人工智能取代交易员:不可忽视的模型风险

发布时间：2020-12-02 11:29

　　人工智能基于海量数据和复杂的机器学习算法,实质上是算法和建模对传统银行经营管理行为的替代。近年来,模型在商业银行经营管理中应用的广度不断拓展、深度不断提高,大幅提升了商业银行的智慧化水平。但随着模型在商业银行经营管理领域的广泛应用,由于本身的局限性(模型质量问题和模型管理问题),模型风险已成为商业银行面临的重要风险类型,对银行经营和整个金融体系的稳定性产生了重大冲击和影响。为此,监管部门应及早健全并强化对商业银行模型风险的监管要求,加快发展监管科技,应对金融科技加速应用带来的挑战;商业银行应将模型风险提升到战略层面,强化对模型风险的评估和研究,从战略高度加强模型风险管理,有效发挥模型的长处而避免其可能带来的系统性影响。 

【文章来源】：征信. 2018年09期 第1-7页 北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、人工智能实质上是算法和建模对传统银行经营管理行为的替代
二、模型在商业银行经营管理中应用的广度不断拓展、深度不断提高
三、模型风险已成为商业银行面临的重要风险类型
    （一） 模型质量问题
    （二） 模型管理问题
四、模型风险对商业银行和金融体系的系统性冲击效应日渐显现
五、监管部门应及早健全并强化对商业银行模
六、商业银行应将模型风险提升到战略层面


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能赋能商业银行业务拓展的实践探讨[J]. 丁晓平.  金融纵横. 2018(11)

硕士论文
[1]PF银行智慧银行及其运行保障的研究[D]. 李强.华中科技大学 2018



本文编号：2895228