Évaluation automatisée du risque de crédit : comment ETL débloque de meilleurs investissements

Et si vous pouviez automatiser vos flux de travail d’évaluation du risque de crédit et les rendre plus rapides, plus faciles et plus précis ? Et si vous pouviez économiser jusqu'à 91 % sur le codage et la préparation des données temps, 80 % sur le temps de création du pipeline de données et 65 % sur les coûts des outils ?

Les workflows automatisés d’évaluation du risque de crédit vous permettent de faire exactement cela. Voyons comment !

Processus d’évaluation du risque de crédit de bout en bout

L'évaluation du risque de crédit est un long processus au cours duquel les banques reçoivent quotidiennement des centaines de demandes de prêt provenant de divers canaux, tels que les formulaires en ligne, les e-mails, le téléphone et les clients sans rendez-vous. Vous devez évaluer la solvabilité de chaque demandeur et décider d’approuver ou de rejeter la demande de prêt.

Pour évaluer le risque de crédit avec précision, vous devez collecter et analyser des données provenant de plusieurs sources, telles que ses bases de données internes, les agences d'évaluation du crédit externes et les fournisseurs de données tiers.

Cependant, la collecte de ces données peut entraîner plusieurs défis, tels que :

• Les données sont sous différents formats, tels que CSV, JSON, XML, etc.
• Les données sont stockées dans différents emplacements, tels que des fichiers locaux, un stockage cloud, des bases de données, etc.
• Les données sont mises à jour à différentes fréquences, par exemple quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles, etc.
• La qualité des données est incohérente, comme des valeurs manquantes, des erreurs, des doublons, etc.
• La transformation et l'analyse des données nécessitent des compétences complexes en matière de codage et de script, telles que SQL, Python et R.
• Le pipeline de données est sujet aux erreurs et aux pannes, telles que des problèmes de réseau, des temps d'arrêt du serveur, une corruption des données, etc.

Comment Astera Aide à simplifier l’évaluation du crédit

Extraction De Données

 

Les banques utilisent des bases de données internes (comme les systèmes de relation client et de gestion des prêts) et des fournisseurs de données externes (comme les agences d'évaluation du crédit) comme sources de données.

Astera . Connecteurs de données pour établir des connexions sécurisées à ces sources de données et garantir qu’elles disposent des autorisations d’accès aux données nécessaires. Astera dispose de connecteurs intégrés pour diverses sources de données, telles que des bases de données, des fichiers, des services Web, etc.

Vous pouvez exploiter ces connecteurs pour sélectionner les sources de données et sélectionner les champs qu'ils souhaitent extraire, tels que données démographiques des clients, histoire de credit, détails de la transactionet la détails du prêt.

Astera vous permet de prévisualiser les données et d'appliquer des filtres et des jointures selon vos besoins à l'aide d'opérations de glisser-déposer sans écrire de requêtes SQL ou de scripts Python. Les données sont récupérées et stockées dans un emplacement temporaire pour un traitement ultérieur. Astera gère le processus d'extraction des données en arrière-plan et informe les utilisateurs lorsque les données sont prêtes.

Transformation des données

 

Astera offre également Qualité des données ainsi que les Transformation des données fonctionnalités pour inspecter, nettoyer et transformer les données. Vous pouvez exploiter une interface graphique pour glisser-déposer diverses opérations sur les données sans écrire de code.

Vous pouvez nettoyer les données en supprimant les doublons, en remplissant les valeurs manquantes, en corrigeant les erreurs et en normalisant les entrées. Par exemple, Astera's Vérification d'adresse La fonctionnalité peut vous aider à standardiser toutes les adresses dans un format standard.

Vous pouvez également transformer les données en convertissant les types de données, en codant des variables catégorielles telles que le sexe ou le type de prêt, en normalisant les variables numériques telles que le revenu et en créant de nouvelles fonctionnalités telles que le ratio dette/revenu. Par exemple, vous pouvez également utiliser Astera's Générateur d'expressions pour créer des calculs et des expressions personnalisés sur les données.

De même, une fois que votre équipe a nettoyé les données pour l'évaluation du risque de crédit, vous pouvez valider les données transformées en les comparant à des règles prédéfinies et à des exemples de résultats.

