что такое пвр в банке расшифровка

ЦБ разрешил второму банку самостоятельно оценивать риски заемщиков

Банк России согласовал Райффайзенбанку использование собственной методики по управлению кредитными рисками с реализацией подхода на основе внутренних рейтингов (ПВР), рассказали РБК в Райффайзенбанке. Подход ПВР считается «продвинутым» по сравнению с используемым большинством банков «упрощенным стандартизированным» подходом, он позволяет сэкономить капитал и нарастить кредитование. Сейчас в России ПВР разрешено использовать только Сбербанку (с ноября 2017 года).

Разрешение для Райффайзенбанка вступит в силу с 1 февраля 2019 года. Ходатайство о переходе на ПВР-подход было подано еще в октябре 2015 года, в январе 2017 года Райффайзенбанк начал прохождение аттестации, которая заняла два года.

В чем суть «продвинутого подхода», или ПВР

Механизм «продвинутого подхода» (предусмотрен стандартом «Базель II») заключается в том, что банк может оценивать кредитный риск ретроспективно на основании накопленной за предыдущие годы в банке статистики по обслуживанию выданных кредитов, построить на основе этого анализа модель и начислять резервы на возможные потери по ссудам, исходя из рисков, которые рассчитывает эта модель. «Продвинутый подход» позволяет более точно оценивать риски конкретного банка и сэкономить на резервах, высвободив капитал.

Сейчас российские банки используют другой подход — «упрощенный стандартизированный», когда риски и необходимые значения резервов определяются нормативными актами ЦБ.

Первым из российских банков на «продвинутый подход» в ноябре 2017 года перешел Сбербанк, который подал заявку на переход в 2015 году.

Райффайзенбанк будет применять «продвинутый подход» ко всем существенным сегментам своего кредитного портфеля. Первыми станут корпоративные клиенты, затем, к 2021 году, на «продвинутый подход» переведут физических лиц, а к 2022 году — предприятия малого и среднего бизнеса, пояснил представитель банка. К отдельным несущественным сегментам Райффайзенбанк будет по-прежнему применять стандартизированный подход, например, по требованиям к суверенным заемщикам, таким как центробанки, но их количество мало.

Применение ПВР-подхода позволит Райффайзенбанку снизить использование капитала за счет более высокого качества кредитного портфеля. В первый год банк переведет на «продвинутый подход» более 50% кредитного портфеля, к 2022-му — более 95%. Оставшиеся 5% — это кредитные требования к отдельным несущественным сегментам.

По оценке Райффайзенбанка, сумма сэкономленного капитала от перехода на «продвинутый подход» в 2019 году составит 9,5 млрд руб., что эквивалентно примерно 80 б.п. к показателю норматива достаточности собственных средств Н1.0 (он должен быть не менее 8%). По данным ЦБ, капитал банка на 1 декабря составляет 151,1 млрд руб., норматив Н1.0 — 12,7%. В случае применения ПВР-подхода норматив Н1.0, если исходить из оценок банка, мог бы вырасти до 13,5%.

Пространство для маневра

Решение регулятора об аккредитации ПВР-подхода первой из трех крупных «дочек» иностранных банков в России не является для рынка неожиданностью, отмечает младший директор по банковским рейтингам «Эксперт РА» Иван Уклеин. Риск-менеджмент этих банков отражает лучшие мировые практики и отвечает требованиям регуляторов стран, где эти кредитные организации присутствуют.

В случае если эффект от применения внутренних рейтингов составит 9,5 млрд руб., норматив достаточности капитала банка может повыситься на 0,6–0,8 п.п. Изменение не очень значимо в масштабах бизнеса банка; скорее всего, с учетом текущей конъюнктуры это не окажет влияния на кредитную политику банка, но потенциально могло бы позволить нарастить кредитный портфель на 7–9% (примерно на 45–60 млрд руб.), подсчитал Уклеин.

Для самого банка такой размер экономии не сильно значителен — высокая прибыльность Райффайзенбанка и хорошее качество активов позволяют поддерживать практически любой комфортный уровень капитала, соглашается аналитик Fitch Руслан Булатов. Однако даже переход на «продвинутый подход» не дает Райффайзенбанку снизить величину кредитного риска на столько, на сколько им бы позволила это сделать внутренняя методика. Это снижение все равно ограничено — 10% от стандартизированного подхода в первый год, затем — не более 20%, говорит Руслан Булатов. С другой стороны, ПВР-подход дает банку больше гибкости, пространства для маневра, так как высвобождается часть капитала за счет уменьшения риск-взвешивания. «Более комфортные показатели капитала могут побудить банк распределить часть капитала в виде дивидендов, чего бы он, возможно, не сделал при стандартизированном подходе», — предполагает эксперт.

