Il monitoraggio proattivo del credito: riprogettare i sistemi di early warning nel nuovo contesto


In sintesi

I principali requisiti di un sistema di early warning utile a gestire tempestivamente il deterioramento del credito e gli eventi anomali in uno stadio primario, tra Linee Guida EBA LOM e nuovo Codice della crisi, con focus sull’adattabilità degli strumenti EWS in scenari di crisi e sul contributo che IA, machine learning e big data analytics possono dare a questi sistemi

Target

Responsabili monitoraggio qualità credito, responsabili e specialisti dell'area credito, analisti qualità credito, responsabili e specialisti dell'area legale

Data
8/9 aprile 2021
Sede

Aula virtuale, attraverso piattaforma dedicata, con possibilità di interazione real time con i docenti

Anno
2021
Prezzo
€ 1.700,00
Prezzo Associato ABI
€ 1.400,00
IVA esclusa 22%
 
Richiedi informazioni

Il modello EW in ambito monitoraggio e classificazione

  • I processi di monitoraggio: best practice e limiti
  • Il cambiamento di paradigma da approccio «RE-active» a un approccio «PRO-active»

Il monitoraggio del credito tra Linee Guida EBA “Loan Origination and Monitoring” e codice crisi di impresa

  • Ampliamento dell’universo informativo nelle linee guida LOM e nel Codice della Crisi di Impresa
  • Verso una nuova interazione e partnership con il cliente volte a disporre di informazioni tempestive:
  • EWS Tailoring: introduzione di specifici indicatori a livello di cluster di clientela omogenei
  • Collateral Evaluation tra LOM & Calendar Provisioning: il monitoraggio delle garanzie in ottica EWS
  • EWS Report: potenziamento della reportistica attraverso metrichedi clustering efficacie degli esiti del monitoraggio (watchlist)

Casistiche di monitoraggio nella transizione post-Covid

  • L’adattabilità degli strumenti EWS in scenari di crisi: la gestione del Covid-19 Cliff Effect
  • Impatti sul portafoglio performing delle misure di sostegno anti-Covid-19
  • Approcci di evoluzione EWS con metriche Covid-based
  • Impatto su processi di escalation per la definizione di strategie di recupero e work out 

I nuovi modelli integrati per la gestione del dato: come l’IA, il machine learning e big data analytics possono evolvere i sistemi di EW

  • Modelli di Early warning fra aperture del regolatore, ampliamento dell’universo informativo e nuovi abilitatori tecnologici
  • Utilizzo di piattaforme esterne di tipo big data con info e score sulle aziende sempre aggiornati
  • Tecniche di data analytics e machine learning per migliorare efficacia e effort nel tuning e addestramento del modello di monitoraggio

Elisa Isacco
e.isacco@abiservizi.it
06.6767.517



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