Modélisation du risque de crédit

Pourquoi se former à modélisation du risque de crédit

la défaillance d'un client peut impacter significativement la santé financière d'une entreprise. évaluer précisément la solvabilité des emprunteurs est une tâche complexe. des modèles robustes permettent de quantifier et de gérer cette incertitude. la compréhension des facteurs de risque est primordiale pour la pérennité.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

identifier les composants du risque de crédit et leurs interdépendances.
appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes de Machine Learning à la modélisation du risque.
construire des modèles de score (application/comportement) et de prédiction de défaut.
utiliser des outils de Data Science pour l'implémentation et la validation des modèles.
interpréter les résultats des modèles et communiquer les conclusions aux parties prenantes.

Public concerné

analystes risque de crédit
data scientists et statisticiens financiers
chefs de projet en finance
auditeurs spécialisés en gestion des risques
responsables du développement produit bancaire

Programme type

Module 1 : Fondamentaux du risque de crédit

définition et typologies du risque de crédit.
cadre réglementaire (Bâle III, IFRS 9).
indicateurs clés et données sources (internes/externes).
cycle de vie du crédit et impact de la modélisation.

Module 2 : Méthodes statistiques de modélisation

régression logistique pour la prédiction de défaut.
analyse discriminante et autres méthodes classiques.
construction de scores d'octroi et de comportement.
validation des modèles (ROC, Gini, KS).

Module 3 : Modélisation avancée et Machine Learning

introduction aux algorithmes de Machine Learning (arbres de décision, boosting).
gestion des déséquilibres de classes et des données manquantes.
explicabilité des modèles (SHAP, LIME).
surveillance et réétalonnage des modèles.

Module 4 : Implémentation et cas pratiques

utilisation de Python/R pour la modélisation.
construction d'un modèle de PD (Probability of Default).
application à des jeux de données réels.
présentation des résultats et recommandations opérationnelles.

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Prérequis

connaissance des concepts statistiques de base.
notions de programmation (idéalement Python ou R).
compréhension des produits de crédit bancaire.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue du parcours. cette formation est éligible à un financement par le biais de votre OPCO ou du CPF sous certaines conditions.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils seront utilisés pendant la formation ?

les principaux outils utilisés seront Python et ses librairies spécifiques (pandas, scikit-learn, statsmodels).

›faut-il apporter son ordinateur portable ?

oui, il est recommandé de venir avec votre propre ordinateur portable préconfiguré avec les logiciels nécessaires, ou nous pourrons vous aider à l'installation.

›la formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, chaque module comprend des exercices pratiques et des études de cas basées sur des données financières réelles.

›cette formation permet-elle d'obtenir un diplôme reconnu ?

non, cette formation délivre une attestation de compétences, elle ne mène pas à un diplôme d'état.

Comment on sélectionne les organismes modélisation du risque de crédit

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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