Dans le paysage financier dynamique actuel, il est essentiel de se tenir à jour des évolutions réglementaires, notamment celles régissant l'utilisation des modèles d'apprentissage automatique (AA) dans l'octroi de crédits. Les institutions financières doivent garantir une traçabilité complète des modèles, une documentation exhaustive, un suivi des performances et des contrôles stricts pour prévenir toute utilisation abusive des capacités de l'AA.
Présentation de ModelFactory 2.0
ModelFactory 2.0 est une plateforme conçue pour permettre aux équipes de science des données spécialisées en risques financiers et de crédit de travailler efficacement au sein des cadres réglementaires. Elle permet aux institutions de développer, gérer, surveiller et valider des modèles d'AA avec une traçabilité et une gouvernance complètes, assurant ainsi le respect des normes réglementaires tout en favorisant l'innovation.
Caractéristiques principales de ModelFactory 2.0
Module de développement : Développement intégré de modèles
Profitez d'un environnement Jupyter Notebook intégré, permettant aux scientifiques des données en risque de créer efficacement des modèles avancés d'AA. Cette plateforme familière assure des itérations rapides et un développement intuitif pour la modélisation des risques.
ModelRegistry : Gouvernance robuste et contrôle des versions
Enregistrez automatiquement les modèles développés dans le ModelRegistry, en maintenant un registre centralisé et complet de toutes les versions des modèles. Cela assure un suivi méticuleux de l'historique, des modifications et des versions, en conformité avec les normes réglementaires.
Automatisation des flux de travail : Processus efficaces
Transformez les modèles en pipelines automatisés, englobant la génération de données, l'exécution et la création de résultats. Activez ou désactivez facilement ces pipelines, permettant un contrôle rapide et efficace des modèles utilisés dans les évaluations de risque, minimisant ainsi l'intervention manuelle et réduisant les erreurs.
Module de conformité : Documentation et traçabilité complètes
Assurez-vous que chaque exécution de modèle est entièrement traçable et automatiquement documentée, fournissant tous les enregistrements nécessaires pour se conformer aux réglementations en évolution. Générez un inventaire des modèles prêt à être directement chargé dans les systèmes réglementaires, garantissant une soumission de rapports sans heurts et une préparation aux audits.
Module de surveillance : Suivi des performances en temps réel
Activez le suivi et la surveillance en temps réel des performances de chaque modèle, en supervisant les indicateurs clés de performance (KPI) exigés par les régulateurs. Identifiez rapidement toute dégradation du modèle ou anomalie de performance, permettant des mises à jour ou des réentraînements opportuns pour maintenir la précision et la conformité.
Étude de cas:
Succès avec Caja Arequipa
Défi
Caja Arequipa, la principale institution financière du Pérou, faisait face à des défis pour se conformer aux nouvelles réglementations régissant les modèles de risque basés sur l'apprentissage automatique. Son équipe de science des données développait des modèles d'AA de manière isolée en utilisant des outils traditionnels, ce qui rendait difficile le contrôle, la gouvernance et la traçabilité des modèles et de leur documentation pour des rapports réglementaires opportuns.
SOLUTION
Accéder a collaboré étroitement avec l'équipe de science des données en risque de Caja Arequipa pour adapter ModelFactory 2.0, réalisant les éléments suivants :
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Développement de modèles d'AA dans le cloud pour un accès à distance de l'équipe, avec une grande capacité de calcul dans un hub Jupyter, facilitant l'enregistrement et le déploiement en production.
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Gestion centralisée de tous les modèles d'AA et de leurs versions, améliorant le contrôle et la gouvernance.
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Traçabilité complète et création simplifiée de la documentation des modèles, facilitant la génération d'inventaires pour la soumission réglementaire.
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Surveillance complète de tous les indicateurs des modèles en production pour assurer des performances optimales et des mises à jour opportunes.
Avantages
Caja Arequipa a atteint:
-
Augmentation de la productivité et de l'efficacité: L'automatisation et l'amélioration des processus de développement ont réduit des semaines de travail à seulement quelques heures.
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Amélioration du contrôle et de la gouvernance: Possibilité d'activer, de désactiver et de modifier les pipelines de modèles en production.
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Surveillance des performances améliorée: Impact direct sur les résultats de l'entreprise grâce à une meilleure supervision des performances des modèles d'AA.
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Conformité réglementaire: Protection de la banque contre d'éventuelles sanctions, économisant des milliers de soles.
Pourquoi choisir ModelFactory 2.0?
Développer des modèles
d'apprentissage
automatique dans
le cloud:
Facilitant l'accès à distance
et offrant une grande capacité
de calcul.
Automatiser l'exécution
des pipelines :
Optimisant les processus
et réduisant l'intervention
manuelle.
Assurer une gouvernance
et une traçabilité
complètes:
Maintenant une supervision
intégrale des modèles
d'apprentissage automatique.
Atteindre la
conformité
réglementaire:
Grâce à des processus
de validation et de
documentation sans faille.
Générer des analyses
et des rapports
instantanément
Propulsés par une
technologie avancée pour
obtenir des informations
opportunes.
2025 Accéder © All Rights Reserved
Designed by alfaROI
Key Features of ModelFactory 2.0
Development Module: Integrated Model Development
Leverage a Jupyter Notebook environment for efficient and user-friendly ML model creation in risk modeling.
ModelRegistry: Robust Governance and Version Control
Automatically register models in a centralized repository, ensuring full traceability, version control, and regulatory alignment.
Workflow Automation: Streamlined Processes
Transform models into automated pipelines, reducing manual intervention and enhancing accuracy in risk assessments.
Compliance Module: Comprehensive Documentation & Traceability
Ensure full traceability and automated documentation, facilitating seamless regulatory reporting and audits.
Monitoring Module: Real-Time Performance Tracking
Track model performance in real time, quickly identifying anomalies or degradation to maintain accuracy and compliance.
Validation Module: Independent Model Validation
Ensure regulatory compliance with independent validation before deployment, allowing only verified models into production.
Key Features of ModelFactory 2.0
Development Module: Integrated Model Development
Leverage a Jupyter Notebook environment for efficient and user-friendly ML model creation in risk modeling.
ModelRegistry: Robust Governance and Version Control
Automatically register models in a centralized repository, ensuring full traceability, version control, and regulatory alignment.
Workflow Automation: Streamlined Processes
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