Walidacja modeli ryzyka kredytowego

Od jakości tych modeli zależy bardzo wiele: regulacyjne wymogi kapitałowe, zarządzanie kapitałem wewnętrznym, podejmowanie decyzji kredytowych, wycena produktów i tworzenie rezerw. Walidacja zapewnia, że każdy z tych obszarów działa w oparciu o trafne szacunki, a bank pozostaje instytucją godną zaufania.

Proces walidacyjny łączy metody rachunku prawdopodobieństwa i statystyki z wiedzą ekspercką. Obejmuje porównania prognoz modelu z rzeczywistymi wynikami, testy istotności statystycznej i ocenę, na ile model odróżnia klientów spłacających zobowiązania od tych, którzy tego nie robią. Co równie ważne, walidacja bada, czy portfel klientów, dla którego model jest stosowany, pozostaje reprezentatywny względem danych użytych do jego budowy. W przeciwnym razie kalibracja – choć poprawna w chwili tworzenia – może przestać działać w nowych warunkach.

Jak to wygląda w Commerzbanku: rola i zadania zespołu

Zespół walidacyjny w Commerzbanku odpowiada zarówno za regularne przeglądy modeli już wdrożonych, jak i za wstępne walidacje nowych rozwiązań. Celem jest obiektywna weryfikacja jakości modeli oraz formułowanie zaleceń dla zespołów budujących modele.

– Rolą naszego zespołu jest znaleźć „słabe” strony takiego modelu i sformułować odpowiednie zalecenia naprawcze dla zespołu, który odpowiada za jego budowę – mówi Paulina Popecka, starsza specjalistka w zespole walidacji modeli ryzyka kredytowego w Commerzbank.

W praktyce praca zespołu łączy analizę danych i testy statystyczne z formułowaniem zaleceń naprawczych dla twórców modeli.

Ludzie i narzędzia: technologia pomaga, decyzję podejmuje człowiek 

Szybki postęp technologiczny – w tym sztucznej inteligencji – wspiera procesy modelowe i walidacyjne, ale nie zastępuje oceny eksperckiej.

Jak mówi Paulina Popecka: „W dynamicznie rozwijającym się świecie technologii można przypuszczać, że sztuczna inteligencja wyznaczy nam wkrótce nowe trendy w walidacji ryzyka kredytowego. Jednocześnie nie można zapomnieć o tym, że walidacja modelu opiera się także na czynniku oceny ludzkiej”. Przykładem takiego podejścia jest wirtualny asystent klienta oparty na AI – wspierany algorytmicznie, ale walidowany przez człowieka.

Trendy 

Według Pauliny Popeckiej najbliższe lata przyniosą dalszą integrację ryzyka klimatycznego w ocenie zdolności kredytowej – nie tylko na poziomie scenariuszy, lecz także czynników ryzyka wpisanych w procesy modelowe i decyzyjne. Równolegle automatyzacja i AI będą wspierać analizę danych, monitoring i raportowanie. W centrum pozostanie jednak ekspert-walidator – ten, który łączy metodologię z odpowiedzialnością za decyzję.

– Modelowanie ryzyka związanego z klimatem… nie jest łatwym tematem. Aktualne wymogi regulacyjne zobowiązują jednak do uwzględnienia potencjalnych czynników ryzyka klimatycznego w ocenie zdolności kredytowej – komentuje ekspertka.

Profil kandydata i poszukiwane umiejętności

Najlepiej odnajdą się tu absolwenci statystyki, ekonometrii, matematyki i kierunków pokrewnych, którzy swobodnie czują się w pracy na dużych zbiorach danych i potrafią przełożyć wyniki analiz na praktyczne wnioski dla biznesu. Na co dzień liczą się solidne kompetencje techniczne: statystyka, ekonometria, przetwarzanie i profilowanie danych, wzmacniane znajomością narzędzi programistycznych, takich jak R i Python (szczególnie istotną na bardziej senioralnych stanowiskach). Równie ważne są umiejętności miękkie: praca zespołowa w obszarach, które często się zazębiają, odpowiedzialność za powierzone zadania i dobre zarządzanie czasem, co w modelu hybrydowym bywa kluczowe. Ze względu na międzynarodowe środowisko niezbędny jest biegły angielski, a znajomość niemieckiego stanowi dodatkowy atut.

– Szukamy osób z dobrym przygotowaniem ilościowym oraz umiejętnością krytycznego i logicznego myślenia – podkreśla Paulina Popecka.

Wymagania rosną wraz z poziomem stanowiska. Rola Risk Specialist zwykle wymaga co najmniej czterech lat doświadczenia w modelowaniu lub walidacji ryzyka kredytowego, natomiast na poziomach juniorskich kluczowe są potencjał analityczny i gotowość do szybkiej nauki narzędzi. Certyfikaty techniczne i językowe są mile widziane i pomagają lepiej zrozumieć profil kandydata, nie stanowią jednak warunku koniecznego – o dopasowaniu decydują przede wszystkim rekrutacja wewnętrzna i zgodność kompetencji z potrzebami zespołu.

Ścieżka rozwoju

W Commerzbanku rozwój w obszarze walidacji przebiega równolegle w dwóch kierunkach. Z jednej strony to ścieżka pionowa – awanse na wyższe stanowiska specjalistyczne, którym towarzyszy większa odpowiedzialność i coraz większa samodzielność analityczna. Z drugiej – ścieżka pozioma, czyli poszerzanie specjalizacji poprzez pracę nad innymi typami modeli (np. PD, EAD, LGD), w odmiennych segmentach klientów lub w pokrewnych obszarach ryzyka. Tak zaprojektowana ścieżka pozwala jednocześnie pogłębiać ekspertyzę i poszerzać perspektywę: od zrozumienia danych źródłowych, przez metodologię i implementację modeli, aż po ich realny wpływ na decyzje biznesowe.

Jak bank wspiera rozwój pracowników

Commerzbank stawia na nieprzerwany rozwój kompetencji – w praktyce oznacza to dostęp do programów mentoringowych i rozbudowanych szkoleń (zarówno technicznych: statystyka, programowanie, metody ilościowe, jak i miękkich: komunikacja, współpraca, zarządzanie sobą w czasie). Pracownicy korzystają z platformy e-learningowej i kursów językowych, biorą udział w konferencjach – od regulacyjnych po te poświęcone AI – a dzięki rekrutacji wewnętrznej mogą aplikować do innych zespołów, z poszanowaniem wymogów regulacyjnych. Ważnym elementem są też inicjatywy wellbeing i sekcje sportowe

Dobra walidacja to bezpieczeństwo i przejrzystość: dla banku – bo adekwatnie zarządza kapitałem i ryzykiem; dla klientów – bo otrzymują sprawiedliwą, opartą na danych ocenę. W Commerzbanku proces ten łączy twarde testy statystyczne, narzędzia data science i ekspercką ocenę, a za wszystkim stoi zespół, który szuka słabości modeli po to, by je wzmocnić.