Credite problemă și instrumente AI

1.300,00 lei

Programul este de nivel intermediar si isi propune să vă prezinte  noțiunile necesare legate de creditele problema, in contextul  gestionarii riscului de credit

SKU: crediteproblema Categorii: , Etichete: ,

Descriere

Un credit nu devine „problemă” peste noapte — îți dă semnale, dar trebuie să știi să le vezi și să reacționezi corect. Cursul Credite problemă și instrumente AI te trece prin întregul ciclu: de la early warning și cauze, la decizii după încălcarea clauzelor, până la restructurare end-to-end și monitorizarea post-restructurare. Accentul este pe roluri, pași procedurali și bune practici aplicabile imediat, ca să transformi reacția la NPL din „stingere de incendii” în management profesionist al riscului.

În plus, ai un modul dedicat AI & machine learning pentru detecție timpurie, alertare inteligentă și suport decizional în restructurare — ca să identifici mai repede deteriorarea, să prioritizezi corect și să iei decizii mai clare, bazate pe date.


Ce vei învăța la cursul Credite problemă și instrumente AI:

  • Să recunoști rapid când un credit intră pe pantă: definiții, praguri și semne care contează (nu „zgomot”);
  • Să identifici cauzele principale (operaționale, financiare, de piață, guvernanță) și cum se văd ele în comportamentul clientului;
  • Să construiești un radar de early warning: indicatori, categorii de semnale și interpretare corectă;
  • Să clarifici „cine face ce” în organizație: roluri, responsabilități, timing și escaladare când apare deteriorarea;
  • Să alegi opțiunea potrivită după breach: remediere, restructurare, executare, exit — și riscurile ascunse ale fiecăreia;
  • Să conduci restructurarea cap-coadă: analiză de viabilitate, scenarii, termeni, garanții/covenant-uri și reguli de bază;
  • Să elaborezi un plan credibil de redresare (măsuri, calendar, ținte, monitorizare) și să negociezi cu stakeholderii;
  • Să implementezi monitorizarea post-restructurare: indicatori de succes și „triggere” de remediere;
  • Să aplici AI în portofoliu: detecție timpurie, prioritizare, scoring de viabilitate și simulări de scenarii;
  • Să folosești modele predictive pentru PD/EL și estimarea impactului asupra provizioanelor, cu disciplină de date.

Curriculum (secțiuni și lecții)

Sectiunea 1: De ce “se strică” un credit: cauze, semne și impact

Înțelegi rapid ce înseamnă “credit problemă”, cum apare și ce efecte produce.

  • 1. Credit problemă: ce înseamnă cu adevărat (și când devine critic)
  • 2. De ce se strică un credit: cauzele care apar cel mai des
  • 3. Semnele problemelor financiare: cum se manifestă înainte să fie târziu
  • 4. Consecințe: ce se întâmplă după ce creditul devine problemă (pentru bancă & client)
Sectiunea 2: Early warning: radarul care te ajută să reacționezi la timp

Radarul tău: ce urmărești ca să reacționezi înainte să explodeze riscul.

  • 1. Cine reacționează și cum: roluri, pași și timing în fața unui credit problemă
  • 2. Semnale timpurii: categorii, exemple și ce înseamnă „warning” real
Sectiunea 3: Breach & clauze: ce decizii iei când se încalcă contractul

Ce decizii iei când se rupe disciplina contractuală și cum gestionează băncile situația.

  • 1. Când se încalcă clauzele: deciziile cheie (și ce risc ascund)
  • 2. Cum răspunde banca: procese, conduită și pași standard după breach
Sectiunea 4: Momentul restructurării: cum pregătești decizia corectă

Cum pregătești decizia corectă, nu “restructurăm ca să câștigăm timp”.

  • 1. Înainte de restructurare: acțiunile care îți cresc șansele de succes
Sectiunea 5: Restructurarea cap-coadă: pași și reguli care nu se negociază

Cum arată restructurarea cap-coadă și regulile care nu se negociază.

  • 1. Procesul de restructurare: pașii urmați de bănci (end-to-end)
  • 2. Reguli de bază: ce trebuie respectat în orice restructurare
Sectiunea 6: Exercițiu practic: plan credibil de restructurare

Aplici totul într-un plan concret, cu logică de viabilitate și cash-flow.

  • 1. Exercițiu practic: construim un plan de restructurare credibil (template + exemplu)
Secțiunea 7: AI în NPL: predicții, semnale automate și suport decizional

AI ca “early warning + co-pilot”: identificare timpurie, analiză rapidă, decizie mai bună.

  • 1. Modele predictive: identificarea timpurie a creditelor cu risc de deteriorare
  • 2. Semnale automatizate: corelarea indicatorilor și alertare inteligentă
  • 3. Scoring de viabilitate: suport decizional pentru restructurare (mai rapid, mai clar)
  • 4. Documente & monitorizare: automatizare, extragere de informații și follow-up

Certificare: CorpQuants Training Center


Durată și efort recomandat
Durata cursului: ~7–8 săptămâni (la 3h/săpt.)
Ore live (predare): 22 ore
Ore de studiu / cursant (recomandat): 48–59 ore

Resurse utile și continuări recomandate