Переход на «продвинутый подход» может являться еще одой сглаживающей мерой в рамках подготовки перехода банковского сектора на «Базель III», а также МСФО 9 (банки перешли на новую форму отчетности с января 2018 года), которая, наоборот, «съедает» капитал, говорит главный аналитик «БКС Премьер» Антон Покатович. Экономия в 0,8 п.п. от норматива достаточности капитала, по сути, не выглядит масштабной, однако в определенной мере может позволить ослабить давление на капитал в будущие периоды, отмечает он.

Кто следующий?

Количество банков, которым ЦБ потенциально позволяет использовать «продвинутый подход» (после валидации регулятором модели), невелико. Это банки с активами не менее 500 млрд руб. на момент подачи заявки. По данным ренкинга банков «Интерфакс-100», по итогам трех​ кварталов 2018 года таких насчитывалось всего 18. Год назад заявку на использование ПВР подал ЮниКредит Банк.

РБК направил запросы оставшимся 15 банкам об их планах использования ПВР-подхода.

Альфа-банк в декабре 2018 года подал заявку в ЦБ на переход к оценке кредитного риска на основе внутренних рейтингов, сообщили РБК в его пресс-службе. Переход к оценке кредитного риска на основе внутренних рейтингов даст определенную выгоду на требования к капиталу, учитывая растущую долю ипотечного кредитования, отметили в банке.

Вопрос получения разрешения регулятора на использование ПВР для расчета достаточности капитала анализируется Росбанком, в настоящее время решение о переходе не принято, сказала руководитель центра внедрения базельских рекомендаций управления рисками и математического моделирования Росбанка Елизавета Розанова. Проведение оценки и сроков целесообразности перехода на ПВР «ФК Открытие» планирует не ранее 2020 года, сообщили в пресс-службе банка.

Источник

ЦБ запланировал переход крупнейших банков на новую модель оценки рисков

Банк России планирует организовать переход крупнейших банков на ПВР-подход — модель оценки рисков и капитала на основе внутренних рейтингов заемщиков, которые присваивают сами банки. Об этом заявил зампред ЦБ Василий Поздышев на форуме финансовых технологий «Финополис», передает корреспондент РБК.

Сейчас ПВР-подход в России применяют только Сбербанк и Райффайзенбанк. На них приходится около 30% активов банковской системы страны, отметил Поздышев. Через пять лет может быть достигнута планка в 70% активов, считает он. Для этого на ПВР-подход должны перейти все 11 системно значимых банков.

Самостоятельный анализ

ПВР-подход, или IRB-подход, — это продвинутый способ оценки кредитного риска банков. Для расчета достаточности капитала и других нормативов организация должна взвешивать риски клиентов, которым выданы кредиты. Банк на ПВР-подходе может делать это, присваивая заемщикам собственные рейтинги качества. Так он может сэкономить на резервах, высвободив капитал, следует из рекомендаций Базельского комитета.

Банк оценивает риски заемщиков ретроспективно, на материале всей накопленной статистики. На основе этого анализа строится модель, по которой можно оценивать качество новых ссуд. Модель должна пройти валидацию в Банке России.

С 2018 года ПВР-подход применяет Сбербанк. С 1 февраля 2019 года на него перешел Райффайзенбанк. Заявку в ЦБ для перехода на ПВР-подход в конце прошлого года подал Альфа-банк.

«Самый корректный подход, который оценивает кредитный риск, — это ПВР. Потому что оцениваются кредитные риски клиентов конкретного банка, которые зависят не только от качества самого клиента, но и от качества работы самого банка», — пояснил Поздышев журналистам.

По его словам, инициатива перехода крупнейших банков на ПВР-подход принадлежит Минэкономразвития. ЦБ идею поддержал, но участникам рынка нужно дать время.

Источник

Положение Банка России от 6 августа 2015 г. N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» (с изменениями и дополнениями)

Положение Банка России от 6 августа 2015 г. N 483-П
«О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов»

С изменениями и дополнениями от:

1 декабря 2015 г., 10 марта 2019 г., 27 февраля, 15 апреля 2020 г., 12 января, 20 апреля, 6 июля 2021 г.

