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随着智能时代和大数据时代的到来，现代科学技术在金融领域的应用 是必然的规律，如何用人工智能的方式帮助我们判断风险，用量化的 技术提升风险控制是金融人必不可少的能力。经过 2008 年次贷危机，各种风险监管要求越来越高，法规和风险管 理被越来越多的人注意并重视起来。随着金融科技的发展，量化风控 成为金融人升职加薪必备技能。量化风控有着金融和建模相结合的特 质，这对风控实操提出了较高的要求。
在量化逻辑中，有 2 个关键指标，一个是 EL（预期损失）和 VaR（极端损失）
1、EL 预期损失（Expected Loss）
通过计算整体授信资产的指标，可得出预期的风险损失，计算公式为：预期损失（Expected Loss）=违约概率（ Probability of Default） *风险敞口（Exposure at Default）*违约损失率（ Loss Given Default） 其中，违约概率和风险敞口可以理解为贷前及贷中指标，违约概率主 要体现在客群选择，风险敞口体现在授信政策，而违约损失率则主要体现贷后催收及抵押措施，通过对着 3 个指标的监控，可以计算出预 期损失，并为产品进行定价。
2、VaR 极端损失（Value at Risk）
VaR，又称在险价值，是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券 组合的最大可能损失，更确切的说，是指在一定概率水平（置信度） 下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损 失。如图所示，在 99%的置信度下，VaR 的值即为在未来特定时间内最大可能损失的值。
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