Arquitetura de Referência para Previsão de Perda de Crédito

O que você vai aprender

• Uma arquitetura de lakehouse de ponta a ponta para a ingestão e unificação de empréstimos ao varejo, empréstimos comerciais, dados de cenário macroeconômico e livro razão (GL)
• Como a Federação Lakehouse e o Lakeflow Connect suportam a integração segura, escalável e de dados entre sistemas na nuvem e locais
• O uso de lakehouse para padronizar, reconciliar e verificar a qualidade dos dados para execução de modelos downstream
• Como operacionalizar modelos construídos em Python, R ou SAS usando Mosaic AI e orquestrar fluxos de trabalho com Databricks Workflows
• Uma camada de computação escalável usando clusters Databricks para suportar testes de estresse e CECL em grande escala
• Um catálogo centralizado de dados e modelos, modelo de segurança e controles com o Unity Catalog para garantir a linhagem de dados, auditabilidade e conformidade regulatória
• Como os aplicativos Lakehouse permitem colaboração segura, ajustes e aprovação de previsões entre as equipes de risco de crédito e finanças

Modernize sua Previsão de Perda de Crédito para CECL e Teste de Estresse

1. Fontes de dados do portfólio e ingestão
   • Acesse e ingira dados de empréstimos de varejo, empréstimos comerciais e dados de exposição relacionados
   • Ingestão de dados GL, incluindo contagens de contas e saldos pendentes, para reconciliação e integridade de dados
   • Use Lakeflow Connect para ingestão nativa, baseada em CDC, de sistemas de dados locais ou em nuvem, ou aproveite Lakehouse Federation para acesso seguro, escalável e sem duplicação de dados
2. Dados de cenário macroeconômico
   • Conecte e obtenha dados de cenário macroeconômico, como cenários da Moody's, via APIs
   • Incorpore lógica de expansão de cenário personalizado ou ingira conjuntos de dados de cenário interno diretamente na plataforma
3. Governança e gerenciamento de dados
   • Utilize Unity Catalog para centralizar a governança de metadados em dados de portfólio, dados de cenário, saídas de modelo, sobreposições e relatórios de divulgação. Rastreamento de linhagem garante a confiabilidade dos dados e a prontidão para auditoria.
   • Permita a integração de várias classes de ativos, padronizando dados de empréstimos de varejo e comerciais com controles de acesso em nível de linha
   • Realize verificações de qualidade de dados e reconciliação GL em tabelas Silver curadas e aprove os controles de dados
   • Aproveite tabelas do sistema e trilhas de auditoria embutidas para total auditabilidade e conformidade com padrões regulatórios
4. Implementar execução de modelo
   • Implemente ou importe modelos desenvolvidos em Python, R ou SAS. Registre modelos em MLflow.
   • Defina a lógica para derivação de variáveis, pontuação de modelos e cálculos de perda de crédito esperada (ECL) por cenário e horizonte de tempo
5. Fluxos de trabalho de CECL e teste de estresse
   • Construa fluxos de trabalho para análise de cenário, análise de sensibilidade e análise de atribuição
   • Execute fluxos de trabalho em grande escala usando Databricks Workflows, fornecendo automação, monitoramento e agendamento para pipelines de modelos complexos
6. Business Intelligence
   • Use Databricks SQL para revisar e analisar dados de portfólio e dados de cenário
   • Realize análises de perda de crédito em nível de empréstimo para cada cenário e horizonte
   • Explore os resultados de forma interativa e valide as suposições com total transparência e rastreabilidade
7. Colaboração de risco de crédito e finanças
   • Habilite a colaboração em tempo real entre as equipes de risco de crédito e finanças via Lakehouse Apps (aplicações web)
   • Faça upload de planilhas de computação do usuário final para suportar avaliações individuais
   • Aplique sobreposições de gerenciamento e controles de aprovação, e integre com sistemas de risco e finanças downstream para postagem GL, relatórios de divulgação e mais

Benefícios

1. Conformidade regulatória e auditabilidade
   Garanta a conformidade com CECL, CCAR, IFRS 9 e outros quadros regulatórios através de linhagem de dados automatizada, controles embutidos e fluxos de trabalho prontos para auditoria
2. Desempenho escalável para cálculos complexos
   Execute modelos e cenários de perda de crédito com facilidade usando clusters de Databricks projetados para cargas de trabalho financeiras intensivas em computação
3. Arquitetura com eficiência de custo
   Aproveite um modelo de precificação baseado em consumo sem taxas adicionais de licenciamento de software — resultando em menor TCO e uso flexível de recursos alinhado à sua demanda
4. Plataforma pronta para empresas e segura
   Com segurança integrada, gerenciamento de identidade e governança as capacidades garantem que os dados de risco sensíveis sejam protegidos e gerenciados de acordo com os padrões empresariais e regulatórios
5. Autosserviço com personalização completa
   Habilite as equipes internas a gerenciar e adaptar seu ambiente de modelagem através de uma plataforma de autosserviço, enquanto ainda suporta personalização completa, automação e integração com sistemas empresariais