Voici quelques règles de validation des données qui peuvent rendre l’évaluation du risque de crédit plus fiable :

1. Probabilité de défaut (PD): Il s’agit d’un paramètre clé dans les modèles de risque de crédit. Il mesure la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt. La validation de ce paramètre consiste à vérifier le pouvoir discriminant des modèles PD.
2. Perte en cas de défaut (LGD): Celui-ci mesure la perte potentielle pour le prêteur ou l'investisseur en cas de défaut d'un emprunteur. Le processus de validation devrait inclure un examen du pouvoir discriminatoire des modèles LGD.
3. Meilleure estimation des pertes attendues (ELBE): Il s'agit d'une estimation de la perte attendue sur une exposition. Le processus de validation doit garantir que l’ELBE est calculé avec précision.
4. Facteur de conversion de crédit (CCF): Ceci est utilisé dans le calcul de l’exposition future potentielle. Le processus de validation doit vérifier l’exactitude du CCF.
5. Qualité des données: Les établissements de crédit devraient avoir établi en interne des normes de qualité et de fiabilité sur les données (informations historiques, actuelles et prospectives) utilisées comme intrants du modèle.
6. Conception du modèle et résultats: La validation doit inclure un examen de la conception du modèle et des résultats/performances du modèle.

Chargement des données

 

Une fois que vous vous êtes assuré qualité des données, vous devez configurer une connexion sécurisée à l'entrepôt de données de la banque à l'aide Astera's Connecteurs de données. Astera dispose de connecteurs natifs pour divers entrepôts de données, tels qu'Amazon Redshift, Google BigQuery ou Snowflake, et peut également charger des données vers d'autres destinations, telles que des fichiers, des bases de données, etc.

AsteraLes destinations de données de peuvent être essentielles à la mise en place des pipelines d'évaluation du risque de crédit. Vous devez sélectionner l'entrepôt de données et spécifier la table de destination pour stocker les données nettoyées et transformées. Astera leur permet de définir le nom de la table, le schéma et les clés en quelques clics sans écrire de commandes SQL. Astera fournit également des options pour ajouter, remplacer ou mettre à jour les données existantes avec des configurations simples.

Une fois que vous avez décidé comment modéliser vos données, vous pouvez configurer le chargement des données à l'aide de Astera's Flux de données. Astera vous permet de créer et d'exécuter des flux de données qui connectent les sources de données et les destinations et d'appliquer les transformations et les validations en cours de route. Astera prend également en charge Modifier La Saisie De Données ainsi que les Dimensions qui changent lentement pour charger des données incrémentielles et historiques.

Vous pouvez valider les données chargées en exécutant des exemples de requêtes et en vérifiant les résultats à l'aide de Astera's Aperçu des données. Astera leur permet de visualiser et d'interroger les données dans l'entrepôt de données et de les comparer avec les données sources.

Agrégation des données

 

Votre équipe peut définir des règles d'agrégation à l'aide Astera's Total transformation pour regrouper/agréger les données par client et par mois.

Vous pouvez regrouper les données selon ces règles. Enfin, vous pouvez valider les données agrégées en les comparant à des règles prédéfinies et à des exemples de sorties à l'aide de Astera's Qualité des données ainsi que les Aperçu des données caractéristiques.

Astera vous permet de définir et d'appliquer des règles de qualité des données et des validations sur les données agrégées et d'afficher et d'interroger les données dans l'entrepôt de données ou dans toute autre source ou destination de données.

Analyse de risque

Les experts en évaluation du risque de crédit peuvent définir des indicateurs de risque à l'aide Asterales transformations de données de . Par exemple, ils peuvent tirer parti Astera's Générateur d'expressions pour créer des calculs et des expressions personnalisés sur les données, tels que le ratio dette/revenu. Vous pouvez également tirer parti Astera's Règles de qualité des données pour définir et appliquer des règles métier et des validations sur les données, comme un risque de crédit élevé.

Automation

 

Une fois déployée, votre équipe peut automatiser les flux d'évaluation du risque de crédit à l'aide de Astera's Automation ainsi que les Orchestration caractéristiques. Astera vous permet de créer et d'exécuter des flux de travail qui automatisent les processus d'extraction, de transformation, de chargement, d'agrégation et d'analyse des données et de les orchestrer avec d'autres tâches, telles que l'envoi d'e-mails, l'appel de services Web, l'exécution de commandes, etc.

