Система оценки кредитных убытков

Полное наименование системы: «Система оценки кредитных убытков». Краткое наименование системы: СОКУ.

Система СОКУ предназначена для оценки величины резерва под обесценение. Система направлена на решение задач по оценке компонент кредитного риска, определению стадий кредитного качества финансовых инструментов, подлежащих оценке, расчету ожидаемых кредитных убытков для стадий кредитного качества, проведению необходимых статистических расчетов и тестов, формированию отчетности по кредитным рискам.

Основной целью СОКУ является обеспечение пользователей унифицированным инструментом, позволяющим проводить оценку ожидаемых кредитных убытков контрагентов-дебиторов согласно требованиям МСФО 9.

Базовые функции

Требования к клиентским рабочим станциям Этап Функция Описание функций

Загрузка алгоритмов обработки данных

Обеспечивает загрузку алгоритмов обработки данных

Загрузка алгоритмов обработки данных в виде Python-скриптов или Sql-скриптов

Загрузка данных

Обеспечивает загрузку данных о контрагентах

Загрузка данных по контрагентам из различных систем-источников, осуществляется в автоматическом режиме с помощью SQL-скриптов в PostgreSQL

Расчет значений PD

Обеспечивает процесс расчета вероятности дефолта контрагента

Расчет вероятности дефолта контрагента на индивидуальной основе по скоринговой модели финансового рейтинга и по общей модели регрессии, на коллективной основе по матрицам миграций и корпоративной мастер-шкале с помощью SQL и Python-скриптов

Программная корректировка

Обеспечивает автоматическую корректировку рассчитанного значения

Корректировка рассчитанных значений на макроэкономические показатели и/или показатели мониторингового листа с помощью SQL-скриптов

Расчет значений LGD

Обеспечивает процесс расчета уровня потерь при дефолте

Расчет LGD контрагента с помощью SQL-скриптов

Расчет значений EAD

Обеспечивает расчет величины кредитного требования, подверженной риску дефолта

Расчет EAD контрагента с помощью SQL-скриптов

Проверка значений

Обеспечивает проверку изменений в рассчитанных значениях

Проверка PD и LGD на вхождение в интервал значений (от 0 до 1), проверка EAD на неотрицательные значения

Ручная корректировка

Обеспечивает внесение изменений экспертом в рассчитанные значения

Ручная корректировка PD, LGD, EAD экспертом с подтверждением введенных значений через интерфейс системы

Расчет ECL

Обеспечивает расчет коэффициентов ожидаемых кредитных убытков по контрагенту

Расчет коэффициентов ожидаемого кредитного убытка по контрагенту с помощью Python-скриптов

Выгрузка в смежные системы

Обеспечивает выгрузку ECL в смежные системы

Выгрузка рассчитанных коэффициентов ожидаемых кредитных убытков в систему-получатель ERP: по ИНН передача индивидуальных и коллективных коэффициентов напрямую в таблицу, по К-кодам с коллективными коэффициентами формирование excel-файла по шаблону и передача его в таблицу

Выгрузка данных

Обеспечивает выгрузку данных

Выгрузка в excel-файлы полученных значений на любом шаге расчета коэффициентов ожидаемого кредитного убытка

Класс программ для ЭВМ

Основной класс:

11.04 Средства интеллектуального анализа данных (Data Mining)

Информация по установке

Требования к клиентским рабочим станциям Компонент Требование

Процессор

  • не менее 2 ядер
  • тактовая частота не менее 1,8 GHz
  • процессор i3 или выше начиная с 5го поколения (2015г. или позже)

Память

  • Не менее 4 Гб

Браузер

  • Chromium-браузер (Google Chrome 100 или выше)

Разрешение экрана

Минимальное: 1024px по горизонтальной развертке

Требование к подготовке инфраструктуры системы

  • Виртуальные машины или физические сервера
  • Платформа контейнеризации
  • Сетевая инфраструктура
  • Публичная зона DNS

Установка программы осуществляется силами команды «ООО «РТК ИТ» в соответствии с внутренними регламентами и документацией.

Информация по эксплуатации

Эксплуатация осуществляется силами ООО «РТК ИТ» в соответствии с внутренними регламентами и документацией.

Лицензирование ПО

Стоимость продукта формируется динамическим путем в зависимости от количества заявленных пользователей, необходимой инфраструктуры и выбранного уровня поддержки программы. Запросить дополнительную информацию вы можете по почте soku@rt.ru