Modules/Insight Core

Quant ALM Insight Core

Les modèles de la banque, rendus dynamiques : calibration des lois comportementales qui alimentent le moteur d'écoulement, variabilisation pour la simulation, documentation et versionnage.

Rôle, entrées, sorties

Vos modèles comportementaux, industrialisés et versionnés.

Entrées
Données historiquesModèles quantitatifs
Quant ALM Insight Coremodélisation quantitative
Sorties
Lois calibrées & versionnéesVariantes tracéesAnalyse automatique du nuage de points
Rôle

Modélisation comportementale : calibration des modèles quantitatifs (stochastiques et statistiques) qui alimentent le moteur d'écoulement et les autres modules : dépôts à vue, épargne réglementée, remboursements anticipés, options clientèle…

Entrées & sorties

Entrées : données historiques, modèles quantitatifs. Sorties : lois d'écoulement et paramètres comportementaux calibrés, documentés et versionnés, sous validation des équipes de la banque.

Dynamisation & variabilisation

Variantes de modèles à la demande, comparées à la loi validée, impact mesuré sur toute la chaîne.

Principe

Les modèles restent ceux de la banque : la plateforme industrialise la calibration, la variabilisation et la documentation ; elle ne substitue pas sa méthode à la gouvernance interne.
Une bibliothèque de modèles est également disponible.

ICAAP · ILAAP

Contribution à l'ICAAP et à l'ILAAP

Écoulements et modèles cohérents pour les deux évaluations.

Périmètre fonctionnel

ALM et risques.

Modèles ALM et risqueVariantes de modèles à la demandeVersionnage et documentationComparaison à la loi validéeGouvernance des modèles
En conversation

Calibrer une loi, lire l'ajustement.

Une loi de remboursements anticipés se calibre directement depuis le chat. RIALTO ajuste le modèle sur le jeu de données, compare le taux modélisé au taux observé et publie la loi. Le module d'écoulement l'applique ensuite à chaque contrat, avec son taux client et le taux de référence.

rialto-kernel · chat Quant ALM
Calibre un modèle de remboursement anticipé sur ce jeu de données
RIALTO · Kernel
Calibration terminée. R² : 0,71 · loi publiée pour l'écoulement sous « RA — crédit habitat taux fixe ».
Taux observé et taux modélisé167 périodes
ModèleObservé
1,60,80
200920122015201820212023
Exemple illustratif · données fictives
Versionné
lois documentées et comparables
Vos modèles
la gouvernance reste interne
Vos données
calibration sur vos historiques

Voyez RIALTO raisonner sur vos chiffres.

Nous simulons une analyse complète avec vos types de données et le scénario de votre choix.