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恒丰银行开发的运营风险监测预警模型极为关键，这需要综合考虑众多因素。如何高效地开发与应用这一模型，确实是一个值得深入研究的议题。
模型开发的综合考量
恒丰银行在开发运营风险监测预警模型时，并不仅仅是构建一个功能。这需要考虑当前的业务环境、监测系统的处理方法以及数据的质量。比如，业务场景可能包含多种金融产品和服务之间的互动。2020年，对一些业务场景进行了审查，发现存在不少与风险管理相关的数据管理问题。而且，数据质量的不一致影响了模型的精确度，因此必须精确挑选合适的模型。
业务场景丰富多样，涵盖了贷款、储蓄等多种类型，各自的风险状况亦不尽相同。各网点在执行业务操作时，流程各异，由此产生的数据表现亦有所差异。这些因素在模型开发过程中都需予以充分考虑。
多领域专家的协作
模型构建涉及众多领域专家的协作。业务领域的专家对流程和潜在风险了如指掌，数据专家则对数据状况有深入理解，而系统技术专家则负责搭建技术框架。在分析业务场景和确保数据质量上，每位专家都扮演着至关重要的角色。
以一次过去的风险事故为例，业务领域的专家们指出了操作中可能存在的风险隐患，数据领域的专家们通过相关数据分析来确认风险发生的概率，而系统技术方面的专家们则在思考如何从技术层面进行风险监测和预警。若缺少任何一方的共同努力，都可能引发严重后果。此外，由于每位专家的工作节奏各异，协调配合上也存在一定挑战。
模型开发的实施分类
该团队对120个风险监测预警模型进行了分类应用。对于高频但风险较低的风险点，采用了T+1的监测方式。例如，对于小额信贷这类高频低危风险，T+1的监测足以确保及时发现问题的存在。
大数据平台展现出显著优势，基于此，我们创建了快速响应的实时监测模型和T+1日的预警系统。实时监测针对紧急的异常交易风险非常适用，而T+1日的业务监测则适用于日常运营风险的常规分析。根据风险特性的不同，采取相应的分类处理方式。
数据来源与平台关系
运营风险监控系统依托大数据平台搭建，该系统的非实时监测模型所需数据来源于数据仓库。这个数据仓库中存放着大量的数据，并且数据持续更新中。
2021年的数据流量来看，每天都有大量的业务数据被录入。大数据平台强大的存储功能保证了数据不会丢失，其计算能力也让模型能够迅速处理这些数据，这些都为运营风险的监测和预警提供了坚实的保障。
T+1日业务监测的构建
运营风险监测系统的数据集市为T+1日的业务监测模型计算供应所需数据。首先，该集市负责对原系统数据进行整理和汇总。
在该分行，我负责过数据整理，整理完毕后制作成了便于查询分析的宽表。利用集市数据，可以提取出风险相关要素，从而进行风险评估。我们实现了T+1日的模型管理和规则运算，这个过程相当于对日常运营进行每日回顾。
系统集成架构设计
风险预警时效的划分对系统集成的架构设计有着重要影响。在T+1日的业务监测和准实时监测中，对架构的需求存在差异。
在构建系统架构时，必须思考如何高效完成数据提取和模型分配等工作。不同监测周期对应的应用负责不同的任务，例如，T+1日的业务监测应用就需要处理模型管理等多项工作。如何优化这些任务之间的配合，是一个需要面对的难题。
大家对恒丰银行的运营风险监测预警模型有何改进建议？期待大家的点赞、分享和评论。
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