金融風控模型建設及管理規范TOC\o"1-2"\h\u3252第一章：概述 399921.1金融風控模型建設背景 349921.2金融風控模型建設目標 3168761.3金融風控模型建設原則 310395第二章：風控模型框架設計 4303112.1風控模型整體框架 4164882.2模型類型及選擇 4239142.3風控模型模塊劃分 55570第三章：數據管理 5320753.1數據來源與采集 563863.1.1數據來源 58783.1.2數據采集 6120503.2數據清洗與處理 6165233.2.1數據清洗 635593.2.2數據處理 691323.3數據存儲與管理 679973.3.1數據存儲 747653.3.2數據管理 728727第四章：特征工程 7129044.1特征篩選 751904.2特征轉換 723144.3特征組合與優化 824729第五章：模型開發與訓練 8270195.1模型開發流程 8195235.1.1需求分析 8261435.1.2數據收集與處理 9252025.1.3模型設計與選擇 981825.1.4模型開發與實現 9244185.2模型訓練方法 9191735.2.1數據劃分 956245.2.2模型訓練 9110305.2.3模型調優 9274345.3模型評估與優化 9177485.3.1模型評估指標 10239595.3.2模型評估方法 10324415.3.3模型優化 10771第六章：模型部署與監控 1037806.1模型部署流程 10293326.1.1模型準備 10325446.1.2模型部署 1025536.1.3模型測試 1137486.2模型監控指標 11115046.3模型預警與干預 11146776.3.1預警機制 11229736.3.2干預策略 1130062第七章：模型維護與更新 126557.1模型維護流程 12301437.1.1檢查與評估 12232767.1.2維護內容 129867.1.3維護流程 124097.2模型更新策略 12227717.2.1動態監測 12210757.2.2定期評估 12189777.2.3更新策略 1217417.3模型版本管理 13268697.3.1版本命名 13114317.3.2版本控制 13192047.3.3版本更新 1331680第八章：風控模型管理規范 13116528.1模型管理制度 13220188.1.1制定目的 13179408.1.2適用范圍 1342028.1.3管理原則 1372228.2模型管理流程 13187178.2.1模型開發 14244388.2.2模型部署 14234038.2.3模型維護 14102348.2.4模型退役 14186118.3模型管理責任與權限 14154338.3.1模型管理組織 14259768.3.2責任劃分 1437198.3.3權限設置 1421557第九章：合規與監管 15298329.1合規要求 15255159.1.1概述 15310659.1.2法律法規遵循 15216949.1.3行業標準遵循 15236029.1.4內部規章制度遵循 15276779.2監管政策 15122789.2.1概述 1557059.2.2監管政策遵循 15265369.2.3監管政策研究 16227119.3內外部審計 16162469.3.1內部審計 16248669.3.2外部審計 1612118第十章：風控模型建設與優化實踐 161952510.1實踐案例分析 161517010.2風控模型建設經驗總結 171833010.3風控模型建設發展趨勢 17第一章：概述1.1金融風控模型建設背景金融行業的快速發展，金融風險也日益增加，對金融機構的穩健經營構成了嚴重威脅。為了有效識別、評估、監控和控制金融風險，金融風控模型建設成為了金融行業關注的焦點。大數據、人工智能等先進技術在金融領域的應用，為金融風控模型建設提供了新的技術支持和方法論，使得金融風控模型在預防和降低金融風險方面發揮著越來越重要的作用。1.2金融風控模型建設目標金融風控模型建設的主要目標如下：（1）提高金融風險識別和預警能力。