Эксперты Risk.Net, авторитетного международного портала об управлении рисками, организовавшего ежегодную премию Risk Technology Awards 2020, отметили удобную интегрированную среду SAS, поддерживающую весь жизненный цикл оценки рисков в рамках розничного кредитования, начиная с этапа оценки кредитных заявок и заканчивая управлением лимитами и процессами взыскания, а также обширный набор риск-моделей, таких как PD, LGD, EAD, модели поведенческого скоринга и модели доходности.

Среда SAS обеспечивает риск-аналитикам и специалистам по data science доступ к широкому спектру данных: транзакционные данные, данные от внешних провайдеров, данные в структурированных или неструктурированных форматах. Также платформа содержит инструменты для сбора, подготовки данных и обеспечения их качества.

Статистические или современные модели машинного обучения могут быть разработаны с использованием open source языков программирования, таких как R или Python, а также на SAS или с использованием визуальной среды для моделирования.
Среда поддерживает различные типы моделей: линейные, нелинейные, модели прогнозирования и оптимизации, модели машинного (ML) и глубокой обучения (deep learning) и модели текстовой аналитики. Операционализация моделей может осуществляться посредством применения технологий in-memory, in-database, batch, real-time или streaming без необходимости дополнительного рекодинга моделей. При этом базовый функционал также содержит полный набор метрик для мониторинга моделей и бэктестинга.

Разработанные модели также могут быть имплементированы в систему принятия решений SAS, позволяющую автоматизировать процессы управления рисками, такие как оценка кредитных заявок, управление лимитами, расчет предодобренных предложений и построение стратегий взыскания просроченной задолженности. Система сочетает в себе широкие возможности по настройке бизнес-правил, углубленную аналитику и управление стратегиями для обеспечения согласованности и последовательности принятых решений, повышения эффективности процессов и увеличения скорости внедрения сложных предиктивных моделей.

«Кредитные организации имеют дело с нарастающими требованиями к риск-моделированию, вызванными как общими трендами эпохи цифровой трансформации, так и растущим значением искусственного интеллекта, а также ужесточением ряда регуляторных требований. В современных условиях компании хотят предложить клиентам релевантный опыт в области автоматизации, который будет способствовать оптимальному соотношению между понесенными затратами и достигнутой эффективностью. Мы стремимся помогать организациям в достижении этих целей и соблюдении растущих требований, предлагая им наши технологии, экспертизу и поддержку. Широкий набор возможностей SAS в области управления данными и предиктивной аналитики, интеграция с open source, поддержка полноценного жизненного цикла моделей, легкость интеграции различных моделей оценки риска в стратегии принятия решений – это то, над чем мы постоянно работаем и что улучшаем. И для нас ценно, что экспертное сообщество признает важность этой работы», – комментирует Александр Чуричев, руководитель практики управления рисками компании SAS.