随着越来越多的金融机构进入线上化转型阶段，对模型的重视程度变得越来越高、使用也越来越广泛，而随着模型复杂度及应用场景的增加，如何确保建立的模型合理有效，则需要在模型上线前进行验证。
模型验证的目的是为了确保数据分析的准确性、模型设计的合理性、开发过程和结果的有效性、稳定性，以及模型是否符合业务逻辑、是否符合监管要求等。针对以上几个关键点，可以从以下几个方面对模型进行验证。
1.数据验证
对建模数据进行验证，是为了确保数据分析、处理过程的准确性，确保选取的样本数据具有代表性，能够符合建模的要求。
数据验证主要包括数据来源的准确性、数据选择的完整性、数据质量及缺陷的处理方式等。
首先要确认数据来源、表之间的逻辑关系、字段的含义等是否清晰准确；其次要确认样本数据的选取时间段是否满足样本量、表现期等的要求，同时尽可能的保证市场环境、客群情况与当前基本一致，以减少影响模型稳定性的因素。
另外，数据也应基本能够覆盖风险特征的各个维度，确保样本的全面性。
最后要确认数据处理过程中，对于数据缺陷问题的处理方式是否合理，如缺失率高于90%的数据指标一般应直接剔除；极端值可以进行分位数替换；特殊值根据其含义和分布情况，将其转化为有效信息，一般单独分箱。
2.模型设计验证
模型设计验证主要包括模型方法论验证、样本排除规则和关键定义验证，确保模型的设计的合理性、适用性。
根据业务实际情况，如业务类型、业务发展阶段、样本数据量等，确认建模方法的选用是否符合要求、建模思路是否清晰、建模方案是否完整；其次要确认样本排除规则是否与模型应用的业务场景相匹配，通过排除不适用的样本，以提高模型的实际训练效果。
最后要确认模型的关键定义如违约定义、观察期、表现期等是否合理，这决定了后续模型开发的有效性，是非常关键的一步，通常根据监管要求、行业普遍标准、样本数据量和应用业务的实际表现等多维度进行验证。
如通过账龄（vintage）分析，累计坏账率增速在某一账龄出现明显放缓的趋势时，可以初步确认表现期。
但由于业务的实际发展阶段、还款方式等情况，可能存在样本时间内均未出现明显放缓的趋势，这就需要进一步结合业务经验、行业普遍标准和数据量要求设置表现期。
3.模型开发验证
模型开发验证主要包括模型开发过程的验证和模型结果的验证，确保模型参数的选择合理、变量分析和模型训练的过程真实准确、模型结果有效。
模型开发过程的验证包括验证入模变量的筛选、分析过程是否清晰合理、单一变量的权重是否过高、变量的分组是否与业务逻辑一致且满足应用要求、最终模型变量的维度是否覆盖全面，以及整个建模过程是否可以完全复现。
模型结果的验证主要是通过训练集、验证集和测试集的比对，验证模型的区分能力、稳定性、准确性等，以确保模型在较长一段时间内能够有效识别风险。
一般来说模型在训练集、验证集和测试集的表现不能存在较大的差异，通常使用KS和AUC值来判断区分能力、PSI值来判断稳定性，KS值高于0.4或AUC高于0.7、PSI小于0.1时，说明模型训练的效果较好。4业务逻辑验证
除了从主要的技术层面对模型进行验证，更重要的是对模型的业务逻辑验证，确认所建立的模型是否符合业务场景、应用客群，例如入选的变量是否在该业务流程中能够采集到真实准确的数据、目标客群是否与建模时的开发样本客群保持一致等。
模型验证完成后，根据验证结论决定模型是否可以上线决策，整个模型的验证细节、模型存在的问题及整改情况等都应被有效的记录和保存，以便随时查阅和回溯。