Информация об изменениях:

Председатель Центрального банка
Российской Федерации

* Зарегистрировано Министерством юстиции Российской Федерации 25 августа 2015 года N 38679.

Зарегистрировано в Минюсте РФ 25 сентября 2015 г.

Регистрационный N 38996

Установлен порядок расчета величины кредитного риска банков с использованием подхода на основе внутренних рейтингов (ПВР).

Приведены подходы, используемые для расчета величины кредитного риска на основе ПВР (базовый, продвинутый). Закреплено, что внедрение ПВР должно быть направлено не только для расчета нормативов достаточности капитала, но и во внутренних процессах, например, при определении лимитов кредитования или размеров стимулирующих выплат для сотрудников, принимающих кредитные риски. ПВР может внедряться последовательно для каждого из сегментов требований, класса кредитных требований к розничным заемщикам, при переходе от базового подхода к продвинутому и т. д.

Разрешение на применение ПВР в целях расчета нормативов достаточности капитала дает Банк России. Определены условия для его получения. Для применения ПВР в банке должна функционировать система управления кредитным риском. Приведены требования, предъявляемые к ней. Указано, в каких случаях банк может не применять ПВР, в частности, в отношении несущественных кредитных требований или малого количества заемщиков.

Для расчета кредитного риска банк должен применять ПВР на постоянной основе ко всем кредитным требованиям в рамках каждого их класса, в отношении которого получено разрешение на применение ПВР. После этого банк не должен переходить на расчет риска на основе стандартизированного подхода. Банк, применяющий ПВР, информирует Банк России обо всех изменениях, внесенных в рейтинговую систему, не реже 1 раза в 6 месяцев.

Приведена классификация кредитных требований. Она осуществляется на постоянной основе в соответствии с утвержденной банком методикой. Для расчетов приведены соответствующие формулы. Закреплены требования к рейтинговой системе и количественной оценке компонентов кредитного риска.

Положение вступает в силу с 1 октября 2015 г.

Положение Банка России от 6 августа 2015 г. N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов»

Зарегистрировано в Минюсте РФ 25 сентября 2015 г.

Регистрационный N 38996

Настоящее Положение вступает в силу с 1 октября 2015 г.

Текст Положения опубликован в «Вестнике Банка России» от 29 сентября 2015 г. N 81

В настоящий документ внесены изменения следующими документами:

Указание Банка России от 6 июля 2021 г. N 5849-У

Изменения вступают в силу с 27 августа 2021 г. и с 1 января 2023 г.

См. будущую редакцию настоящего документа

Текст настоящего документа представлен в редакции, действующей на момент выхода установленной у Вас версии системы ГАРАНТ

Указание Банка России от 20 апреля 2021 г. N 5783-У

Изменения вступают в силу с 1 января 2022 г.

См. будущую редакцию настоящего документа

Текст настоящего документа представлен в редакции, действующей на момент выхода установленной у Вас версии системы ГАРАНТ

Указание Банка России от 12 января 2021 г. N 5705-У

Изменения вступают в силу с 1 октября 2021 г.

Указание Банка России от 15 апреля 2020 г. N 5442-У

Изменения вступают в силу с 29 апреля 2020 г., за исключением изменений, вступающих в силу с 1 января 2021 г. и с 1 января 2023 г.

См. будущую редакцию настоящего документа

Текст настоящего документа представлен в редакции, действующей на момент выхода установленной у Вас версии системы ГАРАНТ

Указание Банка России от 27 февраля 2020 г. N 5404-У

Изменения вступают в силу с 17 апреля 2020 г.

Указание Банка России от 10 марта 2019 г. N 5091-У

Изменения вступают в силу с 15 июля 2019 г. и с 1 января 2020 г.

Указание Банка России от 1 декабря 2015 г. N 3869-У

Изменения вступают в силу по истечении 10 дней после дня официального опубликования названного Указания в «Вестнике Банка России»

Источник

ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента

Мы команда Advanced Analytics GlowByte и запускаем цикл статей о моделировании в задачах управления кредитным риском. Цель цикла — кратко рассказать о сфере, расширить словарь профессиональных терминов и дать ссылки на полезные статьи и книги. В вводной статье мы покажем особенности применения ML и DS в сфере кредитного риска, без глубокого погружения в предметную область.

