因此，保持对业务的敏锐和对模型的谨慎使用是至关重要的。通过模型全生命周期管理，我们可以更好地应对市场的变化和潜在风险，从而保障金融机构的稳健运营。

参考

• https://m.huxiu.com/article/420999.html