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Konzept zur Identifikation, Bewertung und Steuerung von Risiken aus dem Einsatz quantitativer Modelle.
Model Risk beschreibt die Gefahr, dass analytische oder statistische Modelle falsche, verzerrte oder unzuverlässige Vorhersagen liefern und dadurch finanzielle, regulatorische oder operative Schäden verursachen. Das Konzept umfasst Modellvalidierung, Datenqualität, Governance, Monitoring und Dokumentation, um Unsicherheiten, Überanpassung und Implementierungsfehler systematisch zu identifizieren und zu steuern.
Anteil der Zeit, in der Modellleistung signifikant von der Baseline abweicht.
Quantitative Fehlermaße wie RMSE, AUC oder Log-Loss in Produktion.
Anteil der Modelle und Use-Cases, die formalen Validierungsprozessen unterliegen.
Ein großes Institut etabliert ein zentrales Validierungsteam, Standardtests und Reporting an das Risikomanagement.
Automatisierte Pipeline überwacht Drift, Performance und erzeugt Alerts für Modelle im Produktivbetrieb.
Prüfung zeigt Lücken in Dokumentation und Validierungsumfang; Nachbesserungen werden gefordert.
Definieren von Governance- und Validierungsrichtlinien.
Aufbauen einer Validierungs- und Monitoringinfrastruktur.
Etablierung regelmäßiger Prüfungen, Reporting und Eskalationswege.