一、目的

  为适应金融科技发展趋势和人工智能模型的创新应用，进一步规范上海农商银行（以下简称“本行”）模型管理工作，提升模型管理水平，本行结合自身数字化转型战略与实际情况，制定《上海农商银行模型管理办法》《上海农商银行模型验证管理规定》《上海农商银行数据安全管理办法》等办法。

  二、管理架构

  本行在高级管理层设立模型管理委员会，是本行模型评审的专门机构，主要负责职责范围内的模型评审工作，承担模型相关事项的决策和审批，以及听取模型管理工作情况汇报等。

  本行建立模型风险管理三道防线机制，模型所有者是本行模型风险管理的第一道防线，负责模型开发、优化、退出等工作；总行风险管理部是本行模型风险管理的第二道防线，负责模型的分级分类管理、有效性评估等工作；总行审计部是本行模型风险管理的第三道防线，负责对本行模型管理情况开展独立、客观的审计监督与评价。

  三、管理要求

  （一）模型分级分类管理

  本行根据管理要求、模型应用场景以及审批决策对模型的依赖度，对模型进行分级分类管理。模型类别和分类标准由总行风险管理部进行统一制定和维护。

  （二）模型生命周期管理

  本行对人工智能模型开发应用进行统一管理，建立模型算法产品外部引入的准入机制，对模型研发过程进行主动管理，实现模型算法可验证、可审核、可追溯。

  本行明确规定信息系统与模型算法在投入使用前，应当对其数据与模型使用的合理性、正当性、可解释性，以及数据利用对相关主体合法权益的影响、伦理道德风险及防控措施有效性等方面开展审查，从源头杜绝重大科技伦理风险。

  使用人工智能技术开展业务时，应当就数据对决策结果影响进行解释说明和信息披露，实时监测自动化处理与系统运行结果，建立人工智能应用的风险缓释措施，包括制定退出人工智能应用的替代方案，对安全威胁制定应急方案并开展演练。

  模型投入使用后，模型所有者应持续开展模型监测，充分评估模型的有效性。监测过程中发现重大问题，经影响评估后，继续使用模型会产生重大负面影响，模型应进行优化或退出。

  （三）数据安全和知识产权保护

  模型所有者应按照《上海农商银行保密管理办法》，对模型相关的所有材料严格执行保密管理制度，严格控制知悉范围。

  本行建立适应云下、云上环境以及分布式架构的综合网络安全防护体系，部署防火墙、入侵检测、恶意代码检测、桌面管理、应用防火墙、网页防篡改、数据防泄漏、运维堡垒机等多种安全设备和软件，最大限度地降低数据泄露事件的发生风险。

  模型所有者应按照《上海农商银行知识产权管理办法》，对符合条件的模型做好相关知识产权保护。