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Glossar

Modell-Tiering

Modell-Tiering ordnet jedem Modell eine Risikostufe nach Wesentlichkeit und Komplexität zu, die Tiefe und Häufigkeit von Validierung und weiteren Kontrollen bestimmt.

Nicht jedes Modell verdient dieselbe Prüftiefe. Tiering macht das Modellrisikomanagement verhältnismässig. Die PRA erwartet einen einheitlichen, institutsweiten Ansatz, der jedem Modell eine Wesentlichkeitsstufe zuordnet, gestützt auf quantitative Grössen wie Exposure oder Anzahl betroffener Kunden und auf die Bedeutung für Geschäftsentscheide, sowie eine Komplexitätsstufe. Die FINMA unterscheidet in ihrer Aufsichtsmitteilung 08/2024 ebenso die Wesentlichkeit einer Anwendung von der Wahrscheinlichkeit, dass ihre Risiken eintreten, und die MaRisk richten ihre Modellanforderungen nach Komplexität, Bedeutung und Risiko aus.

Für die Geschäftsleitung entscheidet das Tiering, wohin die Validierungskapazität fliesst und welche Modelle der Verwaltungsrat im Reporting sieht. Eine falsche Einstufung ist deshalb ein Governance-Fehler: Ein zu tiefes Tier bedeutet zu wenig Challenge für ein kritisches Modell, ein zu hohes bindet knappe Validierungsressourcen.

Typische Fehler sind uneinheitlich angewandte Kriterien in verschiedenen Geschäftsbereichen, Einstufungen, die nach einer Ausweitung der Modellnutzung nie überprüft werden, und Komplexitätsbewertungen, die KI-spezifische Faktoren wie Erklärbarkeit, Data Drift oder Autonomiegrad ausblenden.

In der Praxis

  1. 01
    Verwendet dokumentierte, institutsweite Kriterien für Wesentlichkeit und Komplexität mit klarer Zuordnung zu den Tiers.
  2. 02
    Verknüpft jedes Tier mit einem Mindestumfang der Validierung, einer Revalidierungsfrequenz und einer Freigabeinstanz.
  3. 03
    Überprüft das Tier bei jeder Revalidierung und bei wesentlichen Änderungen von Nutzung, Portfolio oder Daten.
  4. 04
    Lässt den Tiering-Ansatz selbst periodisch validieren oder überprüfen.
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Quellen

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