모델 위험 관리
모델 위험 관리를 위한 MATLAB은 모델 라이프사이클의 모든 접점에서 데이터, 시스템 및 타사 제품과 상호 운용 가능한 일원화된 통합 툴을 제공합니다. 초심자에서 숙련된 코더에 이르기까지 MATLAB을 사용하여 다음을 할 수 있습니다.
- 코드 생성 및 문서 연결을 통해 반복 가능한 워크플로 캡처
- 지속적인 모니터링을 위해 테스트 및 검증 자동화
- 알고리즘, 모델, 앱을 수평 및 수직으로 확장
- 전체적인 모델 이력과 사용 보고를 통해 라이프사이클 전체에 걸쳐 문제에 집중
모델 위험 라이프사이클 전체에서 MATLAB 사용
MATLAB 모델 위험 관리 플랫폼은 라이프사이클 전체에 걸친 데이터 및 모델 관리를 뒷받침하는 완전히 사용자 지정 가능한 구성요소 여섯 개로 이루어져 있습니다. 각 구성요소는 데스크탑에서 클라우드에 이르는 기존 툴 및 인프라와 통합됩니다. 모든 라이프사이클 단계는 전체적인 모델 이력 및 사용을 추적하는 중앙 집중식 모델 인벤토리를 통해 동기화됩니다.
모델 인벤토리 및 리포지토리(MIR)
모델 및 모델링 프로젝트 관리
- 모델에 대한 중앙 집중식 액세스 제공
- 모델 검증 프로젝트 관리
- 모델, 중간 결과 및 감사용 기록 검사

1단계: 모델 개발 환경(MDE)
정의 및 개발
- 모델 및 방법론의 탐색, 개발, 백테스트 및 문서화
- 모델 개발의 투명성 및 재현성 개선
- 모델 설명서 및 보고서 자동 생성
2단계: 모델 검토 환경(MRE)
검토 및 승인
- 전체 모델 아티팩트 세트에 대해 독립적인 모델 검토 수행
- 모델 파라미터에 대해 대화형 방식으로 민감도 분석 수행
- 응답 및 해결을 위해 필요한 부분에 주석과 플래그 지정
3단계: 모델 테스트 및 검증 환경(MTVE)
품질 보증 및 검증 수행
- 승인된 모델의 프리프로덕션 테스트 및 검증을 위한 환경 제공
- 자동으로 단위 테스트를 실행하고 테스트 리포트 생성
- 기존에 배포된 프로덕션 모델을 기준으로 프리프로덕션 모델의 테스트 비교

4단계: 모델 실행 환경(MEE)
모델 구현 및 배포
- 통제된 보안 환경에서 프로덕션 모델을 호스트하고 최종 사용자에게 확장 적용
- 변환 없이 프로덕션 환경에 모델 배포
- 기존 기술 인프라와 통합

5단계: 모델 모니터링 대시보드(MMD)
모니터링, 보고, 평가
- 구성 가능한 웹 대시보드를 사용하여 모델 실행 결과 요약
- 데이터 세그먼트 탐색 및 자동화된 모니터링을 위한 경고와 임계값 구성