Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. Il sistema di Credit Scoring: il punto di vista di SAS

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1 Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. Il sistema di Credit Scoring: il punto di vista di SAS

2 Attività Componenti Dati / Informazioni Posizioni Creditizie Sistemi Fonte ETL Data Collection Credit Risk Management Solution PD controparti Rating controparti LGD Credit Scoring / Rating Credit Risk Warehouse / Credit Data Mart Determinazione e utilizzo Internal Rating EAD RWA Requisito di capitale Regulatory Capital Calcolo del requisito di capitale nei diversi approcci (F, S, A), analisi della contribuzione e simulazione CaR Marginal Risk Credit Portfolio Risk Mngmt Calcolo del CaR (modello di pf), del rischio marginale, etc. Dettaglio By BU, Ind. sector Area geogr., Credit Risk Dashboard Reporting, TdB Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 2

3 Attività Componenti Dati / Informazioni Posizioni Creditizie Sistemi Fonte Credit Risk Management Solution ETL Data Collection PD controparti Rating controparti LGD Credit Scoring / Rating Credit Risk Warehouse / Credit Data Mart Determinazione e utilizzo Internal Rating Stadio IRS (Internal Rating System) EAD RWA Requisito di capitale Regulatory Capital Calcolo del requisito di capitale nei diversi approcci (F, S, A), analisi della contribuzione e simulazione CaR Marginal Risk Credit Portfolio Risk Mngmt Calcolo del CaR (modello di pf), del rischio marginale, etc. Dettaglio By BU, Ind. sector Area geogr., Credit Risk Dashboard Reporting, TdB Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 3

4 Credit Scoring Solution Gli Obiettivi La Credit Scoring Solution: copre l intero processo di Credit Scoring: Costruzione del Credit Scoring Data Mart Sviluppo dei modelli Reporting web consente di costruire Scorecard e altre tipologie di modelli predittivi con lo scopo di assegnare gli score di rischio ai clienti Le Scorecard e gli altri modelli predittivi sono tipicamente usati per scopi diversi, quali Application Scoring, Behavioral Scoring, Probability of Default Scoring (sistemi di Rating Basilea II), Collection Scoring Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 4

5 Credit Scoring Solution Le Componenti Credit Scoring Data Mart (Credit Data Warehouse) Data Model ETL Storage Piattaforma Analitica Essa si basa sull impiego dello strumento SAS Enterprise Miner e delle sue estensioni funzionali specifiche utili al fine di costruire modelli di rating creditizio Template di analisi Reporting Performance modelli Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 5

6 ETL La piattaforma ETL Accessi nativi a tutti i sistemi OLTP rilevanti Trasformazione tramite potente linguaggio di 4 generazione Ambiente integrato end-to-end gestito dai metadati Interfaccia grafica utente Process Flow Diagram Documentazione trasparente e chiara Ambiente multi piattaforma Change Management Multi utenza Import e export di metadati Engine multi-thread / parallelo Scheduler Data Quality Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 6

7 Enterprise Miner La piattaforma analitica Ambiente utente per il processo di gestione ed elaborazione dello scoring e del rating Integrato con il Credit Data Warehouse attraverso i metadati Minimizza la necessità di sviluppo mediante linguaggio Contiene sia algoritmi di Statistica Classica che di più recente formulazione (regressione logistica, reti neuronali, alberi decisionali, ecc.) Descrizione e documentazione del processo di analisi Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 7

8 Enterprise Miner - Caratteristiche Tecnologiche Soluzione di tipo Macro-Mining Supporta un architettura Client-Server o Java Accesso nativo o via ODBC a DBMS Integrato con la metodologia SEMMA Interfaccia grafica utente (GUI) Offre un grande numero di algoritmi elaborativi Consente semplicità di mantenimento del processo e del codice generato L ambiente consente la collaborazione tra analisti quantitativi e esperti di settore Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 8

