人工智能基于海量數(shù)據(jù)和復雜的機器學習算法,實質(zhì)上是算法和建模對傳統(tǒng)銀行經(jīng)營管理行為的替代。近年來,模型在商業(yè)銀行經(jīng)營管理中應用的廣度不斷拓展、深度不斷提高,大幅提升了商業(yè)銀行的智慧化水平。但隨著模型在商業(yè)銀行經(jīng)營管理領域的廣泛應用,由于本身的局限性(模型質(zhì)量問題和模型管理問題),模型風險已成為商業(yè)銀行面臨的重要風險類型,對銀行經(jīng)營和整個金融體系的穩(wěn)定性產(chǎn)生了重大沖擊和影響。為此,監(jiān)管部門應及早健全并強化對商業(yè)銀行模型風險的監(jiān)管要求,加快發(fā)展監(jiān)管科技,應對金融科技加速應用帶來的挑戰(zhàn);商業(yè)銀行應將模型風險提升到戰(zhàn)略層面,強化對模型風險的評估和研究,從戰(zhàn)略高度加強模型風險管理,有效發(fā)揮模型的長處而避免其可能帶來的系統(tǒng)性影響。 

【文章來源】：征信. 2018年09期 第1-7頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
一、人工智能實質(zhì)上是算法和建模對傳統(tǒng)銀行經(jīng)營管理行為的替代
二、模型在商業(yè)銀行經(jīng)營管理中應用的廣度不斷拓展、深度不斷提高
三、模型風險已成為商業(yè)銀行面臨的重要風險類型
    （一） 模型質(zhì)量問題
    （二） 模型管理問題
四、模型風險對商業(yè)銀行和金融體系的系統(tǒng)性沖擊效應日漸顯現(xiàn)
五、監(jiān)管部門應及早健全并強化對商業(yè)銀行模
六、商業(yè)銀行應將模型風險提升到戰(zhàn)略層面


【參考文獻】：
期刊論文
[1]人工智能賦能商業(yè)銀行業(yè)務拓展的實踐探討[J]. 丁曉平.  金融縱橫. 2018(11)

碩士論文
[1]PF銀行智慧銀行及其運行保障的研究[D]. 李強.華中科技大學 2018



本文編號：2895228