Architecture de référence pour la prévision des pertes sur créances - Cloné

Ce que vous allez apprendre :

• Une architecture lakehouse de bout en bout pour ingérer et unifier les prêts aux particuliers, les prêts commerciaux, le grand livre (GL) et les données de scénarios macroéconomiques
• Comment Lakehouse Federation et Lakeflow Connect prennent en charge une intégration de données sécurisée, évolutive et performante entre les systèmes cloud et sur site
• L'utilisation du lakehouse pour standardiser, rapprocher et contrôler la qualité des données pour l'exécution des modèles en aval
• Comment opérationnaliser des modèles conçus en Python, R ou SAS à l'aide de Databricks et orchestrer les flux de travail avec Databricks Workflows
• Une couche de calcul évolutive utilisant les clusters Databricks pour prendre en charge le CECL et les tests de résistance à grande échelle
• Un catalogue centralisé de données et de modèles, un modèle de sécurité et des contrôles avec Unity Catalog pour imposer le lignage des données, l'auditabilité et la conformité réglementaire
• Comment Lakehouse Apps permet une collaboration sécurisée, des ajustements et la validation des prévisions entre les équipes de risque de crédit et de finance

Modernisez vos prévisions de pertes sur créances pour le CECL et les tests de résistance

1. Sources de données de portefeuille et ingestion
   • Accéder et ingérer les prêts aux particuliers, les prêts commerciaux et les données d'exposition associées
   • Ingérer les données du GL, y compris le nombre de comptes et les soldes impayés, pour le rapprochement et l'intégrité des données
   • Utiliser Lakeflow Connect pour une ingestion native basée sur le CDC à partir de systèmes de données sur site ou cloud, ou exploiter Lakehouse Federation pour un accès aux données sécurisé, évolutif et sans duplication
2. Données de scénarios macroéconomiques
   • Connecter et sourcer des données de scénarios macroéconomiques, telles que les scénarios de Moody's, via des API
   • Intégrer une logique personnalisée d'expansion de scénarios ou ingérer des ensembles de données de scénarios internes directement dans la plateforme
3. Gouvernance et gestion des données
   • Utiliser Unity Catalog pour centraliser la gouvernance des métadonnées sur les données de portefeuille, les données de scénarios, les sorties de modèles, les ajustements et les rapports de divulgation. Le suivi du lignage garantit la fiabilité des données et la préparation aux audits.
   • Permettre l'intégration de plusieurs classes d'actifs, en standardisant les données de prêts aux particuliers et commerciaux avec des contrôles d'accès au niveau des lignes
   • Effectuer des contrôles de qualité des données et des rapprochements GL dans des tables Silver organisées et valider les contrôles de données
   • Exploiter les tables système et les pistes d'audit intégrées pour une auditabilité totale et la conformité aux normes réglementaires
4. Mettre en œuvre l'exécution des modèles
   • Implémenter ou importer des modèles développés en Python, R ou SAS. Enregistrer les modèles dans MLflow.
   • Définir la logique pour la dérivation des variables, le scoring des modèles et les calculs de pertes sur créances attendues (ECL) par scénario et horizon temporel
5. Flux de travail pour le CECL et les tests de résistance
   • Créer des flux de travail pour l'analyse de scénarios, l'analyse de sensibilité et l'analyse d'attribution
   • Exécuter des flux de travail à grande échelle à l'aide de Databricks Workflows, offrant automatisation, surveillance et planification pour les pipelines de modèles complexes
6. Business intelligence
   • Utiliser Databricks SQL pour examiner et analyser les données de portefeuille et de scénarios
   • Réaliser une analyse des pertes sur créances au niveau des prêts pour chaque scénario et horizon
   • Explorer les résultats de manière interactive et valider les hypothèses avec une transparence et une traçabilité totales
7. Collaboration entre le risque de crédit et la finance
   • Permettre une collaboration en temps réel entre les équipes de risque de crédit et de finance via Lakehouse Apps (applications web)
   • Télécharger des feuilles de calcul d'informatique utilisateur pour prendre en charge les évaluations individuelles
   • Appliquer des ajustements de gestion et des contrôles de validation, et s'intégrer aux systèmes de risque et de finance en aval pour la comptabilisation dans le GL, les rapports de divulgation et plus encore

Avantages

1. Conformité réglementaire et auditabilité
   Garantir la conformité avec le CECL, le CCAR, l'IFRS 9 et d'autres cadres réglementaires grâce à un lignage automatisé des données, des contrôles intégrés et des flux de travail prêts pour l'audit
2. Performances évolutives pour les calculs complexes
   Exécutez facilement des modèles et des scénarios de pertes sur créances à l'aide de clusters Databricks à mise à l'échelle automatique, conçus pour les charges de travail financières gourmandes en calcul
3. Architecture rentable
   Profitez d'un modèle de tarification basé sur la consommation sans frais de licence logicielle supplémentaires, ce qui se traduit par un TCO inférieur et une utilisation flexible des ressources alignée sur votre demande
4. Plateforme sécurisée et prête pour l'entreprise
   Les fonctionnalités intégrées de sécurité, de gestion des identités et de gouvernance garantissent que les données de risque sensibles sont protégées et gérées conformément aux normes de l'entreprise et réglementaires
5. Libre-service avec personnalisation complète
   Permettre aux équipes internes de s'approprier et d'adapter leur environnement de modélisation via une plateforme en libre-service, tout en prenant en charge une personnalisation, une automatisation et une intégration complètes avec les systèmes de l'entreprise