Далее раскроем вопросы методологии моделирования, работы с компонентами кредитного риска, а также подходов к калибровке и валидации, которые учитывают специфику работы моделей в банке.

Основа публикаций — наш проектный опыт по разработке и внедрению аналитических моделей в банковской сфере.

Чем рискуем?

Простым языком, кредитный риск — риск нарушения клиентами условий выплаты денежных средств по кредитным договорам.

Сфокусируемся на трех задачах, которые возникают в рамках кредитного риск-менеджмента.

Всем труба (pipeline) или схема кредитного процесса

Схематично кредитный процесс выглядит так:

Часть этого процесса от подачи заявления до выдачи именуется кредитным конвейером. В этой схеме есть упрощения. Например, мы рассматриваем процесс в рамках одного кредитного продукта, т.е. остаются за скобками вопросы маркетинга (Marketing Optimization, каннибализации продуктов, оттока клиентов и др). Из pipeline исключены процессы прескоринга, экспертной корректировки рейтинга и применения стоп-факторов андеррайтерами. Под стоп-факторами подразумеваются ограничения, природа которых, в первую очередь, в структуре продукта, который банк предлагает клиенту. Пример — вхождение клиента в список банкротов или наличие просрочки по кредитам в других банках.

Рейтинговое моделирование

Задача рейтингового моделирования (РМ) — это построение модели рейтингования клиентов для последующего ранжирования. Рейтингование производится по отношению к разным негативным событиям — ухудшение кредитоспособности, банкротство и т.д.

В зависимости от контекста, можно по-разному классифицировать эту задачу:

По этапу жизненного цикла клиента:

Из смежных задач стоит упомянуть задачу кредитного офферинга (см. далее) и задачу подбора порога отсечки по скоринговому баллу — определение порога одобрения. Последняя задача не освещается в этой статье, но содержит пространство для cutting-edge ML подходов. Например, есть попытки использования RL [7].

Еще кратко следует упомянуть актуальные тенденции по увеличению качества разрабатываемых моделей рейтингового моделирования:

Кредитный офферинг или как сделать предложение от которого нельзя отказаться

Результат рейтинговой модели (абсолютное значение оценки вероятности дефолта — PD) может быть использован для решения задачи кредитного офферинга. Под кредитным офферингом подразумеваем, в первую очередь, задачу установки первоначального лимита клиенту.

Безусловно, одного значения PD — прогноза вероятности дефолта — для определения оптимального лимита недостаточно. Нужно понимать допустимую область значений лимита, которые разумно предлагать клиентам. Это необходимо, чтобы сумма хотя бы косвенно отражала потребности клиента и его возможности по обслуживанию долга.

Ориентиром в этом случае может быть, например, оборот собственных средств клиента по некредитным продуктам.

Что еще нужно знать? Для лучшего понимания задачи нужно иметь представление о структуре стоимости кредита. Она схематично представлена на следующей диаграмме (подсмотрено в [11]):

«Ресурс» — стоимость денег, за счет которых осуществляется кредитование (например, ставка по депозитам, которая привлекает деньги вкладчиков и обеспечивает требуемую денежную массу). «Маржа» — ожидаемая прибыль от выдачи кредита. «Риск» — отчисление на случай невозврата кредита. «Расходы» — расходы на привлечение и обслуживание.

В этой структуре рейтинговое моделирование может быть использовано для определения размера и структуры блока «Риск». «Ресурс», в значительной степени, определяется ключевой ставкой ЦБ. «Расходы» и «маржа» — продуктовые составляющие, часто указываются в паспорте продукта.

Другими словами, «Риск» является всего лишь одной из компонент, которая влияет на итоговую доходность по сделке.

А как быть с другими? Похоже, возникает оптимизационная задача. Попробуем ее формализовать. Стоит подчеркнуть, что вариантов может быть множество, и опираться, в первую очередь, стоит на бизнес-задачу и контекст процесса разработки.

Начнем с простого варианта и далее покажем потенциальные точки развития решения. Проще всего оптимизировать доходность сделки.

Пусть происходит выдача кредитного договора на сумму L (лимит). У этого договора есть прогнозная вероятность дефолта PD. В первом приближении считаем, что клиент на момент дефолта имеет задолженность равную L.

Тогда оптимизационная задача будет выглядеть следующим образом:

Видим, что PD фиксирован и зависимость от L линейная. Казалось бы, оптимизировать нечего.