通過構建科學、高效的金融風控模型，能夠準確識別各類金融風險，對潛在風險進行預警，為決策層提供有力的決策支持。（2）降低金融風險。通過有效的風險控制策略，降低金融風險對金融機構經營的影響，保障金融機構的穩健運行。（3）優化金融資源配置。金融風控模型可以輔助金融機構在風險可控的前提下，優化金融資源配置，提高金融服務效率。（4）提升金融行業整體風險防控水平。金融風控模型的建設與完善，有助于提升金融行業整體風險防控能力，為金融市場的穩定發展提供有力保障。1.3金融風控模型建設原則在金融風控模型建設過程中，應遵循以下原則：（1）科學性原則。金融風控模型建設應基于科學的理論和方法，保證模型在風險識別、評估和控制方面的有效性。（2）實用性原則。金融風控模型應具備較強的實用性，能夠在實際業務場景中發揮積極作用，為金融機構的風險管理提供有力支持。（3）動態調整原則。金融風控模型應具備動態調整的能力，根據市場環境、業務發展等因素的變化，及時調整模型參數，保證模型的適用性。（4）合規性原則。金融風控模型建設應遵循相關法律法規和行業規范，保證模型在合規范圍內運行。（5）保密性原則。金融風控模型涉及金融機構的核心業務數據和商業秘密，應采取嚴格的安全措施，保證模型的安全性和保密性。（6）協同性原則。金融風控模型建設應與金融機構的其他業務系統相互協同，實現業務流程的優化和風險管理的全面覆蓋。第二章：風控模型框架設計2.1風控模型整體框架風控模型整體框架是金融風險管理的核心，其設計旨在實現對各類金融風險的全面監測、評估與控制。整體框架主要包括以下幾個部分：（1）數據層：負責收集、整合各類金融業務數據，包括客戶信息、交易記錄、市場數據等，為模型提供數據支持。（2）預處理層：對原始數據進行清洗、轉換和預處理，以滿足模型輸入的要求，保證數據質量。（3）模型層：包括各類風險模型，如信用風險模型、市場風險模型、操作風險模型等，用于評估金融業務中的潛在風險。（4）評估層：根據模型輸出結果，對金融業務進行風險等級劃分，為風險控制提供依據。（5）控制層：根據評估結果，制定相應的風險控制策略，包括風險閾值設定、風險分散、風險預警等。（6）監控層：對風險控制效果進行實時監控，保證風險在可控范圍內。2.2模型類型及選擇金融風控模型類型多樣，根據業務需求和應用場景，可劃分為以下幾種：（1）統計模型：主要包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹等，適用于結構化數據，能夠較好地捕捉線性關系。（2）機器學習模型：如支持向量機（SVM）、神經網絡（NN）、集成學習（如隨機森林、梯度提升樹等），具有較強的非線性擬合能力，適用于復雜業務場景。（3）深度學習模型：如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）等，具有強大的特征提取和模式識別能力，適用于圖像、文本等非結構化數據。（4）時間序列模型：如ARIMA、LSTM等，適用于金融市場的時序數據，能夠捕捉市場動態變化。選擇風控模型時，需考慮以下因素：（1）業務需求：根據業務場景和風險類型，選擇具有針對性的模型。（2）數據特性：根據數據類型和特點，選擇適合的模型。（3）模型功能：評估模型的準確率、召回率、F1值等指標，選擇功能最優的模型。（4）計算資源：考慮模型的計算復雜度和資源消耗，選擇適合的計算平臺。2.3風控模型模塊劃分金融風控模型模塊劃分如下：（1）數據輸入模塊：負責接收和處理數據源，包括數據采集、數據清洗、數據轉換等。（2）特征工程模塊：對數據進行特征提取和特征選擇，為模型訓練提供輸入。（3）模型訓練模塊：根據訓練數據，使用選定的模型算法進行訓練，得到模型參數。（4）模型評估模塊：評估模型功能，包括準確率、召回率、F1值等指標。（5）模型部署模塊：將訓練好的模型部署到實際業務場景中，實現風險控制。（6）模型監控模塊：實時監控模型運行狀態，保證風險在可控范圍內。（7）模型優化模塊：根據模型運行效果，不斷調整模型參數，提高模型功能。