没有风险，就没有回报。从本质上讲，金融机构是冒险的实体。他们必须在风险与潜在利益之间权衡，以造福其投资者，股东和成员。

如今，银行和金融机构正在部署模型风险管理(MRM)解决方案，该解决方案比以往任何时候都更加复杂和多样化。分析师麦肯锡(McKinsey)表示，模型的数量也在急剧增加(大型机构每年以10%到25%的比率)，因为银行利用模型进行越来越广泛的决策。正在使用高级分析技术(例如机器学习)创建更复杂的模型，以实现更高的性能标准。

对模型，监管挑战和人才稀缺的日益依赖正促使银行朝着更有效和以价值为中心的模型风险管理框架发展。

模型越复杂，在决策过程中引入错误的机会就越大。风险治理必须解决许多问题，包括污染挑战或模型之间相互关联的风险。数据始终令人担忧，不仅是用于开发模型的数据质量，还在于模型运行时是否使用了正确的数据。

风险模型本身可能被错误地用于错误目的，例如欺诈。有许多导致巨额财务损失的风险模型示例。由于手动数据输入和基本的人为错误，发生了许多事故。

解决方案是转向人工智能(AI)以减少这些风险。在软件先驱汤姆·西贝尔(Tom Siebel)的书《数字化转型和大规模灭绝》中，他建议公司停止“自己动手”数字化方法。相反，成功的组织应该在基于模型驱动的体系结构的久经考验的现有技术堆栈上构建应用程序。

这种架构依赖于几种不同技术的融合：弹性云，大数据，人工智能和物联网(IoT)。数字化转型不再仅仅是改善运营。相反，它将破坏业务模型的核心并改变我们的思维方式。

这种转变的核心是人工智能。投资该技术的公司通常会继续创建实验实验室，并成为真正的创新中心。他们通过吸引潜在的专家，吸引专家和专家，同时为其数字业务模型创建新的基础架构。

实际上，我们的研究表明，十分之八的AI采纳者(81%)看到了好处。人工智能在未来三年中有望实现的最大性能改进包括从数据中获得更快的洞察力(78%)，减少手动任务(77%)和改善决策(77%)。

关于风险用例的采用率，公司期望流程自动化是与AI相关的最大改进。信用评分，数据清理和增强功能以??及风险等级紧随其后。