Trinity 信用风险解决方案



Trinity UniRisk 是依据全球知名风险管理顾问导入最佳典范及方法论所自行开发之智能平台,以协助金融业进行相关符合巴塞尔客户信用风险之关联机制及系统建置。


从资料处理、统计分析、资料挖掘、信用评级模型建立及违约机率PD、违约损失率LGD、违约爆险额EAD等相关计算引擎到完善之报表产出,为一完整之点对点信用风险管理智能平台。


平台特色


●采用开放式数据存取接口,能存取各种数据源,抽取、处理或整合信用资料。

●动态数据源设定模式,可弹性因应数据差异。应用组件无须绑定特定数据源,透过参数设定,即能取得需求数据。

●互动、汇整与关连式组件开发设计,提供实时性、整合性与连贯性之信息分析结果。

●多层级工作管理模式,可弹性建构工作结构,并进行个别的权限管控。

●模块化数据流串接组件的操作模式,便利用户自设操作流程,流程自动化执行机制,有效提升组件执行效率。

●支持风险管理各阶段作业,包含作业平台、信用评分、建模分析、统计评估与报表产出等信用风险管理智能平台所需各大功能。

●具备完整的信用风险模型建置功能,范围涵盖数据搜集、整理、变量分析、模型建立、校准、验证整合流程操作。

●系统内建组件排程功能,可设定排程时间,启动流程自动化执行机制。

●详细与透明化的工作纪录,未来稽核人员可随机抽样特定项目,稽核内容。

●内建导出汇入、组件分享与引用机制,有助于项目、流程知识共享或传承。

●模块化应用功能设计,可灵活调整应用功能结构,符合作业需要。亦可配合法规或银行需求,调整或开发组件功能,产出需求报表或数据。


功能说明

资料搜集与准备


●采用标准化、开放性数据存取接口,其可连接文本文件、Excel档、逗CSV档、Oracle、SQL Server、IBM DB2,或其他大厂之数据库。

●内建数据处理功能,用户不须熟练数据库语言,也能进行包括数据抽取、筛选、变量衍生、转换、查询 ……等数据管理相关作业。

●特别针对信用风险资料特性,量身打造之应用功能:

●可根据信用资料,产出信用违约注记

●可自动化进行连续变量的LOGIT转换,处理漏失值以及极端值问题

●可自动化进行类别变量的数值转换,提升模型数据的质量>

●提供区间抽样操作,处理违约与非违约数据数相差悬殊问题

●提供LGD数值BETA分布转换

●可估算整体或各产业于特定区间之长期平均违约率

●可计算长期违约加权平均CCF或长期违约加权平均损失率

变量分析与选择

●内建多样的统计与分析功能,不需额外再购买统计软件,也不需要统计与IT技术人员协助,即能简单又快速的完成数据分析与统计任务。

●系统提供建模候选变量之重要性、相关性,汇整性操作,可协助使用者检验数据的质量,解析变量关联,寻找区辨力高之模型候选变量。

风险模型建置

●系统提供逻辑斯回归、线性回归、二分类判定树、CHAID判定树等交互式数据探勘组件,可协助用户迅速建置风险模型。

●提供多种模型效能计算与保存功能,方便模型比较与选择。

●提供多种违约机率校准方法

- 可以依据长期违约机率校准预测违约机率

- 可模拟衰退时期违约率偏移比例,调整违约比率

- 可模拟LDP估计违约率,进行低违约率 (LDP)模型预估等级机率之调整。

评分转换

●系统提供模型之评分转换及等级评等产出操作。

●可以根据逻辑斯回归模型产出评分卡。

●可输出评等机率与外部机率对应。(外部机率: S &P, Moody评等)

●可以进行评等结果(CUT_OFF)分析。

风险模型验证


系统提供可提供多类型的模型验证方式, 包含:

●模型效能验证

- KS、GINI、AR、AUC

●等级同构型验证

- GA、CIER、 Binomial test

●模型交叉性验证

●模型稳定性验证


Trinity UniRisk导入效益

●节省人工审件时间,建立客观的评核标准,将授权自动化。

●快速制定反应策略,以因应外在环境变化。

●提早侦测出可能潜在违约客户。

●模型具自我修正能力,可定时调校,产生最适模型。

●保持高预测正确率,银行潜在坏帐可大幅减少。

●提供完整系统功能,可藉由相关管理报表,监控客户行为变化。

●技术移转,无技术绑票或长期租赁成本。

●银行自主性高,可依需求及管理自行产生及增加预测模型。

●系统整合弹性大,可客制化亦可自行建置,产生评分结果。

●未来可扩增其他功能模块,系统延展性最高


Why Trinity UniRisk?