Glossar

Modellvalidierung

Modellvalidierung ist die unabhängige Beurteilung, ob ein Modell konzeptionell solide, korrekt implementiert und für seinen konkreten Verwendungszweck leistungsfähig ist.

Die Validierung stellt die Effective Challenge gegenüber Modellentwicklung und Modellnutzung sicher. Nach PRA SS1/23 umfasst sie eine unabhängige Prüfung der konzeptionellen Solidität und Eignung, die Verifikation der korrekten Implementierung, die laufende Überwachung der Modellleistung sowie eine periodische Revalidierung in einem dem Tier entsprechenden Rhythmus. Die MaRisk verlangen eine regelmässige Validierung, welche Genauigkeit, Stabilität und Konsistenz der Modellergebnisse sowie die Grenzen aus Annahmen und Daten untersucht.

Der Verwaltungsrat stützt sich auf die Validierung als wichtigste Zusicherung, dass Modellergebnisse für Kredit-, Kapital-, Pricing- oder Compliance-Entscheide vertrauenswürdig sind. Diese Zusicherung trägt nur, wenn die Validierenden von Entwicklern und Eignern unabhängig sind, genügend Gewicht für eine echte Challenge haben und ihre Empfehlungen umgesetzt werden. Die FINMA stellte in ihrer Aufsichtsmitteilung 08/2024 fest, dass Entwicklung und unabhängige Überprüfung nicht in allen Fällen klar getrennt waren.

Häufige Schwachstellen sind eine Validierung, die sich auf das Nachrechnen beschränkt, das Abstellen auf Herstellerdokumentation ohne eigene Tests, Findings, die jahrelang offen bleiben, während das Modell weiter genutzt wird, und Revalidierungspläne, die Änderungen bei Daten, Portfolio oder Verwendung ausblenden.

In der Praxis

01
Trennt die Berichtslinien der Validierung von jenen der Modellentwicklung und der Modelleigner.
02
Deckt konzeptionelle Solidität, Datenqualität, Implementierung, Ergebnisanalysen wie Backtesting und Benchmarking sowie Modellgrenzen ab.
03
Klassifiziert Findings nach Schwere und verknüpft jedes mit einem Verantwortlichen, einer Frist und allfälligen Auflagen für die Modellnutzung.
04
Legt die Revalidierungsfrequenz nach Tier fest und löst nach wesentlichen Änderungen eine Ad-hoc-Validierung aus.
05
Testet Vendor- und KI-Modelle mit eigenen Daten der Bank, statt sich auf Angaben des Anbieters zu verlassen.

In MRM-Solution

Wie MRM-Solution unterstützt

01Jedes Modell in einem Inventar führen, mit Verantwortlichem, Einstufung, Risikoklasse nach EU AI Act und Revalidierungsterminen, verknüpft mit den freigebenden Gremien.
02Ergebnisse der KI als Vorschläge behandeln: Ein Urteil zählt erst, wenn eine Person es gegen die genauen Texte bestätigt hat.

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Quellen

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