Che cos'è la gestione del rischio modello?
Framework per l'identificazione, la misurazione e il controllo dei rischi derivanti dallo sviluppo e dall'implementazione di modelli di apprendimento automatico, garantendo che i modelli soddisfino gli standard normativi e di prestazione
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- Comprende il rischio di sviluppo (qualità dei dati, selezione delle funzionalità, scelta dell'algoritmo), il rischio di implementazione (degrado delle prestazioni, deriva concettuale) e il rischio operativo (conseguenze indesiderate, problemi di equità), che richiedono convalida e test continui.
- Implementa framework di governance che includono inventario dei modelli, controllo delle versioni, benchmarking delle prestazioni, test di bias, requisiti di spiegabilità e documentazione di conformità allineata agli standard normativi come SR 11-7 e alle normative sull'intelligenza artificiale.
- Monitora i modelli implementati tramite indicatori chiave di prestazione, rilevamento della deriva dei dati, monitoraggio dell'affidabilità delle previsioni e test A/B, attivando la riqualificazione o il ritiro quando le prestazioni scendono al di sotto di soglie accettabili.
La gestione del rischio del modello si riferisce alla valutazione dei rischi generati da potenziali conseguenze avverse di decisioni basate su modelli errati o utilizzati impropriamente. Lo scopo della gestione del rischio del modello è applicare tecniche e pratiche che consentano di individuare, misurare e mitigare i rischi di un modello, cioè la possibilità che un modello contenga errori o venga utilizzato nel modo sbagliato. Nei servizi finanziari, il rischio del modello coincide con il rischio di perdite derivanti dall'utilizzo di modelli non sufficientemente accurati per prendere decisioni, spesso nel contesto della valutazione di prodotti finanziari, prevalentemente in attività quali l'assegnazione di punteggi di credito ai clienti, la previsione in tempo reale delle probabilità di transazioni fraudolente con la carta di credito, e il riciclaggio di denaro. Gli istituti finanziari fanno molto affidamento su modelli di credito, di mercato e comportamentali; pertanto, la gestione del rischio del modello è diventata un elemento fondamentale per la gestione del rischio e l'efficienza operativa in generale. Questi istituti fanno profitti principalmente assumendosi rischi: i modelli sono ottimizzati per valutare i rischi, capire il comportamento del consumatore, analizzare l'adeguatezza del capitale ai fini della conformità, prendere decisioni di investimento e gestire l'analisi dei dati. L'implementazione di una gestione efficace del rischio del modello è un requisito fondamentale per organizzazioni che dipendono molto da modelli quantitativi per le loro attività operative e i loro processi decisionali.
Risorse aggiuntive
- Gestione più intelligente di rischio e conformità con dati e AI
- Modernizzare la gestione del rischio →
- Blog: Modernizzare e dimensionare i calcoli del VaR (valore a rischio) e la gestione del rischio con Apache Spark, Delta Lake e MLflow
- Costruire una moderna soluzione per la gestione del rischio nei servizi finanziari
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