Digital Credit Risk Model Validation (Python, R, SQL)

Mô tả công việc

Core Role:

• Tham gia góp ý độc lập đối với đề bài xây dựng mô hình (model requirement) cùng team Chính sách & Danh mục
• Tham gia review sớm (early engagement) nhằm giảm model risk ngay từ giai đoạn thiết kế
• Đảm bảo các giả định, biến đầu vào và mục tiêu mô hình phù hợp với khẩu vị rủi ro và mục đích sử dụng
• Thực hiện kiểm định độc lập sau khi mô hình được phát triển
• Lý do bổ sung: Nếu validation không tham gia từ đầu => dẫn tới model ra xong mới reject => do conflict/ GAP rất lớn, mất nhiều thời gian xây cũng như kiểm định của 2 bên, nhưng ko đáp ứng nhu cầu và mục đích sử dụng của Chính sách và danh mục.

Extended role:

• Hỗ trợ xây dựng các mô hình phân tích và dự báo danh mục (portfolio analytics, forecasting) phục vụ Policy & Risk Strategy

Mục tiêu:

• Kiểm định độc lập các mô hình đo lường rủi ro tín dụng.
• Đảm bảo các mô hình rủi ro được kiểm định độc lập, hiệu quả và tuân thủ quy định nội bộ cũng như chuẩn mực quốc tế
• Xây dựng công cụ tự động hóa kiểm định

Các nội dung công viêc chính:

A, Thực hiện kiểm định mô hình

• Kiểm định định tính: logic mô hình, tài liệu mô tả, quy trình xây dựng.
• Kiểm định định lượng: đánh giá hiệu năng, độ chính xác, tính ổn định của mô hình.

B, Đánh giá tuân thủ

• So sánh mô hình với các tiêu chuẩn và thông lệ quốc tế.
• Đảm bảo các mô hình rủi ro vận hành hiệu quả và tuân thủ quy định nội bộ.

C, Xác định vấn đề và đề xuất cải tiến

• Theo dõi, cập nhật trạng thái kiểm định, lịch trình tái kiểm định.
• Phân tích nguyên nhân lỗi mô hình, đề xuất khuyến nghị khắc phục.