Architettura di riferimento per la previsione delle perdite su crediti - Copia

Cosa imparerai:

• Un'architettura lakehouse end-to-end per l'acquisizione e l'unificazione di prestiti al dettaglio, prestiti commerciali, contabilità generale (GL) e dati sugli scenari macroeconomici
• In che modo Lakehouse Federation e Lakeflow Connect supportano un'integrazione dei dati sicura, scalabile e tra sistemi cloud e on-premise
• L'uso del lakehouse per standardizzare, riconciliare e controllare la qualità dei dati per l'esecuzione dei modelli a valle
• Come rendere operativi i modelli creati in Python, R o SAS utilizzando Databricks e orchestrare i flussi di lavoro con Databricks Workflows
• Un livello di calcolo scalabile che utilizza i cluster Databricks per supportare CECL e stress test su larga scala
• Un catalogo centralizzato di dati e modelli, un modello di sicurezza e controlli con Unity Catalog per garantire la lineage dei dati, l'auditabilità e la conformità normativa
• In che modo Lakehouse Apps consente la collaborazione sicura, le rettifiche e l'approvazione delle previsioni tra i team di gestione del rischio di credito e finanza

Modernizza la previsione delle perdite su crediti per CECL e stress test

1. Fonti di dati di portafoglio e acquisizione
   • Accedi e acquisisci prestiti al dettaglio, prestiti commerciali e relativi dati di esposizione
   • Acquisisci i dati della contabilità generale (GL), inclusi il numero di conti e i saldi in sospeso, per la riconciliazione e l'integrità dei dati
   • Utilizza Lakeflow Connect per l'acquisizione nativa basata su CDC da sistemi di dati on-premise o cloud, oppure sfrutta Lakehouse Federation per un accesso ai dati sicuro, scalabile e senza duplicazioni
2. Dati sugli scenari macroeconomici
   • Connettiti e ottieni dati sugli scenari macroeconomici, come gli scenari di Moody's, tramite API
   • Incorpora logiche personalizzate di espansione degli scenari o acquisisci dataset di scenari interni direttamente nella piattaforma
3. Governance e gestione dei dati
   • Utilizza Unity Catalog per centralizzare la governance dei metadati tra dati di portafoglio, dati di scenario, output dei modelli, overlay e report di informativa. Il tracciamento della lineage garantisce l'affidabilità dei dati e la conformità per l'audit.
   • Consenti l'integrazione di più classi di asset, standardizzando i dati dei prestiti al dettaglio e commerciali con controlli di accesso a livello di riga
   • Esegui controlli sulla qualità dei dati e la riconciliazione GL in tabelle Silver curate e approva i controlli dei dati
   • Sfrutta le tabelle di sistema e i percorsi di audit integrati per una completa auditabilità e conformità agli standard normativi
4. Implementa l'esecuzione dei modelli
   • Implementa o importa modelli sviluppati in Python, R o SAS. Registra i modelli in MLflow.
   • Definisci la logica per la derivazione delle variabili, lo scoring dei modelli e i calcoli delle perdite su crediti attese (ECL) per scenario e orizzonte temporale
5. Flussi di lavoro per CECL e stress test
   • Crea flussi di lavoro per l'analisi degli scenari, l'analisi di sensibilità e l'analisi di attribuzione
   • Esegui flussi di lavoro su scala utilizzando Databricks Workflows, offrendo automazione, monitoraggio e pianificazione per pipeline di modelli complesse
6. Business intelligence
   • Utilizza Databricks SQL per esaminare e analizzare i dati di portafoglio e i dati di scenario
   • Conduci analisi delle perdite su crediti a livello di singolo prestito per ciascun scenario e orizzonte
   • Esplora i risultati in modo interattivo e convalida le ipotesi con totale trasparenza e tracciabilità
7. Collaborazione tra rischio di credito e finanza
   • Consenti la collaborazione in tempo reale tra i team di gestione del rischio di credito e finanza tramite Lakehouse Apps (applicazioni web)
   • Carica fogli di calcolo di end-user computing per supportare le valutazioni individuali
   • Applica overlay di gestione e controlli di approvazione, e integrati con i sistemi di rischio e finanza a valle per la registrazione in contabilità generale (GL), la reportistica di informativa e altro ancora

Vantaggi

1. Conformità normativa e auditabilità
   Garantisci la conformità a CECL, CCAR, IFRS 9 e altri framework normativi grazie a lineage dei dati automatizzata, controlli integrati e flussi di lavoro pronti per l'audit
2. Prestazioni scalabili per calcoli complessi
   Esegui facilmente modelli e scenari di perdite su crediti utilizzando i cluster Databricks con scalabilità automatica, progettati per carichi di lavoro finanziari ad alta intensità di calcolo
3. Architettura conveniente
   Sfrutta un modello di prezzo basato sul consumo senza costi aggiuntivi per le licenze software, ottenendo un TCO inferiore e un utilizzo flessibile delle risorse in linea con le tue esigenze
4. Piattaforma sicura e pronta per l'azienda
   Le funzionalità integrate di sicurezza, gestione delle identità e governance garantiscono che i dati sensibili sul rischio siano protetti e gestiti in conformità con gli standard aziendali e normativi
5. Self-service con personalizzazione completa
   Consenti ai team interni di gestire e adattare il proprio ambiente di modellazione attraverso una piattaforma self-service, supportando al contempo la personalizzazione completa, l'automazione e l'integrazione con i sistemi aziendali