Des modèles de risque de crédit et de provisions conçus pour l'examen d'audit
AlgoSolution conçoit des modèles de pertes de crédit attendues (PCA), provisions, base d'emprunt et liquidité — et les plateformes de données qui les alimentent — pour les prêteurs réglementés nord-américains.
Chaque crédit modélisé comme sa propre probabilité de perte — des millions de lignes, pour que la provision reflète toute la distribution des pertes, pas une seule moyenne de cohorte.
L'information par créance bat les moyennes de cohorte
Les approches IFRS 9 usuelles moyennent des cohortes entières. Modéliser la probabilité de perte de chaque créance exploite l'information granulaire que la moyenne de cohorte jette — et produit des provisions fondées sur l'information propre à chaque créance, pas sur des moyennes.
| Dimension | Moyennes de cohorte | Probabiliste, au niveau du prêt |
|---|---|---|
| Information exploitée | Comportement agrégé de la cohorte | Les caractéristiques et l'historique propres à chaque créance |
| Précision des provisions | Grossière; les effets de composition faussent les estimations | Des estimations bâties sur l'information par créance — robustes aux effets de composition qui faussent les moyennes de cohorte |
| Transparence | Un seul chiffre, peu d'accès aux facteurs | Expose la fourchette raisonnable des PCA et ses sensibilités |
| Échelle | Limitée au tableur; casse sur les grands portefeuilles | Conçue pour des millions de lignes au niveau du prêt |
Les modèles — et la plateforme qui les porte
Modélisation du risque au niveau du prêt
Les méthodes par moyennes de cohorte jettent l'information par créance présente dans le tape de prêts. AlgoSolution modélise la probabilité de perte de chaque créance à partir de ses propres caractéristiques et de son historique — sur une plateforme d'entrepôt, d'ETL et de modélisation SQL conçue pour des millions de lignes au niveau du prêt, la couche où la plupart des efforts échouent en silence — produisant des provisions fondées sur l'information par créance et robustes aux effets de composition qui faussent les moyennes de cohorte.
Livrables : un modèle de risque au niveau du prêt, la plateforme de données qui l'alimente, et une logique de modèle et des hypothèses documentées.
Provisions IFRS 9 et CECL
Les cadres de provisionnement exigent un chiffre que la direction peut défendre devant auditeurs et régulateurs. AlgoSolution bâtit des modèles de provisions transparents pour IFRS 9 et CECL (ASC 326) qui exposent la fourchette raisonnable des résultats de PCA et ses sensibilités, pour que la direction choisisse une méthodologie cohérente avec sa politique comptable et sa tolérance au risque — à l'intérieur d'une fourchette défendable.
Livrables : les calculs de provisions IFRS 9 / CECL, la fourchette raisonnable et ses sensibilités, et un exposé de méthodologie défendable.
Validation et suivi de la performance
Une provision n'est crédible que si sa précision est mesurée, pas supposée. AlgoSolution confronte les pertes prévues aux pertes réalisées de façon continue et livre des tableaux de bord de suivi des taux de défaut, des taux de radiation et des écarts d'états financiers — pour que l'erreur de suivi soit une propriété mesurée que l'on peut présenter à des réviseurs indépendants.
Livrables : le suivi réalisé c. prévu, des tableaux de bord de suivi, et une revue de performance périodique.
Éprouvé là où ça compte : en audit, en production
Mandat sélectionné — un prêteur fintech canadien (crédit à la consommation)
Conception et raffinement du modèle de provisions pour pertes sur prêts qui alimente les provisions du bilan et de l'état des résultats ainsi que les estimations de pertes attendues — un modèle qui a résisté au défi de plusieurs cabinets d'audit externes sur six cycles annuels. La provision au bilan est estimée comme les radiations à vie nettes des recouvrements sur le portefeuille existant, projetées à partir du comportement du portefeuille actuel. En parallèle : un modèle de structure de financement adossée aux créances (base d'emprunt / collatéral), l'entrepôt de données et les pipelines ETL qui alimentent le tout, et les tableaux de bord de suivi — taux de défaut, taux de radiation et surveillance des états financiers.
Foire aux questions
En quoi est-ce différent de notre approche IFRS 9 par cohortes?
Les approches par cohortes moyennent le comportement de groupes de prêts, ce qui écarte l'information par créance contenue dans votre portefeuille. La modélisation probabiliste au niveau du prêt exploite cette information directement — les caractéristiques et l'historique propres à chaque créance — d'où des estimations de pertes attendues bâties sur l'information par créance plutôt que sur des moyennes de cohorte, et des facteurs rendus visibles.
Le modèle tiendra-t-il devant nos auditeurs externes?
Le modèle de provisions du mandat phare a résisté au défi de plusieurs cabinets d'audit externes sur six cycles annuels, tout en pilotant les provisions réelles du bilan et de l'état des résultats d'un prêteur. Les radiations nettes mensuelles ont été suivies à ±20 k$ près sur environ 2,5 M$ (réalisé c. prévu), et la transparence est intégrée : la fourchette raisonnable des PCA et ses sensibilités sont exposées — précisément ce que les réviseurs indépendants sondent.
De quelles données avons-nous besoin?
Un portefeuille au niveau du prêt — des enregistrements par créance : caractéristiques, soldes, historique de paiement. Il n'a pas besoin d'être propre ni centralisé : bâtir l'entrepôt, l'ETL et la couche de modélisation SQL fait partie du service, et les mandats commencent souvent là. Le travail en production a porté sur environ 15 millions de lignes au niveau du prêt.
La direction peut-elle choisir la méthodologie de provisionnement?
Oui — c'est l'objet même de la transparence. Le modèle expose la fourchette raisonnable des résultats de PCA et la sensibilité de cette fourchette aux hypothèses, et la direction choisit une méthodologie cohérente avec sa politique comptable et sa tolérance au risque, dans une fourchette défendable devant les auditeurs et le conseil.
Comment un mandat commence-t-il, et à quel prix?
Par une conversation de cadrage sur votre portefeuille, votre cadre et vos contraintes. Aucun prix n'est affiché — c'est la portée qui détermine le mandat, et la proposition est explicite avant tout démarrage.
Capacités connexes
Cette application spécialisée réunit plusieurs capacités clés de la pratique d’AlgoSolution autour d’un même ensemble d’exigences de prêteur : la modélisation financière pour la logique de provision et d’états financiers, l’ingénierie des données pour la plateforme au niveau du prêt, l’analytique d’affaires pour les tableaux de bord de suivi, et la science des données et IA pour les méthodes probabilistes sous-jacentes.
Modélisation financière · Ingénierie des données · Analytique d’affaires · Science des données et IA · Financement et base d’emprunt