Referenzarchitektur für die Prognose von Kreditverlusten

Was Sie lernen werden

• Eine End-to-End-Lakehouse-Architektur zum Einlesen und Vereinheitlichen von Einzelhandelskrediten, Geschäftskrediten, allgemeinem Hauptbuch (GL) und makroökonomischen Szenariodaten
• Wie Lakehouse Federation und Lakeflow Connect eine sichere, skalierbare und Datenintegration über Cloud- und On-Premises-Systeme unterstützen
• Die Verwendung von Lakehouse zur Standardisierung, Abstimmung und Qualitätskontrolle von Daten für die nachgelagerte Modellausführung
• Wie man Modelle, die in Python, R oder SAS mit Mosaic AI erstellt wurden, operationalisiert und Workflows mit Databricks Workflows orchestriert
• Eine skalierbare Rechenschicht, die Databricks-Cluster verwendet, um groß angelegte CECL und Stresstests zu unterstützen
• Ein zentralisierter Daten- und Modellkatalog, Sicherheitsmodell und Kontrollen mit Unity Catalog zur Durchsetzung von Datenherkunft, Prüfbarkeit und regulatorischer Konformität
• Wie Lakehouse Apps eine sichere Zusammenarbeit, Anpassungen und Prognosefreigaben zwischen Kreditrisiko- und Finanzteams ermöglicht

Modernisieren Sie Ihre Prognose von Kreditverlusten für CECL und Stresstests

1. Datenquellen und Eingabe des Portfolios
   • Zugriff und Eingabe von Einzelhandelskrediten, Geschäftskrediten und zugehörigen Exposure-Daten
   • Erfassen Sie GL-Daten, einschließlich Kontenanzahl und ausstehende Salden, zur Abstimmung und Datenintegrität
   • Verwenden Sie Lakeflow Connect für eine native, CDC-basierte Erfassung von On-Premises- oder Cloud-Datensystemen oder nutzen Sie Lakehouse Federation für einen sicheren, skalierbaren und duplikationsfreien Datenzugriff
2. Makroökonomische Szenariodaten
   • Verbinden und beziehen Sie makroökonomische Szenariodaten, wie z.B. Moody's Szenarien, über APIs
   • Integrieren Sie benutzerdefinierte Szenarioerweiterungslogik oder nehmen Sie interne Szenariodatensätze direkt in die Plattform auf
3. Data-Governance und Datenmanagement
   • Nutzen Sie Unity Catalog zur Zentralisierung der Metadatenverwaltung über Portfolio-Daten, Szenariodaten, Modellausgaben, Overlays und Offenlegungsberichte. Verfolgung der Datenherkunft gewährleistet Datenzuverlässigkeit und Prüfbereitschaft.
   • Aktivieren Sie die Integration mehrerer Anlageklassen, indem Sie Einzelhandels- und Geschäftskreditdaten standardisieren und Zeilenzugriffskontrollen verwenden
   • Durchführung von Datenqualitätsprüfungen und GL-Abstimmungen in kuratierten Silver-Tabellen und Abzeichnung von Datenkontrollen
   • Nutzen Sie Systemtabellen und eingebettete Prüfpfade für volle Prüfbarkeit und Konformität mit regulatorischen Standards
4. Implementieren Sie die Modellausführung
   • Implementieren oder importieren Sie Modelle, die in Python, R oder SAS entwickelt wurden. Registrieren Sie Modelle in MLflow.
   • Definieren Sie die Logik für die Ableitung von Variablen, die Modellbewertung und die Berechnung des erwarteten Kreditausfalls (ECL) nach Szenario und Zeithorizont
5. CECL und Stresstest-Workflows
   • Erstellen Workflows für Szenarioanalysen, Sensitivitätsanalysen und Attributionsanalysen
   • Führen Sie Workflows im großen Maßstab mit Databricks Workflows aus, die Automatisierung, Überwachung und Planung für komplexe Modell-Pipelines bieten
6. Business Intelligence
   • Verwenden Sie Databricks SQL zur Überprüfung und Analyse von Portfolio- und Szenariodaten
   • Führen Sie eine kreditbezogene Verlustanalyse für jedes Szenario und jeden Horizont durch
   • Erkunden Sie Ergebnisse interaktiv und validieren Sie Annahmen mit voller Transparenz und Nachvollziehbarkeit
7. Zusammenarbeit zwischen Kreditrisiko und Finanzen
   • Ermöglichen Sie eine Echtzeit-Zusammenarbeit zwischen Kreditrisiko- und Finanzteams über Lakehouse Apps (Webanwendungen)
   • Laden Sie Endbenutzer-Computing-Tabellen hoch, um individuelle Bewertungen zu unterstützen
   • Anwendung von Management-Overlays und Sign-off-Kontrollen und Integration mit nachgelagerten Risiko- und Finanzsystemen für GL-Buchungen, Offenlegungsberichte und mehr

Vorteile

1. Regulatorische Compliance und Prüfbarkeit
   Stellen Sie die Einhaltung von CECL, CCAR, IFRS 9 und anderen regulatorischen Rahmenbedingungen durch automatisierte Datenherkunft, eingebettete Kontrollen und prüfbereite Workflowssicher.
2. Skalierbare Leistung für komplexe Berechnungen
   Führen Sie Kreditverlustmodelle und -szenarien mit Leichtigkeit aus, indem Sie autoskalierende Databricks-Cluster verwenden, die für rechenintensive Finanzworkloads konzipiert sind
3. Kosteneffiziente Architektur
   Nutzen Sie ein verbrauchsabhängiges Preismodell ohne zusätzliche Software-Lizenzgebühren — was zu einem niedrigeren TCO und einer flexiblen Ressourcennutzung führt, die auf Ihren Bedarf abgestimmt ist
4. Sichere, unternehmensbereite Plattform
   Integrierte Sicherheit, Identitätsmanagement und Governance Funktionen stellen sicher, dass sensible Risikodaten geschützt und gemäß Unternehmens- und Regulierungsstandards verwaltet werden
5. Self-Service mit voller Anpassung
   Ermöglichen Sie internen Teams, ihre Modellierungsumgebung selbst zu verwalten und anzupassen über eine Self-Service-Plattform, die dennoch volle Anpassung, Automatisierung und Integration mit Unternehmenssystemen unterstützt