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在过去几年里，国内商业银行通过开展内部风险计量体系建设和实施新《巴塞尔资本协议》，开发了内部评级评分等各类信用风险模型。如何对这些模型进行全生命周期管理，最大限度地减少模型风险，已成为当前风险险模型管理的重要问题之一。经过几年探索实践，建设银行研发上线了风险计量模型实验室管理体系，以实现全行信用风险模型开发和验证过程的规范化管理，提高模型研发效率，最大限度地控制模型风险。
一、 信用风险模型管理的重要意义
从1999年开发第一个信用评级打分卡模型至今，建设银行信用风险模型开发已经历了十余年历程。从2005年开始，建设银行开始大量研发、部署各类信用风险模型。截至目前，信用风险模型体系包括非零售类客户评级模型体系、零售客户评分和分级模型体系、经济资本计量模型体系等几十个模型：在人力资源有限的条件下，如何对上述模型及时开展监测分析、验证、重新开发？传统的模型研发管理模式面临挑战。
与此同时，随着商业银行各项业务的快速发展，新业务、新敞口不断出现，如何根据业务需要快速开发部署各类模型，也已成为银行风险计量领域的当务之急。据了解，美国银行（Bank of America）针对不同零售业务细分敞口开发了接近700张评分卡，并且还在不断根据细分敞口研发各类模型（如零售类评分卡每年要开展几十张），可想而知，如果没有行之有效的模型管理、数据体系支持，这几乎是难以完成的任务。
国内银行业开展信用风险模型研发尚处于起步阶段，目前大都采用传统的模型研发和验证模式。在该模式下，每开发或验证一个模型，均需要成立单独的项目团队，搭建单独的模型开发平台，单独向业务生产系统寻求数据支持，寻找合适的建模人员，单独编写一套代码等，整个模型研发过程分散、效率较低，数据文档安全问题、模型风险问题难以得到有效控制，关键建模人员的流失也给商业银行风险计量的知识积累带来困难。这种传统模式难以应对当前的模型研发需求，尽快提出一整套创新型的模型管理体系已是当务之急。
二、信用风险模型管理实践——风险计量模型实验室
建设银行在模型研发过程中，通过过去几年模型研发经验的积累，认识到了传统模型研发模式存在的各类问题，开始着手研发模型管理体系——风险计量模型实验室。从2006年开始，整个模型管理体系建设分为方案框架设计、具体方案设计、IT系统开发等多个阶段，并于2010年正式上线运行 截至目前，风险计量模型实验室已支持了多个计量模型的开发、监测和验证工作，有效支持了业务发展。
风险计量模型实验室体系由管理制度、支持团队、技术平台、风险数据库四部分组成，是建设银行进行模型开发、验证与管理的平台。不同于非零售客户评级等具体的风险计量工具，风险计量模型实验室属于风险计量体系的重要基础设施之一。
1．风险计量模型实验室的设计目标
（1）有效控制模型风险模型风险已经成为现代银行业金融机构面临的重要风险之一。从20世纪末长期资本管理公司（LTCM）倒闭事件到近期发生的摩根大通巨额亏损事件，模型风险均是导致上述金融机构破产或发生巨亏的部分原因之一。从模型生命周期来看，在模型设计、模型研发、模型发布以及模型使用过程中产生的，导致模型输出结果与原预期设计输出结果偏离的可能性均可归为模型风险。通过模型实验室的模型管理体系，将能在最大限度上减少模型风险。
（2）提高模型研发效率。随着银行研发的模型数量增多以及新业务快速发展，原来手工作坊式的模型研发模式已经无法满足管理需要：设计一套标准化、规范化的模型开发管理流程，对各类模型快速实施开发、验证，及时进行监测，是模型实验室建设的主要目的之一。
（3）实现知识积累。计量模型开发是风险管理中知识密集型的领域。模型研发过程高度依赖核心建模团队，建模知识经验的积累往往通过核心专家个人经验增长的方式实现。商业银行在风险计量模型开发过程中，往往投入较多的时务和人力资源。一旦核心专家流失，计量知识无法实现有效传承、将给商业银行带来较大损失。因此，模型实验室也要具备知识积累的功能。
（4）实现全面安全监控。商业银行的客户数据、信息是银行最宝贵的资源，同时银行对客户信息数据的安全性负有不可推卸的责任。在建模过程中积累的知识文档属于商业银行的重要机密，知识文档的流失也将给银行带来重大损失：在风险计量模型开发过程中，经常会有外部咨询公司、本行建模人员、本行数据处理人员等各类人员接触数据和文档，如果没有完善的数据和文档安全管理体系，容易产生数据和文档流失的风险。通过模型管理体系，实现全面安全监控是模型管理体系要达成的另一重要目标。
（5）界面友好易用。为减少模型开发人员熟悉模型管理体系本身所花费的时间，应尽量通过“轻客户端”模式，采用Windows图形界面，形成一个界面友好、容易上手的使用环境。
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