9 Enterprise Miner - Interfaccia Grafica Utente Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 9

10 Enterprise Miner - Process Flow Diagram Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati.

11 Enterprise Miner - Process Flow Diagram Descrizione grafica del processo analitico per mezzo di nodi connessi interattivamente dall analista Metodologia SEMMA che struttura il processo d analisi Completa documentazione dell intero processo (in conformità con Basilea 2) PFD come riferimento per tuning o sostituzione dei modelli esistenti Grande disponibilità di algoritmi modellistici (regressione logistica, alberi decisionali, reti neurali, scorecard) e fasi di pre-processing Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 11

12 Interfaccia Web al Model Repository Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 12

13 SEMMA: la metodologia per il Data Mining Sample Explore Modify Model Assess Accesso ai dati Produzione Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 13

14 Amministratore Dati Preparazione Dati Applicazione Modelli Amministrazione Report Il Processo di Data Mining 1. Registrazione Dati di Training 2. Reperimento Training Set Data Miner Analisi Esplorative Segmentazioni Descrittive Predictive Modeling 4. Batch Scoring Plug In Metadata Server 3. Registrazione Results Package 5. Distribuzione Report Model Development Analista di Business Gestisce Modelli Prende Decisioni Model Management Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 14

15 Step funzionali per la costruzione di una Scorecard Classing: definizione degli attributi/modalità per ciascuna caratteristica/variabile attraverso l uso dei Weight of Evidence Calcolo dello score tramite regressione logistica Scaling dei punteggi e output della Scorecard Score Analysis: individuazione del cut-off ottimale per la definizione dello status (buoni/cattivi) Reject Inference: recupero, tramite inferenza, dell informazione relativa al comportamento dei candidati scartati in prima istanza Re-modeling: nuova modellizzazione sul campione integrato e calcolo della Scorecard finale Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 15

16 Credit Scoring Nodes Interactive Grouping Node: tool per la definizione dei raggruppamenti di variabili (continue, nominali o ordinali) in modo automatico e/o interattivo Scorecard Node: tool per lo scaling dei punteggi ottenuti tramite regressione, per il calcolo e l assessment della Scorecard (score analysis) Reject Inference Node: tool per il recupero dell informazione relativa ai clienti respinti in prima istanza e l integrazione nella TTD (through the door population) Credit Exchange Node: tool che consente lo scambio dei metadati con Risk Dimension, lo strumento SAS per la gestione del rischio di portafoglio Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 16

17 Basso Rischio Alto Rischio Esempio: Età Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 17

18 Output della Scorecard in Formato HTML Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 18

19 Score Analysis - Scelta del cut-off Valutazione dell effetto della variazione dello score di cutoff su: Tasso di approvazione atteso Tasso di default atteso Profitto atteso Esempio: Trade-off Chart Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 19

20 Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 20

21 Alcuni Clienti Finance Agos Itafinco Aletti Gestielle Assicurazioni Generali Assitalia Azimut Holding Banca Carige Banca del Gottardo Banca delle Marche Banca d Italia Banca Fideuram Banca Intesa Banca Mediolanum Banca Nazionale del Lavoro Banca Popolare di Verona Banche Popolari Unite Capitalia CartaSi Compass Findomestic Banca Gan assicurazioni Generali HDI Isvap Locafit Monte Paschi Siena Nextra Asset Management Reale Mutua SAI Sara Assicurazioni Sanpaolo IMI SIA UniCredit Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 21

22 SAS la più grande azienda mondiale di software di Business Intelligence fondata nel 1976 a Cary (NC), U.S.A. Roma Torino Sede di Milano Venezia la maggiore azienda mondiale a capitale privato 26% del fatturato investito annualmente in ricerca e sviluppo 340 persone in Italia, con uffici a Milano, Roma, Venezia, Torino 1,53 miliardi di dollari di fatturato nel mondo (2004), + 15% rispetto al 2003, + 3,3% in Italia rispetto al 2003 nel settore finanziario: clienti nel mondo; 111 clienti in Italia di cui 44 banche, 42 assicurazioni, 25 società di servizi finanziari e credito al consumo Copyright 2005, SAS Institute Inc. Tutti i diritti riservati. 22

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