模型风险是指 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：
将已有模型应用到新产品或新市场时可能带来的风险，或者当市场条件发生变化，消费者行为发生变化时，也可能导致模型不适用而带来的风险。
模型缺陷与模型误用：
模型缺陷包括模型设计、开发以及IT实施时发生的错误；模型误用则是指错误使用模型输出结果和报告。
模型风险的管理和降低是金融和数据分析领域的重要课题。有效的模型风险管理程序包括稳健的模型开发、实施和使用过程，合理的模型验证程序，以及持续监控和更新模型以适应变化的环境和需求。