（8）模型迭代模塊：根據業務發展需求，定期更新模型，以適應市場變化。第三章：數據管理3.1數據來源與采集3.1.1數據來源金融風控模型建設及管理過程中，數據來源主要包括以下幾類：（1）內部數據：包括公司內部的業務數據、客戶數據、財務數據等。（2）外部數據：包括公開數據、行業數據、市場數據、第三方數據等。（3）互聯網數據：包括社交媒體數據、網絡新聞數據、電商數據等。3.1.2數據采集數據采集是指通過技術手段獲取各類數據的過程。以下是常見的幾種數據采集方法：（1）API接口：通過調用API接口，獲取外部數據源提供的實時數據。（2）網絡爬蟲：利用網絡爬蟲技術，從互聯網上抓取相關數據。（3）數據導入：將外部數據文件（如CSV、Excel等）導入到數據庫或數據倉庫中。（4）數據錄入：通過手工或自動化工具，將紙質或電子文檔中的數據錄入到系統中。3.2數據清洗與處理3.2.1數據清洗數據清洗是指對原始數據進行篩選、去重、填補、規范等操作，以提高數據質量的過程。以下是數據清洗的幾個關鍵步驟：（1）去重：刪除重復的數據記錄，保證數據唯一性。（2）缺失值處理：對于缺失的數據，可以通過插值、刪除、均值填充等方法進行處理。（3）異常值處理：識別并處理數據中的異常值，避免對模型造成不良影響。（4）數據規范：將數據格式、數據類型、數據范圍等進行統一規范。3.2.2數據處理數據處理是指對清洗后的數據進行加工、轉換、整合等操作，以滿足模型建設及分析需求。以下是數據處理的幾個關鍵步驟：（1）特征工程：提取數據中的關鍵特征，用于模型訓練和預測。（2）數據轉換：將原始數據轉換為適合模型輸入的格式。（3）數據整合：將多個數據源的數據進行整合，形成完整的數據集。（4）數據歸一化：對數據進行歸一化處理，消除量綱影響。3.3數據存儲與管理3.3.1數據存儲數據存儲是指將處理后的數據保存在合適的存儲介質中，以便于后續使用。以下是常見的數據存儲方式：（1）關系型數據庫：如MySQL、Oracle等，適用于結構化數據存儲。（2）非關系型數據庫：如MongoDB、Redis等，適用于非結構化數據存儲。（3）數據倉庫：如Hadoop、Spark等，適用于大規模數據的存儲和計算。3.3.2數據管理數據管理是指對存儲的數據進行維護、更新、備份等操作，保證數據的安全、完整和可用。以下是數據管理的關鍵步驟：（1）數據維護：定期檢查數據質量，對異常數據進行處理。（2）數據更新：根據業務需求，定期更新數據內容。（3）數據備份：對重要數據進行備份，保證數據不丟失。（4）數據安全：加強數據安全防護，防止數據泄露、篡改等風險。（5）數據合規：保證數據使用符合相關法律法規要求。第四章：特征工程4.1特征篩選在金融風控模型建設過程中，特征篩選是關鍵步驟之一。特征篩選的主要目的是從大量原始特征中篩選出對目標變量有顯著影響的特征，以降低模型的復雜度，提高模型泛化能力。以下是特征篩選的幾種常用方法：（1）過濾式特征篩選：通過計算特征與目標變量之間的相關系數，篩選出相關性較高的特征。常用的相關系數有皮爾遜相關系數、斯皮爾曼相關系數等。（2）包裹式特征篩選：通過遞歸消除特征（RecursiveFeatureElimination，RFE）等方法，逐步篩選出最優特征子集。（3）嵌入式特征篩選：在模型訓練過程中，通過正則化方法（如L1正則化、L2正則化等）自動篩選出具有顯著影響的特征。4.2特征轉換特征轉換是特征工程的重要組成部分，其目的是將原始特征轉換為更適合模型訓練的形式。以下是幾種常見的特征轉換方法：（1）標準化：將特征值縮放到相同數值范圍，以便消除不同特征之間的量綱影響。常用的標準化方法有MinMax標準化、ZScore標準化等。（2）歸一化：將特征值縮放到[0,1]范圍內，使得特征值之間具有可比性。常用的歸一化方法有MaxMin歸一化、Log歸一化等。（3）冪變換：對特征值進行冪次轉換，以降低異常值對模型的影響。常用的冪變換方法有BoxCox變換、YeoJohnson變換等。（4）編碼轉換：將類別特征轉換為數值特征，以便模型進行訓練。常用的編碼轉換方法有獨熱編碼（OneHotEncoding）、標簽編碼（LabelEncoding）等。