谁能谈谈银行的风控模式做什么，大致实现是怎样的

1. 谁能谈谈银行的风控模式做什么，大致实现是怎样的

1、银行的风险控制模式的起点主要是衡量借款人的还款能力，即多少钱和多少钱可以借，也就是说，借款人要做评级。一般而言，模型包括两个部分，即客观性和主观性。主要目标是数据类型，能量的。如每年审核公司的财务报告、银行流水、纳税额等，这些数据可以在模型中设置，已定为给一个分数或等级，作为参考。但客观数据仅是不够的，例如，该公司的行业是淘汰落后的行业，如钢铁，水泥等，评级可能需要一些退化，例如，在行业的经验，公司经理会影响公司的风险，所以这部分要依靠主观做一些调整。 
2、宝宝类产品基本没有8%收益，因为宝宝是货币基金的主要对接。货币市场是机构的市场，如果有一个流动性大的变化会影响宝宝产品的收益率，如央行宣布上调存款准备金率，即流动性和融资成本理论市场注入将下降，“宝宝”收益率将下降。点对点对点对点的财务管理目前的8%，后面的资产对接的是不可能的货币基金，一般是对贷款资产的对接。点对点是个人贷款，使多个贷款资产转化为资产包，并包装产品，投资者投了这种产品后，即是分散投资的整个包的一小部分，从而实现多样化的效果，降低投资风险。

2. 风控模型的详细内容

在高度精细化的风险控制模型中，很重要的一个环节就是用先进的统计计量模型来更加准确的描述多种金融资产价格波动的关联性。在现实的金融交易中，我们将面对成百上千的金融资产，所以我们需要一个理论上十分灵活、现实中应用有效的统计模型能够同时对大量的风险因子的相关性进行描述、估测和模拟。在科研中，在不断探索，力图在现有的模型基础上，找到更加灵活的模型准确高效描述各高维的金融风险因子之间的相依性。当然，高度量化的数量风险模型，还要在业界实际应用中能够运算相对迅速，这样才能对各种金融组合进行实时的风险预测和监控。这种高度量化的风控模型，将无时无刻不为交易所、清算所和各大券商经纪公司，实时计算未来各种资产组合的风险度，从而始终将各种金融交易的市场风险控制在合理的范围内，使衍生品市场交易能够稳定运行，最大可能的减少巨大价格波动给市场带来的危机。

3. 风控模型的简介

风控模型，是风险控制模型的简称。常见于信贷担保公司，用来对业务进行风险控制。风控模型当下国内主要有：工商银行开发的风控模型。

4. 互联网金融风控模型都有哪些

以P2P网贷为例

一、销售环节

了解客户申请意愿和申请信息的真实性，适用于信贷员模式，风控关键点。

风控关键点：不同类型的借款申请调用不同的信用评分规则引擎。

二、贷后存量客户管理环节

存量客户授信调整是存量客户管理中的重要一环

风控关键点：

1、违约情况观察，比如是否发生早期逾期，连续多期不还欠款、联系方式失效等
2、信息关联排查，比如存量客户中是否有与新增的黑名单、灰名单数据匹配

三、贷后逾期客户管理环节

还款意愿差和还款能力不足是客户逾期的主要原因，这个环节主要涉及逾期客户管理与失联客户管理

风控关键点：

1、催收模型、策略优化。
2、失联客户识别与修复失联客户信息。

四、资金流动性管理环节

流动性风险是P2P网贷平台的主要风险，跑路P2P网贷平台的一个重要原因就是发生了挤兑。大数据下的流动性管理其实是实时BI的一个应用。传统BI数据T+1，大数据是实时BI。

风控关键点:

1、资金维度
2、业务维度

5. 互联网金融风控要搞清7个问题：常用的模型有哪些

风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。
目前最常用的风控模型是哪些？
风控模型     常用于担保公司测算最高能够承受的风险并且根据市场与资本建立最有效的风控模型进行风险手段
风控模型     是在良好的建立风控体系风控评定方式评分机制等基础上进行有效的数据分析及评分体系就是建立常用的风控模型方式

6. 【模型风险】商业银行模型风险管理

KPMG著作。
   除以监管合规为目的，商业银行也将模型风险管理作为提高风险管理水平、强化风险管理文化的方式。
   模型风险管理广泛应用于银行业各个环节中。本次我们将以模型风险管理为专题，结合模型风险管理的背景及各国监管要求，分析目前银行业所面临的挑战，给出解决方案，内容包括以下四部分：
  
