Referenzarchitektur für Kreditverlustprognosen – Kopiert

Das lernen Sie:

• Eine End-to-End-Lakehouse-Architektur für das Erfassen und Zusammenführen von Privatkrediten, gewerblichen Krediten, Hauptbuchdaten (GL) und makroökonomischen Szenariodaten
• Wie Lakehouse Federation und Lakeflow Connect eine sichere, skalierbare Datenintegration über Cloud- und On-Premises-Systeme hinweg unterstützen
• Die Nutzung des Lakehouse zur Standardisierung, zum Abgleich und zur Qualitätsprüfung von Daten für die nachgelagerte Modellausführung
• Wie Sie in Python, R oder SAS erstellte Modelle mit Databricks operationalisieren und Workflows mit Databricks Workflows orchestrieren
• Eine skalierbare Compute-Ebene mit Databricks-Clustern zur Unterstützung von groß angelegten CECL- und Stresstests
• Ein zentralisierter Daten- und Modellkatalog, Sicherheitsmodell und Kontrollen mit Unity Catalog zur Durchsetzung von Data Lineage, Revisionssicherheit und Compliance
• Wie Lakehouse Apps eine sichere Zusammenarbeit, Anpassungen und die Freigabe von Prognosen zwischen Kreditrisiko- und Finanzteams ermöglicht

Modernisieren Sie Ihre Kreditverlustprognosen für CECL und Stresstests

1. Portfoliodatenquellen und -erfassung
   • Zugriff auf und Erfassung von Privatkrediten, gewerblichen Krediten und zugehörigen Risikopositionsdaten
   • Erfassen von Hauptbuchdaten (GL), einschließlich Kontenanzahl und ausstehenden Salden, für den Abgleich und die Datenintegrität
   • Nutzen Sie Lakeflow Connect für die native, CDC-basierte Erfassung aus On-Premises- oder Cloud-Datensystemen, oder nutzen Sie Lakehouse Federation für einen sicheren, skalierbaren und duplikatsfreien Datenzugriff
2. Makroökonomische Szenariodaten
   • Anbinden und Beziehen von makroökonomischen Szenariodaten, wie z. B. Moody’s-Szenarien, über APIs
   • Integrieren Sie benutzerdefinierte Logik zur Szenarioerweiterung oder erfassen Sie interne Szenariodatensätze direkt in der Plattform
3. Data Governance und Datenmanagement
   • Nutzen Sie Unity Catalog , um die Metadaten-Governance für Portfoliodaten, Szenariodaten, Modellergebnisse, Overlays und die Offenlegungsberichterstattung zu zentralisieren. Die Nachverfolgung der Data Lineage gewährleistet Datenzuverlässigkeit und Audit-Bereitschaft.
   • Ermöglichen Sie die Integration mehrerer Anlageklassen, indem Sie Privat- und Firmenkreditdaten mit Zugriffskontrollen auf Zeilenebene standardisieren
   • Führen Sie Datenqualitätsprüfungen und GL-Abgleiche in kuratierten Silver-Tabellen durch und geben Sie Datenkontrollen frei
   • Nutzen Sie Systemtabellen und integrierte Audit-Trails für vollständige Revisionssicherheit und die Einhaltung regulatorischer Standards
4. Modellausführung implementieren
   • Implementieren oder importieren Sie in Python, R oder SAS entwickelte Modelle. Registrieren Sie Modelle in MLflow.
   • Definieren Sie die Logik für Variablenableitung, Modell-Scoring und Berechnungen der erwarteten Kreditverluste (ECL) nach Szenario und Zeithorizont
5. CECL- und Stresstest-Workflows
   • Erstellen Sie Workflows für Szenarioanalysen, Sensitivitätsanalysen und Attributionsanalysen
   • Führen Sie Workflows in großem Maßstab mit Databricks Workflows aus, was Automatisierung, Überwachung und Zeitplanung für komplexe Modell-Pipelines bietet
6. Business Intelligence
   • Nutzen Sie Databricks SQL , um Portfoliodaten und Szenariodaten zu überprüfen und zu analysieren
   • Führen Sie Kreditverlustanalysen auf Kreditebene für jedes Szenario und jeden Horizont durch
   • Untersuchen Sie Ergebnisse interaktiv und validieren Sie Annahmen mit voller Transparenz und Rückverfolgbarkeit
7. Zusammenarbeit zwischen Kreditrisiko- und Finanzteams
   • Ermöglichen Sie die Echtzeit-Zusammenarbeit zwischen Kreditrisiko- und Finanzteams über Lakehouse Apps (Webanwendungen)
   • Laden Sie Tabellenkalkulationen für Endbenutzer hoch, um individuelle Bewertungen zu unterstützen
   • Wenden Sie Management-Overlays und Freigabekontrollen an und integrieren Sie diese in nachgelagerte Risiko- und Finanzsysteme für GL-Buchungen, Offenlegungsberichte und mehr

Vorteile

1. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Revisionssicherheit
   Stellen Sie die Einhaltung von CECL, CCAR, IFRS 9 und anderen regulatorischen Rahmenbedingungen sicher durch automatisierte Data Lineage, integrierte Kontrollen und prüfungsbereite Workflows
2. Skalierbare Leistung für komplexe Berechnungen
   Führen Sie Kreditverlustmodelle und -szenarien mühelos aus unter Verwendung automatisch skalierender Databricks-Cluster , die für rechenintensive Finanz-Workloads entwickelt wurden
3. Kosteneffiziente Architektur
   Nutzen Sie ein verbrauchsbasiertes Preismodell ohne zusätzliche Softwarelizenzgebühren – was zu niedrigeren TCO und einer flexiblen, an Ihren Bedarf angepassten Ressourcennutzung führt
4. Sichere, unternehmensbereite Plattform
   Integrierte Funktionen für Sicherheit, Identitätsmanagement und Governance stellen sicher, dass sensible Risikodaten geschützt und in Übereinstimmung mit Unternehmens- und Regulierungsstandards verwaltet werden
5. Self-Service mit vollständiger Anpassung
   Ermöglichen Sie es internen Teams, ihre Modellierungsumgebung über eine Self-Service-Plattform selbst zu verwalten und anzupassen , während gleichzeitig eine vollständige Anpassung, Automatisierung und Integration in Unternehmenssysteme unterstützt wird