4.3特征組合與優化特征組合與優化是為了提高模型功能，通過合理地組合原始特征，新的特征，從而提高模型的表達能力。以下是特征組合與優化的幾種方法：（1）特征交叉：將兩個或多個特征進行組合，新的特征。特征交叉可以采用笛卡爾積、多項式交叉等方法。（2）特征融合：將不同來源的特征進行加權求和或拼接，新的特征。特征融合可以采用加權和、堆疊等方法。（3）特征選擇與組合：在特征篩選的基礎上，對篩選出的特征進行組合，新的特征。特征選擇與組合可以采用貪婪搜索、遺傳算法等方法。（4）特征優化：通過調整特征參數，優化模型功能。特征優化可以采用網格搜索、貝葉斯優化等方法。在特征組合與優化過程中，需要注意以下幾點：（1）避免過擬合：合理控制特征數量，避免模型在訓練集上表現良好，而在測試集上功能下降。（2）保持特征獨立性：避免高度相關的特征，以降低模型復雜度。（3）考慮業務背景：在特征組合與優化過程中，要結合業務背景，選擇合適的特征組合方式。（4）動態調整：根據模型訓練過程中指標的變化，動態調整特征組合與優化策略。第五章：模型開發與訓練5.1模型開發流程5.1.1需求分析在進行模型開發前，首先需對業務需求進行充分理解與分析，明確模型的業務目標、應用場景以及所涉及的風險類型，為后續的數據收集、預處理和模型設計提供依據。5.1.2數據收集與處理根據需求分析，收集與業務場景相關的各類數據，包括結構化數據、非結構化數據等。在數據收集過程中，需關注數據的完整性、準確性和一致性。數據預處理主要包括數據清洗、數據整合、特征工程等，以保證數據質量，為模型訓練提供有效支持。5.1.3模型設計與選擇根據業務需求和數據特點，選擇合適的機器學習算法和模型結構。常見的風控模型包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機等。在模型設計過程中，需關注模型的泛化能力、魯棒性和可解釋性。5.1.4模型開發與實現基于選定的模型，采用編程語言（如Python、R等）進行模型開發。在開發過程中，需遵循軟件工程規范，保證代碼的可讀性、可維護性和可復現性。5.2模型訓練方法5.2.1數據劃分將收集到的數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集。其中，訓練集用于模型訓練，驗證集用于模型調優，測試集用于評估模型功能。5.2.2模型訓練采用最小化損失函數的方法對模型進行訓練。損失函數反映了模型預測值與真實值之間的差距，常見的損失函數有均方誤差、交叉熵等。在訓練過程中，通過優化算法（如梯度下降、牛頓法等）調整模型參數，使損失函數最小化。5.2.3模型調優根據驗證集的功能指標，對模型進行調優。調優方法包括超參數調整、正則化、集成學習等。超參數調整是指對模型的參數進行優化，以獲得更好的功能；正則化是為了防止模型過擬合，提高模型的泛化能力；集成學習是將多個模型集成在一起，以提高模型的整體功能。5.3模型評估與優化5.3.1模型評估指標采用準確率、召回率、F1值、AUC等指標對模型進行評估。根據業務場景和風險類型，選擇合適的評估指標。5.3.2模型評估方法通過交叉驗證、留一法、自助法等方法對模型進行評估。交叉驗證是將數據集劃分為多個子集，輪流作為訓練集和驗證集，以評估模型的穩定性和泛化能力；留一法是將數據集中的每個樣本留出一個作為驗證集，其余作為訓練集；自助法是通過重復抽樣多個訓練集，對模型進行評估。5.3.3模型優化根據模型評估結果，對模型進行優化。優化方法包括模型結構調整、參數調整、特征選擇等。在優化過程中，需關注模型的功能、魯棒性和可解釋性，以滿足金融風控業務需求。第六章：模型部署與監控6.1模型部署流程6.1.1模型準備在模型部署前，需保證模型經過充分訓練、驗證和測試，達到預期的功能標準。以下準備工作亦不可或缺：（1）模型文檔：編制詳細的模型文檔，包括模型設計、開發、測試過程，以及相關參數、算法、數據來源等信息。（2）模型版本控制：采用版本控制系統對模型進行管理，保證模型版本的一致性和可追溯性。6.1.2模型部署模型部署流程如下：（1）部署環境準備：根據模型需求，準備相應的硬件、軟件和數據庫環境。