最主要的是risk quant. 信贷业务是商行的核心,因此model信用风险是重中之重。wholesale方面，巴三对监管信用资本的框架卡得很死，所谓的模型也就是在EAD，PD，LGD这三个变量上做点文章，用的方法也就是诸如logistic regression,ANN和decision tree之类的以及一些数据分析。经济资本用的数学方法多一些，如模拟评级变化时会用到Markov state transition, importance sampling，factor analysis, PCA, ICA, hidden Markov model,对portfolio中的trading assets甚至会用到与投行相似的risk neutral 定价模型,但目的不一定是hedge.
此外retail是另外一大块，有自己的model和team.方法与wholesale不尽相同。还有近来新兴的anti-money laundering (AML), JPM现在专门建了一个组做这方面的定价模型。
操作风险近年也是个hot spot，这方面的挑战主要是历史数据的匮乏及这类风险包罗万象，使得风险预测极其困难。
总之商行的quant对数学要求不高，侧重统计方法，数据分析和机器学习，积累经验很重要。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：Steven Li
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