人工智能取代交易员:不可忽视的模型风险

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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。
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