Arquitetura de referência para previsão de perdas de crédito - Clonado

O que você vai aprender:

• Uma arquitetura lakehouse de ponta a ponta para ingestão e unificação de empréstimos de varejo, empréstimos comerciais, razão geral (GL) e dados de cenários macroeconômicos
• Como o Lakehouse Federation e o Lakeflow Connect oferecem suporte à integração de dados segura, escalável e entre sistemas em nuvem e locais
• O uso do lakehouse para padronizar, reconciliar e verificar a qualidade dos dados para a execução de modelos downstream
• Como operacionalizar modelos criados em Python, R ou SAS usando o Databricks e orquestrar fluxos de trabalho com o Databricks Workflows
• Uma camada de computação escalável usando clusters Databricks para dar suporte a CECL e testes de estresse em larga escala
• Um catálogo centralizado de dados e modelos, modelo de segurança e controles com o Unity Catalog para impor linhagem de dados, auditabilidade e conformidade regulatória
• Como o Lakehouse Apps permite colaboração segura, ajustes e aprovação de previsões entre as equipes de risco de crédito e finanças

Modernize sua previsão de perdas de crédito para CECL e testes de estresse

1. Fontes de dados e ingestão de portfólio
   • Acesse e faça a ingestão de empréstimos de varejo, empréstimos comerciais e dados de exposição relacionados
   • Ingira dados de GL, incluindo contagem de contas e saldos devedores, para reconciliação e integridade de dados
   • Use o Lakeflow Connect para ingestão nativa baseada em CDC a partir de sistemas de dados locais ou em nuvem, ou aproveite o Lakehouse Federation para acesso a dados seguro, escalável e sem duplicação
2. Dados de cenários macroeconômicos
   • Conecte e obtenha dados de cenários macroeconômicos, como os cenários da Moody's, por meio de APIs
   • Incorpore lógica personalizada de expansão de cenários ou ingira conjuntos de dados de cenários internos diretamente na plataforma
3. Governança e gerenciamento de dados
   • Utilize o Unity Catalog para centralizar a governança de metadados em dados de portfólio, dados de cenários, saídas de modelos, sobreposições e relatórios de divulgação. O rastreamento de linhagem garante a confiabilidade dos dados e a prontidão para auditorias.
   • Permita a integração de várias classes de ativos, padronizando os dados de empréstimos de varejo e comerciais com controles de acesso em nível de linha
   • Realize verificações de qualidade de dados e reconciliação de GL em tabelas Silver selecionadas e aprove os controles de dados
   • Aproveite as tabelas do sistema e trilhas de auditoria integradas para total auditabilidade e conformidade com os padrões regulatórios
4. Implementar a execução do modelo
   • Implemente ou importe modelos desenvolvidos em Python, R ou SAS. Registre os modelos no MLflow.
   • Defina a lógica para derivação de variáveis, pontuação de modelos (scoring) e cálculos de perda de crédito esperada (ECL) por cenário e horizonte de tempo
5. Fluxos de trabalho de CECL e testes de estresse
   • Crie fluxos de trabalho para análise de cenários, análise de sensibilidade e análise de atribuição
   • Execute fluxos de trabalho em escala usando o Databricks Workflows, fornecendo automação, monitoramento e agendamento para pipelines de modelos complexos
6. Business intelligence
   • Use o Databricks SQL para revisar e analisar dados de portfólio e dados de cenários
   • Realize análises de perda de crédito em nível de empréstimo para cada cenário e horizonte
   • Explore os resultados de forma interativa e valide premissas com total transparência e rastreabilidade
7. Colaboração entre risco de crédito e finanças
   • Permita a colaboração em tempo real entre as equipes de risco de crédito e finanças por meio do Lakehouse Apps (aplicativos web)
   • Faça o upload de planilhas de computação do usuário final para dar suporte a avaliações individuais
   • Aplique sobreposições de gestão e controles de aprovação, e integre com sistemas downstream de risco e finanças para lançamentos em GL, relatórios de divulgação e muito mais

Benefícios

1. Conformidade regulatória e auditabilidade
   Garanta a conformidade com CECL, CCAR, IFRS 9 e outras estruturas regulatórias por meio de linhagem de dados automatizada, controles integrados e fluxos de trabalho prontos para auditoria
2. Desempenho escalável para cálculos complexos
   Execute modelos e cenários de perda de crédito com facilidade usando o escalonamento automático de clusters Databricks projetados para cargas de trabalho financeiras de computação intensiva
3. Arquitetura econômica
   Aproveite um modelo de preços baseado em consumo sem taxas adicionais de licenciamento de software — resultando em um TCO mais baixo e uso flexível de recursos alinhado à sua demanda
4. Plataforma segura e pronta para empresas
   Recursos integrados de segurança, gerenciamento de identidade e governança garantem que dados de risco confidenciais sejam protegidos e gerenciados de acordo com os padrões corporativos e regulatórios
5. Self-service com personalização total
   Permita que as equipes internas gerenciem e adaptem seu próprio ambiente de modelagem por meio de uma plataforma self-service, mantendo o suporte a personalização total, automação e integração com sistemas corporativos