Architettura di riferimento per la previsione delle perdite di credito
Unifica portafogli di prestiti, scenari economici e modelli di rischio sulla piattaforma di intelligenza dei dati Databricks per alimentare test di stress e CECL scalabili, trasparenti, verificabili e a costi efficienti.
Che cosa imparerai
- Un'architettura lakehouse end-to-end per l'ingestione e l'unificazione di prestiti al dettaglio, prestiti commerciali, dati del libro mastro generale (GL) e scenari macroeconomici
- Come la Federazione Lakehouse e Lakeflow Connect supportano l'integrazione sicura, scalabile e dei dati tra sistemi cloud e on-premise
- L'uso di lakehouse per standardizzare, conciliare e controllare la qualità dei dati per l'esecuzione del modello a valle
- Come operazionalizzare i modelli costruiti in Python, R o SAS utilizzando Mosaic AI e orchestrare i flussi di lavoro con Databricks Workflows
- Uno strato di calcolo scalabile utilizzando i cluster Databricks per supportare il CECL su larga scala e i test di stress
- Un catalogo centralizzato di dati e modelli, modello di sicurezza e controlli con Unity Catalog per far rispettare la genealogia dei dati, l'auditabilità e la conformità normativa
- Come Lakehouse Apps consente una collaborazione sicura, aggiustamenti e approvazione delle previsioni tra i team di rischio di credito e finanza
Modernizza le tue previsioni di perdita di credito per CECL e Stress Test
- Fonti di dati del portafoglio e ingestione
- Accedi e ingesta prestiti al dettaglio, prestiti commerciali e dati di esposizione correlati
- Ingestisci i dati GL, inclusi conteggi degli account e saldi in sospeso, per la riconciliazione e l'integrità dei dati
- Usa Lakeflow Connect per l'ingestione nativa basata su CDC da sistemi di dati on-premise o cloud, o sfrutta Lakehouse Federation per un accesso ai dati sicuro, scalabile e senza duplicazioni
- Dati di scenario macroeconomico
- Collega e acquisisci dati di scenario macroeconomico, come gli scenari di Moody, tramite API
- Incorpora una logica di espansione dello scenario personalizzata o ingesta direttamente nel piattaforma i set di dati dello scenario interno
- Governance e gestione dei dati
- Utilizza Unity Catalog per centralizzare la governance dei metadati su dati del portafoglio, dati dello scenario, output del modello, sovrapposizioni e report di divulgazione. Il tracciamento della discendenza garantisce l'affidabilità dei dati e la prontezza per l'audit.
- Abilita l'integrazione multi-classe di attività, standardizzando i dati dei prestiti al dettaglio e commerciali con controlli di accesso a livello di riga
- Esegui controlli sulla qualità dei dati e riconciliazione GL nelle tabelle Silver curate e approva i controlli sui dati
- Sfrutta le tabelle di sistema e le tracce di audit integrate per una piena auditabilità e conformità con gli standard normativi
- Implementa l'esecuzione del modello
- Implementa o importa modelli sviluppati in Python, R o SAS. Registra i modelli in MLflow.
- Definisci la logica per la derivazione delle variabili, il punteggio del modello e i calcoli delle perdite di credito attese (ECL) per scenario e orizzonte temporale
- Flussi di lavoro CECL e test di stress
- Crea flussi di lavoro per l'analisi degli scenari, l'analisi della sensibilità e l'analisi dell'attribuzione
- Esegui workflow su larga scala utilizzando Databricks Workflows, fornendo automazione, monitoraggio e programmazione per pipeline di modelli complessi
- Business Intelligence
- Usa Databricks SQL per rivedere e analizzare i dati del portafoglio e i dati dello scenario
- Conduci un'analisi delle perdite di credito a livello di prestito per ogni scenario e orizzonte
- Esplora i risultati in modo interattivo e valida le ipotesi con piena trasparenza e tracciabilità
- Collaborazione tra rischio di credito e finanza
- Abilita la collaborazione in tempo reale tra i team di rischio di credito e finanza tramite Lakehouse Apps (applicazioni web)
- Carica fogli di calcolo per l'elaborazione finale dell'utente per supportare le valutazioni individuali
- Applica sovrapposizioni di gestione e controlli di approvazione, e integra con i sistemi di rischio e finanza a valle per la registrazione GL, la segnalazione di divulgazione e altro
Vantaggi
- Conformità normativa e auditabilità
Garantisci la conformità con CECL, CCAR, IFRS 9 e altri quadri normativi attraverso la genealogia dei dati automatizzata, i controlli incorporati e i flussi di lavoro pronti per l'audit - Prestazioni scalabili per calcoli complessi
Esegui modelli e scenari di perdita di credito con facilità utilizzando l'autoscaling dei cluster Databricks progettati per carichi di lavoro finanziari ad alta intensità di calcolo - Architettura a basso costo
Sfrutta un modello di prezzo basato sul consumo senza ulteriori costi di licenza software - risultando in un TCO inferiore e un utilizzo flessibile delle risorse allineato alla tua domanda - Piattaforma pronta per l'impresa e sicura
Incorporata sicurezza, gestione dell'identità e governance le capacità assicurano che i dati di rischio sensibili siano protetti e gestiti in conformità con gli standard aziendali e normativi - Autoservizio con personalizzazione completa
Abilita i team interni a gestire e adattare il loro ambiente di modellazione attraverso una piattaforma di autoservizio, pur supportando la personalizzazione completa, l'automazione e l'integrazione con i sistemi aziendali
