在当前金融行业快速发展的背景下，风控模型的作用日益重要。随着互联网金融的普及和相关监管政策的不断完善，如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》的出台，金融机构必须提升自身的风险管理能力，以应对日益复杂的市场环境和潜在的风险挑战。
因此，业务部门或风险管理部门需要根据实际业务需求和监管要求，提出具体的模型开发需求。
无论是身份认证模型、反欺诈模型，还是反洗钱模型，都是为了确保金融业务的安全性和合规性。需求提出后，必须经过详细的需求评估和审核，评估需求的可行性和优先级，确保模型开发资源的合理分配。最终，制定科学的开发计划，明确开发周期和关键节点，以保证模型开发的有效推进。这一环节为风控模型的成功实施打下了坚实的基础，确保金融机构能够及时应对风险并保持业务的稳健发展。
我们整体梳理了一下，在整个模型管理流程与职责划分中，其主要的七部分工作，都有以下相关内容，分别是：
1.模型需求与需求：
在这一阶段，业务部门或风险管理部门根据监管要求或业务发展需要，提出模型的开发需求。例如，为了满足《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中的要求，可能需要开发身份认证模型、反欺诈模型、反洗钱模型等多种模型。
其中涉及的内容细节要点：
①需求提出（解决问题）
②需求评估
③需求审核
④开发计划（周期）
2.模型开发与建模准备
模型开发的过程通常包括数据收集、数据处理、模型选择、变量分析、模型校验等步骤。每个步骤都需要严格的质量控制，以确保模型的准确性和稳定性。
①建模流程
②模型框架设计
③数据收集及处理
④模型开发
⑤模型投产后流程：合规检查、验证等
3.模型验证与模型输入
模型投产后，需要持续监控模型的表现，确保模型在实际应用中稳定运行。监控内容包括模型的输入输出数据、模型的预测结果、模型的性能指标等。通过监控，可以及时发现模型的异常表现，采取相应的措施进行调整和优化。
①模型验证流程：
②是否定期验证
③模型监测
④定性验证：含义、假设条件等；
⑤定量验证：模型表现
4.模型评审
在模型开发和验证完成后，需要提交部署上线申请，详细说明模型的功能、性能、应用场景等，以便相关部门进行审核。
①模型验证结果
②模型监测方案
③模型管理方案
④模型运用环节及流程
⑤模型部署计划
5.模型部署
根据部署上线申请，相关部门会对模型进行审核，评估其风险和收益，决定是否批准模型上线。
①部署上线申请
②部署审批结果
③参数调整部署
④上线前测试
⑤部署上线后运行反馈
6.模型监控
模型上线后，需要持续监控其运行情况，收集用户反馈，及时发现和解决问题，确保模型的正常运行。
①模型使用方：模型所有方、 模型运维者的监控要求
②模型运行监控：模型运行表现、模型运行响应的性能
③模型主要的监控指标：IV/PSI/ROC/KS等
7.模型退出
明确负责模型退出的部门和角色，确保模型退出工作的顺利进行。退出部门和角色包括模型的使用方、开发方、运维者等。
①开展模型退出的部分和角色
②评估模型下线影响范围
③模型下线审核：模型使用方确认、模型开发方审核、模型退出记录
以上关于模型管理的细节内容，在即将开播的第128期的会员课程有以下内容，详情如下：
番茄风控常规化的会员社区，内容一直在迭代与更新，最新的内容等待各位小伙伴的参与。现在课程已经更新至120期+，点击左下角【阅读原文】即可来一起拼团学习：
往期的会员直播课程查看如下：
往期回顾
以上课程将免费开放，给所有番茄风控大数据的会员同学学习，加入社区点击左下角【阅读原文】进行了解。
目前我们的知识星球上也有上百篇干货文档与公众号付费文档，现在加入知识星球可以一次性学习提升：
往期的文章有(包括但不限于)：
⑤FPD模型、首逾模型、欺诈模型，这些风控干货值得实操了解(上)
......
官方企业微信号，扫码添加
