邮储银行总行新部门对模型风险的控制措施涵盖多方面。 首先是强化模型开发管理。从需求提出开始就进行严格审核，确保模型目标与业务实际紧密契合。在开发过程中，运用多种技术手段进行验证和测试，保证模型的准确性和稳定性。 其次是建立完善的模型监控机制。持续跟踪模型在实际业务中的运行情况，及时发现可能出现的偏差和异常。一旦发现问题，能迅速启动评估流程，判断对业务的影响程度。 再者是加强人员培训。提升相关工作人员对模型风险的认识和把控能力，使其熟悉模型风险控制的流程和方法。 另外，注重数据质量的管理。因为准确的数据是模型有效的基础，通过严格的数据治理，保障输入模型的数据真实、完整、准确。 还有就是完善模型文档管理。详细记录模型的构建过程、参数设置等信息，便于后续的审查和追溯。 最后是加强与外部机构的合作交流。借鉴先进的模型风险管理经验和技术，不断优化自身的控制措施。 在模型开发管理方面，从需求审核入手，确保模型开发方向正确。需求提出后，组织多部门专业人员进行联合审核，综合考量业务目标、数据可得性等因素。开发过程中，采用多种测试方法，如模拟数据测试、历史数据回测等，对模型进行全面验证。 建立模型监控机制时，运用自动化工具实时收集模型运行数据。设定关键指标阈值，一旦指标超出范围，系统自动发出预警。同时，定期人工复盘模型运行情况，结合业务场景分析异常原因。 人员培训上，制定分层分类的培训计划。针对不同岗位人员，如模型开发人员、风险管理人员等，设置不同的培训课程。培训内容包括模型理论知识、风险案例分析等，通过线上线下相结合的方式，确保培训效果。 数据质量管理贯穿数据全生命周期。在数据采集阶段，规范数据录入标准；在数据存储阶段，定期进行数据清洗和校验；在数据使用阶段，对数据变更进行严格审批。 模型文档管理要求详细记录模型的各个环节。从模型设计思路、算法选择，到参数调整过程等都要准确记录。文档格式统一规范，便于不同人员查阅和理解。 加强与外部机构合作交流，积极参加行业研讨会。与专业的风险管理机构建立合作关系，定期开展交流活动，分享模型风险管理的最佳实践案例，共同探讨应对新风险挑战的策略。