Однако в реальной жизни PD зависит от L по следующим соображениям: чем больше лимит, тем сложнее обслуживать долг и, соответственно, тем выше вероятность дефолта. В этом случае наша задача, действительно, превращается в оптимизационную. Однако и тут есть нюанс. В выборке бывают клиенты с разными доходами, поэтому абсолютных значений будет недостаточно. Лучше всего строить зависимости не от лимита, а от уровня закредитованности, т.е. параметра :

Зависимость может быть восстановлена на исторических данных или данных пилота.

Также на оптимизационную задачу могут влиять продуктовые стопы. Например, в паспорте продукта могут быть указаны допустимые границы уровня риска (вероятности дефолта). Тогда оптимизация производится только до указанной границы.

В целом, и особенно для других индустрий (телеком, например) оценка дохода и дебиторской задолженности (по-другому, EAD — Exposure at default — величина кредита на дату дефолта) в виде лимита являются слишком консервативными. Кроме того, стоит учесть, что часть средств может быть возвращена (та доля EAD, которая не будет возвращена, обозначается LGD – Loss Given Default). Тогда

Обычно для выручки и EAD разрабатываются отдельные модели. LGD чаще всего заменяется консервативным значением, которое зависит от отрасли (банки, телеком и т.д.) и типа продукта (может оценивается как средний LGD по продукту). Для ориентира можно посоветовать использовать любимое число в диапазоне 0.9-1.

До сих пор мы считали, что только PD зависит от . Но такой зависимостью могут обладать и другие компоненты:

Далее, если мы хотим учитывать другие продукты в офферинге (например, для выбора оптимального предложения клиенту), то дополнительно следует учитывать вероятность отклика клиента на продукт и вероятность оттока, если клиент уже обслуживается:

«Отклик» — вероятность взятия продукта, «Отток» — вероятность оттока клиента. В этом случае можно сравнивать доходности между разными продуктами и решать задачи Marketing Optimization.

Все что здесь перечислено — лишь канва для решения задачи. Пока мы не учитывали расходы на каждый продукт, стоимость привлечения ресурсов, стоимость кампании, вероятность мошенничества и т.д.

В общем случае их надо также включать в оптимизатор. Все зависит от контекста и приемлемого уровня приближения для решения бизнес-задачи.

Что еще погуглить? Ключевые слова risk-based limit, credit-limit management profit-based approach.

Итак, деньги предложены и выданы клиентам. Но часть из них начинает уходить в просрочку. Как управлять ситуацией? Берем паяльник. Собираем подушку безопасности в виде резерва денег. Как это сделать, расскажем прямо сейчас.

Резервы и роль DS для их расчета

Определение величины риска является ключевым в деятельности банка: в зависимости от аппетита к риску банк определяет с какими клиентами готов работать. Но в любом случае для минимизации возможных потерь формируется денежный резерв в виде наличности или ликвидных ценных бумаг. В худшем случае банк теряет весь портфель, однако это маловероятно, поэтому иметь полный резерв не слишком эффективно. Нужен некоторый баланс.

Для этого надо точно определить объем денег, который следует зарезервировать. Так появляется задача обеспечения достаточности капитала (required capital) под ожидаемые потери. (Expected Loss — EL). Требования достаточности капитала определяются и отслеживаются регулятором (Центральный банк).

Интуицией для регулятора служит международный опыт, отраженный в разных нормативных документах. Международный опыт спроецирован на отечественную реальность в ряд положений и указаний. Но об этом чуть позже.

Взглянем на эволюцию подхода, чтобы подчеркнуть как именно возрастала роль DS и ML в контексте данной задачи.

В 1974 году при банке международных расчетов в Базеле был сформирован Базельский комитет по банковскому надзору, который и по сей день занимается внедрением единых стандартов в сфере банковского регулирования.

Первым принятым соглашением было Базельское соглашение о капитале Basel I в 1988 году. В Basel I основное внимание уделялось кредитному риску и было установлено, что размер капитала должен превышать 8% активов банка, взвешенных с учетом риска (Активы, взвешенные с учетом риска – Risk-weighted Assets (RWA)).

Например, рассмотрим Ипотеку за 100кР (да-да, пример в вакууме):

Т.е. банку под данный договор необходимо зарезервировать не менее 4кР.

