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索信达控股发布模型管理系统 助力金融机构全局掌控企业模型管理

04-02 来源:大京网
语音播报预计10分钟

【导语】随着大数据和分析算法的蓬勃发展,金融机构在营销管理、风险管理和决策支持的过程中,研发了大量模型来支持企业的运营与管理。但由于模型数量众多,模型管理的问题随之而来。索信达控股(股票代码:03680.HK)作为全球性金融大数据与人工智能解决方案厂商,核心团队和研发团队全部来自原SAS、Teradata、FICO,天然具有世界级产品厂商的血缘和水准,索信达基于多年来在金融行业大数据领域的技术沉淀及经验,重磅发布索信达模型管理系统3.0。对企业级投产上线的模型进行评有效的评估、测试、监控以及版本和权限管理。助力金融机构搭建完善的模型管理系统,大幅提升企业统筹管理及运行模型的效率。

大数据应用及AI时代,随着算法被越来越多的用起来,模型种类及数量迅猛发展。因业务需求,金融机构近年来研发了大量模型来支持机构的运营与管理。为相应地加强对金融机构的监管,银监会在《中国银行(601988,股吧)业实施新资本协议指导意见》中提出商业银行要强化数据基础、加快内部评级体系和风险计量模型的开发。但因数据和模型越来越多、数据和系统集成更加复杂、模型投产时大量重复的数据处理工作,以及机构缺乏从开发到性能监控的全流程模型管理等问题,让金融机构合规变得更加困难。金融机构亟需加速监管合规,同时提高模型开发的效率、快速高效地进行信息整合和对模型生命周期各个阶段发生的事件进行有效记录和跟踪,以期做到标准化和自动化地管理模型。

面对行业的现状和痛点,索信达控股推出的模型管理系统3.0,全方位地管理模型从评估、测试、监控、版本到权限管理的全流程,引领了一场从手工作坊到模型工厂的变革:

索信达控股发布模型管理系统 助力金融机构全局掌控企业模型管理

1. 全方位的管理模型

索信达模型管理系统3.0对模型分区管理,可隔离生产区与沙箱区的模型,并赋予各区不同的权限,以降低模型的操作风险,实现线上模型版本迭代更新的便捷化,保证了线上环境模型运行的安全性。系统可一键实现模型的上线、评估和测试,确保上线后的模型可正常运行。自动化的周期监控,使得上线后的模型可以得到周期性的验证,并通过实时预警的方式,达到监控线上模型的目的,实现对模型的精准管理和监控,防止模型上线混乱,提升了企业管理模型的效率。

2. 监控指标标准化

索信达模型管理系统3.0基于过往大量的企业案例,在系统稳定性指数、变量稳定性指数、转移矩阵、SVD、Somers’D等监控指标和验证指标的基础上,如模型稳定性指标、K-S统计量、CAP曲线、AR值等,梳理出了模型评估监控的常用指标,包括KS、AUC、ROC、F1、AR、准确率、稳定性指数等,实现模型评估监控的标准化。

3. 自动化监控预警

索信达模型管理系统3.0以自动化的方式计算各种评估指标,根据模型衰退和数据变化自动预警。通过监控模型的定时验证数据,可在系统每执行一次模型的定时任务后,在模型详情页中查看验证后的指标值数据和对应的图表数据。如果验证失败,则本系统不会生成模型的指标值,且在首页的“事件消息”模块中会显示该模型定时任务运行失败的消息。

索信达模型管理系统3.0凝结了众多行业领先的经验,借鉴了国际上成熟的模型管理经验,能帮助企业快速引入和实施最佳的实践经验。通过集中式、大规模、流水线式的模型管理系统替代依靠人工手动管理模型的手工作坊式管理方式,自动记录模型审计轨迹,提高验证审计的安全性,助力企业满足合规要求。管理系统可帮助企业提高分析效率,通过易于使用的图形界面,和自动化监控、预警模型的功能可缩短了模型管理的时间。通过对模型的集中式管理,已经完成的工作和流程可被重用,避免了因重复工作而导致的数据和分析结果不一致的情况发生。在金融机构应用索信达模型管理系统时,索信达作为外部专业技术团队,可协助企业搭建模型管理平台,在项目中带动员工帮助企业建立完整的培训体系,辅助企业建设自己的分析团队。索信达一直努力和企业建立长期合作伙伴关系,协助企业构建BACC(业务分析能力中心),将知识和经验迅速转移到企业的分析团队。帮助企业搭建统一的共享平台,将业务需求与分析成果紧密联系,使业务条线、技术条线和管理者能及时贯彻执行工作方案。

索信达模型管理系统3.0有效地解决金融机构等企业模型管理的痛点,大幅度降低模型失控、模型资产管理混乱和依靠人工操作所带来的风险。打造出企业级自动化模型工厂,全方位、自动化、标准化地掌控企业模型管理。

(责任编辑:郭健东)

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