人工智能取代交易员:不可忽视的模型风险

• 作者: 黄志凌
• 来源期刊: 征信
• 学科: 经济
• 关键词: 人工智能 模型 模型风险 商业银行 交易员
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 特稿
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: F832.33
• 字数: 10136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-747X.2018.09.001

摘要

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.