模型风险是指当用于评估金融工具、衡量风险或做出商业决策的金融模型被误用或不准确时，潜在的损失。从历史上看，模型风险在重大财务损失中起着重要作用；例如伦敦鲸、长期资本管理（LTCM），以及2008-2009年的次贷危机。
一般来说，金融机构正在使用数百到数千种模型来管理其业务。为了降低模型风险，风险团队需要执行各种任务，包括：
- 模型文档
- 模型验证和监测
- 情景分析和压力测试
- 基于机器学习的基准测试和挑战模型
- 模型风险报告
流行的工具包括MATLAB®,统计和机器学习工具箱™,风险管理工具箱™,MATLAB报表生成器™和MATLAB生产服务器™.