Vous pouvez également tester l'automatisation dans un environnement contrôlé à l'aide de Astera's Mode d'essai ainsi que les Debug Mode caractéristiques. Astera vous permet d'exécuter les flux de travail dans un mode de test qui simule le flux de données sans affecter les données réelles et de déboguer les flux de travail dans un mode de débogage qui affiche le flux de données étape par étape et identifie les erreurs ou problèmes.

Vous pouvez déployer l'automatisation dans l'environnement de production à l'aide Astera's Déploiement ainsi que les Planification caractéristiques. Astera vous permet de déployer les workflows sur un serveur déployé sur site ou sur le cloud et de planifier leur exécution à intervalles réguliers, par exemple tous les soirs à minuit, ou de les déclencher à la demande ou par un événement, tel qu'une suppression de fichier ou un demande Internet.

Surveillance et mise à jour

Astera vous permet de surveiller votre entrepôt de données et d'alerter votre équipe si le système tombe en panne ou produit des résultats inattendus. Vous pouvez configurer ces mécanismes dans AsteraLe canevas de flux de travail de , informant votre équipe des erreurs ou des échecs par e-mail ou par service Web.

Vous pouvez vérifier régulièrement le système pour vous assurer qu'il fonctionne comme prévu et identifier tout problème dès qu'il survient en analysant vos journaux de flux de travail. Astera tient un journal de l'historique d'exécution du flux de travail et du lignage des données, ainsi qu'une piste d'audit des modifications du flux de travail et des actions de l'utilisateur.

Grâce à ces informations, votre équipe peut continuellement améliorer le système en fonction des commentaires des équipes de gestion des données et des risques et des nouvelles données utilisant Astera's Contrôle de version ainsi que les Gestion des métadonnées caractéristiques.

Astera prend en charge le contrôle de version des flux de travail, des sources de données et des destinations, ainsi que la gestion des métadonnées des schémas et mappages de données.

L'impact de Astera sur l'automatisation de l'évaluation du risque de crédit

Économisez du temps et des coûts

L'un des avantages de l'utilisation Astera L’automatisation des flux de travail d’évaluation des risques de crédit permet aux banques de gagner du temps et de réduire leurs coûts. En automatisant les processus de crédit et en numérisant les étapes critiques de la chaîne de valeur du crédit, Astera peut aider les banques à réduire les efforts manuels et la complexité liés à l’intégration et au traitement des données.

De même, Astera permet aux utilisateurs de concevoir, d'exécuter et de gérer des flux de travail d'intégration de données sans écrire de code, à l'aide d'une interface graphique et d'opérations de glisser-déposer. Astera automatise également les processus d'extraction, de transformation, de chargement, d'agrégation et d'analyse des données et les orchestre avec d'autres tâches, telles que l'envoi d'e-mails, l'appel de services Web, l'exécution de commandes, etc.

Cela signifie que les utilisateurs peuvent économiser du temps et des efforts et se concentrer sur la logique métier et les résultats plutôt que sur les détails et complexités techniques. Astera facilite également la collaboration et le partage de flux de travail avec d'autres utilisateurs, ainsi que la maintenance et la mise à jour des flux de travail à mesure que les données et les exigences commerciales évoluent.

 

Selon McKinsey, cela peut générer jusqu'à 50 pour cent d'économies pour les banques. L’article indique également que la numérisation peut réduire les pertes sur prêts de 10 à 20 pour cent en améliorant la précision et la rapidité des décisions de crédit.

De même, une enquête menée par S&P Global a révélé que 71% des banques ont indiqué que la numérisation permet un meilleur contrôle et une meilleure gestion des risques afin de protéger la rentabilité de l'organisation. Par conséquent, l’automatisation et la numérisation des flux de travail d’évaluation du risque de crédit pourraient aider les banques à économiser du temps et de l’argent.

Améliorer la qualité et la précision des données

L'un des avantages de l'utilisation Astera L’automatisation des flux de travail d’évaluation du risque de crédit est qu’elle peut améliorer la qualité et l’exactitude des données pour les banques. Ces deux indicateurs sont cruciaux pour prendre des décisions de crédit judicieuses, gérer les expositions aux risques, se conformer aux réglementations et contrôler les prix.

