来自 网络 2021-11-08 20:02 的文章

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对于许多实施模型管理实践的银行来说,确保合规性和管理模型有效性常常是不一致的。例如:巴特勒分析公司(Butler Analytics)2014年8月的一篇文章称,"美国一家主要银行的建模人员现在花80%的时间来满足监管要求,51ddos攻击防御,从而减少了急需的新模型开发。"虽然这种情况很极端,但每家银行都看到对其分析团队服务的需求在增加。一家银行客户抵押贷款部门的一位高管告诉我们,在一段时间内,其25%的分析人员不得不转移到收集、准备和报告监管机构要求的数据上,光是劳动力成本,该行就损失了数千万美元。好消息是,服务器对DDOS的防御,一些银行正在走在前面。他们正在提高回答分析问题的能力,同时减轻分析团队的负担。事实上,一家银行将80%的建模时间用于监管要求,可以将支出减少到20%或更少。这种更高效、更精简的方法将集中式模型管理与自动化、可配置的工作流工具相结合。如下图所示,工作流在模型生命周期的每个阶段强制执行已批准的流程。流程中内置了对整个模型生命周期中关键细节、决策和批准的捕获。中央存储库保存所有运行中和正在开发的模型的清单,它们的目的、数据类型/来源、关键假设、排除、预测特征、分段方案、模型使用的位置、使用限制,局域网ddos防御方法,当稳定性或性能指标下降时,模型管理解决方案还会自动执行计划的验证,并标记模型以供审查。这使得银行更容易将模型保持在最佳性能,以及发现和解决任何合规问题。通过中央存储库,cdn节点防御DDoS,组织中的相关方手头有详细的信息来响应内部或监管机构的查询,例如为什么要为模型选择特定的分段方案。他们可以很容易地证明为什么在模型更新过程中添加了新的预测特征,以及它是如何发展的。他们可以向监管机构提供证据,证明对所有潜在的经济驱动因素进行了严格的分析,以便进行长期和低迷的PD估计。关于这种模型管理方法的更多信息,我将再次插入我们最新的Insights白皮书"减少分析团队的监管阻力"(No.82)。

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