（2）模型部署：將經過驗證的模型文件部署到生產環境中，保證模型能夠在實際業務場景中運行。（3）接口對接：根據業務需求，開發與模型相關的接口，實現與業務系統的數據交互。（4）模型參數配置：根據實際業務場景，調整模型參數，優化模型功能。6.1.3模型測試模型部署后，需進行以下測試：（1）功能測試：驗證模型在實際業務場景中的功能是否正常。（2）功能測試：評估模型在實時數據處理、響應速度等方面的功能。（3）穩定性測試：檢測模型在長時間運行過程中的穩定性。6.2模型監控指標模型監控指標主要包括以下方面：（1）模型功能指標：包括準確率、召回率、F1值等，用于評估模型在識別風險方面的有效性。（2）模型運行狀態指標：包括模型運行時長、資源消耗、系統負載等，用于評估模型在實際業務場景中的運行效率。（3）模型更新頻率：根據業務需求，定期對模型進行更新，以適應不斷變化的風險場景。（4）異常數據監控：對異常數據進行實時監控，及時發覺模型可能存在的問題。6.3模型預警與干預6.3.1預警機制預警機制主要包括以下方面：（1）閾值設置：根據模型功能指標，設定合理的預警閾值。（2）預警觸發：當模型功能指標低于預警閾值時，觸發預警。（3）預警通知：將預警信息發送給相關人員進行處理。6.3.2干預策略干預策略如下：（1）模型優化：針對預警問題，對模型進行優化，提高模型功能。（2）數據清洗：對異常數據進行清洗，消除數據質量問題對模型功能的影響。（3）參數調整：根據實際業務場景，調整模型參數，優化模型功能。（4）人工審核：在模型預警觸發后，由專業人員對風險事件進行人工審核，保證風險控制的有效性。第七章：模型維護與更新7.1模型維護流程7.1.1檢查與評估（1）定期對金融風控模型進行檢查，評估其功能、準確性和穩定性。（2）針對模型在業務場景中的表現，收集相關數據，分析模型可能存在的問題。（3）對模型進行診斷，確定維護需求。7.1.2維護內容（1）數據清洗：對模型輸入數據進行清洗，去除異常值、缺失值等，保證數據質量。（2）特征優化：分析模型中關鍵特征的表現，對不穩定的特征進行優化或替換。（3）模型參數調整：根據實際業務需求，對模型參數進行調整，以提高模型的功能。（4）模型重構：針對模型結構復雜、計算效率低等問題，進行模型重構。7.1.3維護流程（1）制定維護計劃：明確維護目標、內容、時間節點等。（2）實施維護：按照維護計劃，對模型進行維護。（3）測試與驗證：對維護后的模型進行測試，驗證其功能是否達到預期。（4）上線部署：將維護后的模型部署到生產環境。7.2模型更新策略7.2.1動態監測（1）實時監測模型在業務場景中的表現，收集相關數據。（2）分析數據，發覺模型可能存在的問題。7.2.2定期評估（1）定期對模型進行功能評估，包括準確性、穩定性、實時性等方面。（2）根據評估結果，制定更新計劃。7.2.3更新策略（1）增量更新：針對模型中部分不穩定或失效的特征，進行增量更新。（2）整體更新：當模型功能出現明顯下降時，進行整體更新。（3）模型迭代：根據業務發展需求，不斷優化模型結構，提高功能。7.3模型版本管理7.3.1版本命名（1）按照時間順序，為每個版本的模型命名。（2）版本命名應簡潔明了，易于識別。7.3.2版本控制（1）建立模型版本庫，對每個版本的模型進行管理。（2）保證版本庫中的模型具備可追溯性，便于查詢和回溯。7.3.3版本更新（1）在版本庫中記錄每個版本的更新時間、更新內容、更新人員等信息。（2）對版本進行更新時，保證更新內容符合實際業務需求。（3）更新完成后，對版本進行測試和驗證，保證其功能穩定。第八章：風控模型管理規范8.1模型管理制度8.1.1制定目的為了保證金融風控模型的合規性、有效性和可持續性，本制度旨在明確模型管理的原則、流程和責任，以實現對風控模型的全生命周期管理。8.1.2適用范圍本制度適用于公司內部所有金融風控模型的開發、評估、部署、維護和退役等環節。8.1.3管理原則（1）合規性原則：模型開發、應用和管理應符合國家法律法規、監管政策和公司內部規定。（2）有效性原則：模型應具備較強的風險識別、預測和預警能力，保證風控效果。