 模型广泛的应用于银行业的各个环节中。其中，风险和合规领域主要包括信用风险、市场风险、操作风险、交易对手信用风险、流动性风险、压力测试及反洗钱等方面；业务和财务领域主要包括算法交易、转移定价、收入优化、成本分配、人力资源配置、估值与定价、减值、损益预测、营销策略等方面。
   模型是指应用统计、经济、金融或数学理论，以不同的技术手段和假设将输入数据处理为量化结果的定量方法或系统。模型亦包括，将部分或全部基于专家判断的定性输入转化为定量输出的方法。模型风险是基于错误的模型输出或对模型输出的误用，而对决策造成的不利后果。模型风险可能导致财务损失、业务和战略决策不当，最终可能损害银行的利益及声誉。
   模型风险管理对银行非常必要，除了满足监管要求和期望之外，还能通过有效的模型风险管理提高内部管理水平，主要包括：
   一是提高模型风险管理在银行风险管理框架中的地位，将操作风险下设模型风险的管理模式提升为模型风险与其他各风险平行的管理模式，有助于银行进一步强化风险文化；
   二是提高模型风险管理能力可减少基于不正确的模型结果所做出的决策，进而降低银行的声誉风险或财务风险；
   三是在信贷以及金融市场等业务环节中使用恰当的评级或者定价模型，可帮助银行优化交易策略，做出更好的业务决策和损益管理。
  
 美联储于2011年4月首先发布了模型风险管理的相关法规——SR 11-7号文《模型风险管理监管指引》，该文明确了模型风险管理框架，包括模型风险管理定义、模型实施、模型验证、以及模型风险管理的政策制度等内容。
   英格兰银行审慎监管局（PRA）于2018年4月发布了PS7/18号文《压力测试模型风险管理原则》，该文规定模型风险管理应用机构应采纳压力测试模型，协助各机构落地实施用于识别和管控压力测试模型风险的政策和流程。
   欧洲中央银行于2018年10月发布了《欧洲中央银行内部模型指南》，其中第一章 “一般主题”规定了模型风险标准。
   波兰金融监管局于2015年7月发布了《Recommendation W on Model Risk Management in Banks》，该文为模型风险管理提供了明确的指南和通用标准。
   加拿大联邦金融机构监督办公室于2017年9月发布了E-23号文《存款机构模型风险管理》，该文对模型风险的重要性、模型管理周期、外部供应商（模型）产品、外资银行子公司模型、针对模型的内部审计、模型存储库等内容进行了说明。
  
 挑战1 模型风险管理的范围
   目前，大多数银行所使用的模型数量和覆盖范围会持续增长，以便更广泛的涵盖各部门和业务中使用的各种分析方法。同时，区块链、人工智能和机器学习等新技术的应用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。
   挑战2  模型风险的量化
   模型风险的计量方法在业界目前尚无统一认识，同时模型风险的复杂性在不断升高，若银行缺乏模型风险管理，将面临较大挑战。
   挑战3  模型风险管理的目的
   除以监管合规为目的，银行也将模型风险管理作为提高风险管理水平、强化风险管理文化的方式。银行须建立模型风险管理的授权机制以及各模型清晰的管理边界。同时，高管层的参与可确保模型风险管理不仅被视为合规行为，更是银行经营战略的一部分。
   挑战4
   基础设施和技术
   随着对模型风险管理需求的增加，银行需建立流程标准化、验证测试自动化、持续监控的一站式服务平台来有效评估模型风险。其中，一个完整且标准化的模型存储库是所有流程和管控的重要基础。
  
 模型风险管理需要建立一套完整的治理架构和管理工具，我们的解决方案主要包括：
   第一 设置健全的模型风险治理架构
   强大的模型风险管控机制需要一个有效的治理架构，三道防线是一个相互制约、互为补充的立体式完整系统，不是孤立的，更不能相互替代，只有确保三道防线各司其职，才能建立全面有效的模型风险管控体系，提高经营管理水平。为确保模型风险管控机制的有效性，必须得到董事会和高级管理层的支持和监督。同时，在有效的治理架构下，银行需要设置与模型规划一致的风险偏好，与其他类型风险相同层级的风险指标，以及一系列模型风险管理政策制度，这些举措都是确保模型风险管理有效性的基石。
   第二 使用六大模型风险管理工具
   集成：将所有模型信息集成在利益相关方可访问的共享存储库
   评估：评估模型风险相关指标，以实施监测预警
   跟踪：跟踪整个生命周期（批准日期、执行日期、修改日期及情况等）
   量化：根据整合后的信息对模型风险进行量化
   报告：生成报告，便于上报模型管理信息
   纠正：对失效或者预警的模型执行纠正措施
   第三 建立完整的模型生命周期
   模型生命周期以模型开发为始，经模型验证、实施投产至持续监控等环节，涉及模型管理的所有相关方，包括模型委员会、模型负责人、模型开发人员、以及模型验证人员。各相关方的职责分别为：
  
 第四 建立模型风险管理系统
   模型风险评估和控制系统可将模型风险管理流程标准化，提高验证测试自动化程度，具体功能包括模型全流程管理、模型存储库管理、模型风险评估、文档管理、报告和模型风险管理视图等功能。
   由于模型风险管理领域越来越受到银行业的重视，建议各家银行参考国际监管要求及领先同业实践，尽早着手落实。毕马威可提供模型风险管理领域咨询和系统应用方面的服务，帮助客户建立一整套完整的治理架构、管理工具、模型生命周期，以及模型风险管理系统。