模型风险指的是基于模型输出做出决策可能带来的后果。这些后果可能包括财务损失、业务下降、战略决策失误，甚至损害银行或机构的声誉。模型风险的主要来源和影响因素包括：
数据风险：
数据的质量直接影响模型的性能，包括数据缺失、偏差和噪声等。
模型设计风险：
模型结构、算法和参数设计不合理可能导致性能下降或错误。
训练风险：
训练过程中参数设置不当、数据不充分或算法选择不合理也会影响模型。
环境风险：
模型在实际应用中可能受到外部环境因素的影响，如输入数据变化和计算资源限制。
模型的基本错误：
模型可能包含基本错误，如简化或近似方法的不准确假设。
模型使用不当：
模型本质上是对现实的简化，当模型应用于新产品或市场，或在市场条件或客户行为发生变化时，可能会产生不适当的模型风险。
模型风险管理是确保模型在各种情况下都能稳健、安全、可靠运行的重要措施