（3）可持續發展原則：模型應具備持續優化和升級的能力，適應市場變化和業務發展需求。8.2模型管理流程8.2.1模型開發（1）需求分析：明確模型開發的目標、業務場景和數據來源。（2）數據準備：對數據質量進行評估和清洗，保證數據符合模型開發要求。（3）模型構建：選擇合適的算法和模型結構，進行模型訓練和驗證。（4）模型評估：對模型功能進行評估，包括準確性、穩定性、魯棒性等。8.2.2模型部署（1）模型審批：提交模型開發報告，經相關部門審批通過后，進行部署。（2）系統對接：將模型與業務系統進行對接，保證模型在實際業務中發揮作用。（3）監控預警：建立模型監控機制，對模型運行情況進行實時監控，發覺異常情況及時預警。8.2.3模型維護（1）數據更新：定期更新模型所需數據，保證模型適應性。（2）模型優化：根據模型運行情況，對模型進行優化和調整。（3）模型升級：根據市場變化和業務發展需求，對模型進行升級。8.2.4模型退役當模型不再適應業務需求或功能明顯下降時，啟動模型退役流程。8.3模型管理責任與權限8.3.1模型管理組織公司設立模型管理部門，負責金融風控模型的開發、評估、部署、維護和退役等工作。8.3.2責任劃分（1）模型開發部門：負責模型的需求分析、數據準備、模型構建和評估。（2）模型管理部門：負責模型的審批、部署、監控、維護和退役。（3）業務部門：負責提供模型所需數據，協助模型開發、評估和部署。8.3.3權限設置（1）模型開發部門：具有模型開發、評估和報告提交的權限。（2）模型管理部門：具有模型審批、部署、監控、維護和退役的權限。（3）業務部門：具有提供數據和協助模型開發、評估和部署的權限。第九章：合規與監管9.1合規要求9.1.1概述合規要求是指金融風控模型建設及管理過程中，需遵循的相關法律法規、行業標準和內部規章制度。合規要求對于保障金融風控模型的有效性、合規性和穩健性具有重要意義。9.1.2法律法規遵循金融風控模型建設及管理應嚴格遵守國家有關法律法規，包括但不限于《中華人民共和國銀行業監督管理法》、《中華人民共和國反洗錢法》、《中華人民共和國網絡安全法》等。同時應關注法律法規的修訂和更新，保證金融風控模型的合規性。9.1.3行業標準遵循金融風控模型建設及管理應遵循相關行業標準，如中國人民銀行、銀保監會、證監會等監管機構發布的行業標準。還應關注行業協會、專業機構發布的行業最佳實踐，以提高金融風控模型的行業競爭力。9.1.4內部規章制度遵循金融風控模型建設及管理應遵循內部規章制度，包括公司章程、風險管理手冊、內部控制制度等。內部規章制度應保證金融風控模型在設計、開發、實施、運行、維護等環節的合規性。9.2監管政策9.2.1概述監管政策是指金融監管部門針對金融風控模型建設及管理所制定的政策和措施。監管政策對于引導和規范金融風控模型的發展具有重要意義。9.2.2監管政策遵循金融風控模型建設及管理應密切關注監管政策動態，保證金融風控模型符合監管要求。具體包括：（1）監管指標體系：根據監管要求，建立和完善金融風控模型的監管指標體系，保證模型輸出結果與監管指標相匹配。（2）監管報告：按照監管要求，定期編制和提交金融風控模型的相關報告，包括模型運行情況、風險狀況、合規性等。（3）監管審查：積極配合監管部門的審查工作，保證金融風控模型的建設及管理符合監管要求。9.2.3監管政策研究金融風控模型建設及管理應關注監管政策的研究，分析監管政策對金融風控模型的影響，及時調整和優化模型，保證模型的合規性和有效性。9.3內外部審計9.3.1內部審計內部審計是指公司內部對金融風控模型建設及管理的審計活動。內部審計旨在保證金融風控模型合規、有效，及時發覺和糾正潛在風險。（1）審計內容：內部審計主要包括對金融風控模型的設計、開發、實施、運行、維護等環節的審計。（2）審計頻率：內部審計應定期進行，至少每年一次，特殊情況下可根據需要進行臨時審計。（3）審計結論：內部審計結論應客觀、公正，對金融風控模型的合規性和有效性作出評價。9.3.2外部審計外部審計是指由獨立第三方對金融風控模型建設及管理的審計活動。外部審計有助于提高金融風控模型的透明度和公信力。