Подход очень прост и в этом его большое преимущество. Но и недостаток тоже: не применить XGBoost не учитываются, например, поведение клиента и общая экономическая ситуация.

Для устранения недостатков соглашения Basel I было введено соглашение Basel II. Во-первых, Basel II учел другие типы рисков (операционные и рыночные) для резервирования, а во вторых, что более важно для нас, декомпозировал расчет на компоненты. В этот момент и появляется простор для Xgboost ML и DS.

Basel III было введено как прямой результат глобального экономического кризиса. Добавились риски и усложнились расчеты. Для рассуждений нам хватит первых двух соглашений. Чуть подробнее для первого ознакомления можно погрузиться в первые страницы [6].

Так как же посчитать? В России, аналогично базельской системе, есть несколько подходов к оценке RWA:

1. Стандартный подход– наиболее простой. Основа — положение ЦБ 590-П.
Далее цитата (подслушано в [12]):

«Концепция оценки кредитного риска, описанная в Положении 590-п, не предполагает непосредственного расчета параметров кредитного риска. Размер формируемого резерва определяется на основании профессионального суждения в соответствии с критериями, заданными регулятором по отдельным ссудам или на основании методики оценки кредитного риска по портфелям однородных ссуд, при этом ссуда (портфель однородных ссуд) относится к одной из пяти категорий качества. Для каждой категории банком России определены диапазоны обесценения в процентах от балансовой стоимости финансового инструмента.»

Иными словами, все ссуды экспертно классифицируются на 5 категорий качества, и в зависимости от категории определяется объем резервирования. Кроме того, определяются так называемые индивидуальные признаки обесценения (например, ухудшение финансового положения), на основе которых кредитный договор может быть выведен из ПОС (портфель однородных ссуд) с дальнейшей оценкой резервов на индивидуальной основе.

2. Подходы на основе Внутренних Рейтингов(ПВР, регламентируется положением ЦБ 483-П) уже подразумевают наличие компонент PD, LGD и EAD.
На иллюстрации ниже отражены зоны ответственности банка и регулятора при разных подходах:

Как видно из таблицы выше, в случае использования базового или продвинутого ПВР, задача по оценке отдельных компонент проводится банками самостоятельно, в связи с чем возникает необходимость построения предиктивных моделей на основе исторических данных. А с учетом того, что для отдельных кредитных продуктов зачастую используются различные сегменты клиентов и, соответственно, необходимо строить отдельные модели, появляется простор для работы data scientist’ов.

При имеющихся рассчитанных значениях указанных компонент можно определить ожидаемые потери (Expected Loss – EL) и неожиданные потери (Unexpected Loss – UL).

Потери в рублях представляют собой произведение трех компонент:

еще встретится нам неоднократно в цикле статей — это рефрен задачи резервирования в кредитном риске.

После такого рода декомпозиции EL (ECL), возникает возможность смоделировать (DS и ML, привет!) ) каждую из упомянутых величин PD (модель бинарной классификации), LGD (модель регрессии), EAD (модель регрессии), где, в рамках указанных регулятором требований на разных этапах моделирования (разработка, калибровка и валидация) появляется возможность для использования статистических методов и алгоритмов машинного обучения.

Сумма EL и UL формирует величину стоимости под риском (Value at Risk – VaR) – меру, которую с заданной вероятностью (по базельским соглашениям 99%) не превысят потери в течение определенного периода времени.

Подробнее об особенностях моделирования компонент PD, LGD, EAD расскажем в следующей статье цикла, а пока рассмотрим еще один способ оценки суммы для формирования резервов.

3. Методология МСФО9. Кратко.
Методология МСФО9 для определения резервов использует:

В подходе МСФО9 ещё больше простора для DS и ML-экспериментов.

Что еще почитать?

Выводы

Основной вывод после написания вводной статьи для нас (abv_gbc, alisaalisa, artysav, eienkotowaru) таков: крайне сложно коротко рассказать даже о трех задачах, возникающих в расчете кредитного риска. Почему?

Для этих задач разработана детальная методология, что дает хорошую пищу для ML и DS размышлений. Эти размышления развивают подходы для ответа на все более сложные вызовы рынка. Инструменты, основанные на таких подходах, из комплементарных постепенно становятся основными при принятии решения. Все это вместе позволяет переносить лучшие практики и интуиции риск-моделирования в другие индустрии (телеком, страхование, промышленность). Какие именно? Расскажем в следующих статьях цикла.

Источник