En utilisant AsteraGrâce aux fonctionnalités de qualité des données de , les sociétés financières peuvent éliminer les erreurs et les incohérences et garantir que les données sont exactes, cohérentes et fiables. Astera fournit une gamme de fonctions de qualité et de transformation des données, telles que le nettoyage, la validation, l'enrichissement, la conversion, l'encodage, la normalisation et la création de transformations personnalisées.

Astera fournit également des fonctionnalités d'intégrité des données en temps réel, telles que le profilage des données, le tableau de bord de la qualité des données et les règles de qualité des données, qui permettent aux utilisateurs d'inspecter, de surveiller et de résoudre les problèmes de qualité des données, tels que les valeurs manquantes, incohérentes, en double ou non valides. Astera prend également en charge le traçage des données et la gestion des métadonnées, permettant aux utilisateurs de suivre et de documenter les sources de données, les destinations, les schémas, les mappages et les transformations.

Enfin, le Moody's Analytics a découvert que l'intégration d'éléments de données sur les risques améliore le flux de travail d'origination en offrant une plus grande précision dans les décisions, une meilleure évaluation de l'exposition totale aux risques, une conformité améliorée et un meilleur contrôle sur les prix. Astera permet aux utilisateurs d’accéder à plusieurs sources de données diverses, généralement difficiles d’accès.

Faire évoluer les opérations et les performances des données

AsteraLes capacités informatiques distribuées et basées sur le cloud de peuvent aider à faire évoluer les opérations et les performances des données.

Les sources de données basées sur le cloud telles qu'Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, etc. permettent aux utilisateurs de stocker et d'accéder à de grands volumes de données dans le cloud et de bénéficier de l'évolutivité, de la disponibilité et de la rentabilité des services cloud. Selon Accenture, les solutions d'intégration de données basées sur le cloud peuvent réduire le coût total de possession de 30% à 40%.

De même, Astera prend en charge les entrepôts de données basés sur le cloud, tels qu'Amazon Redshift, Google BigQuery ou Snowflake.

Enfin, le traitement parallèle, l'équilibrage de charge et la tolérance aux pannes aident les utilisateurs à traiter de gros volumes de données plus rapidement et de manière plus fiable. En conséquence, ils peuvent bénéficier de l’efficacité, de l’évolutivité et de la résilience des systèmes distribués.

Augmentez la sécurité et la conformité des données

Un autre avantage de l'utilisation Astera est une sécurité et une conformité accrues des données. En utilisant AsteraGrâce aux fonctionnalités robustes de , les banques peuvent chiffrer les données en transit et au repos et respecter les normes et réglementations du secteur. Astera fournit des fonctionnalités de cryptage des données, telles que SSL/TLS, AES et PGP, qui permettent aux utilisateurs de crypter les données lorsqu'elles sont transférées ou stockées et de les protéger contre tout accès non autorisé ou toute falsification.

Une étude a révélé que 40% des équipes examinez continuellement les contrôles de conformité avec l’automatisation, ce qui peut accroître la sécurité et la conformité des données. Donc, Astera peut aider les banques à améliorer la sécurité et la conformité des données en utilisant ses fonctionnalités de sécurité et de conformité des données.

Transformez l’évaluation du risque de crédit avec Astera

Astera Centerprise est un outil puissant et convivial Outil ETL qui peuvent aider les organisations financières à automatiser l’évaluation du risque de crédit. Il vous permet d'intégrer des données provenant de diverses sources et systèmes, tels que des bases de données, des entrepôts de données, des formats de fichiers, des fournisseurs de données basés sur le cloud, des systèmes de fichiers et des services Web.

Astera Centerprise peut aider à automatiser et à orchestrer les flux de données et à effectuer des transformations, des validations et des mappages de données complexes, fournissant ainsi à votre équipe des informations opportunes sur l'évaluation du risque de crédit. Avec Astera, votre équipe dispose d'une vue globale des données de chaque candidat, lui donnant tous les instruments dont ils ont besoin pour évaluer efficacement leur solvabilité.

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