office@trainings.corpquants.ro
+
40 727 437 050
Căderea Bastiliei nr.14,
București, Romania
YouTube
Twitter
Facebook
Acasă
Catalog programe
inițiative educaționale
Cercetare
Evenimente
Aplicații educaționale
CORSIA
Prima pagină
Toate cursurile
Traseu de învățare
Model Risk Management & Validare — De la Model la Audit
Curriculum
6 secțiuni
26 de lecții
26 de ore
Extinde toate secțiunile
Restrânge toate secțiunile
Secțiunea 1 – Model Risk Management (MRM): fundația și “contractul” cu beneficiarul
Punem baza: ce este MRM, cum clasifici modelele și cum arată responsabilitățile într-un cadru sănătos.
4
1.1
1.1. Ce este Model Risk Management și de ce contează (model ≠ output)
1.2
1.2. Ciclul de viata al modelului: dezvoltare → aprobare → utilizare → monitorizare → modificare → retragere
1.3
1.3. Inventarul modelelor (niveluri de risc și ce impune fiecare)
1.4
1.4. Roluri și responsabilități: owner, developer, validator, user, aprobator (approver)
Secțiunea 2 – Date & reproducibilitate: condiția de “auditability”
Fără date și reproducibilitate, nu există validare credibilă. Înțelegem ce trebuie să fie “provabil”.
4
2.1
2.1. Trasabilitatea datelor (data lineage) pentru model (de la sursă la feature)
2.2
2.2. Calitatea datelor (data quality) minim necesar pentru validare (checks de bază)
2.3
2.3. Eșantionare, splitare, leakage: cum te ferești de “victorie falsă”
2.4
2.4. Pachet reproductibil: ce păstrezi ca dovadă (inputs/outputs/versioning)
Secțiunea 3 – Validare de performanță: discriminare & calibrare
Validarea nu înseamnă “un scor bun”, ci o verificare completă: performanță, calibrare și robustețe pe segmente.
5
3.1
3.1. Discriminare: AUC/ROC, KS, Gini – interpretare corectă
3.2
3.2. Calibrare: PD alignment, calibration curves, binning inteligent
3.3
3.3. Backtesting: ce verifici, când e fail, când e acceptabil cu acțiuni
3.4
3.4. Benchmarking & challenger: cum demonstrezi “best available”
3.5
3.5. Stabilitate Segmente: performanță pe clustere (industrie, mărime, produse)
Secțiunea 4 – Stabilitate & drift: monitorizare în producție
Construim o monitorizare practică (nu “teorie”), cu praguri, semafoare și plan de acțiuni.
5
4.1
4.1. Stabilitatea inputurilor (CSI) vs stabilitatea scorului (PSI)
4.2
4.2. Tipuri de drift: covariate shift, concept drift, label drift (pe înțeles)
4.3
4.3. Thresholds & traffic lights: praguri care nu blochează business-ul
4.4
4.4. Dashboard-UL de monitorizare: pachet lunar/trimestrial (ce intră obligatoriu)
4.5
4.5. Incidente de Model: triaj, RCA, plan remediere
Secțiunea 5 – Explicabilitate, bias & controale
Explicăm decizia modelului, controlăm “părtinirea (bias)” și punem reguli pentru overrides.
4
5.1
5.1. Explicabilitate pentru stakeholderi (nu doar “data science”)
5.2
5.2. Importanta risk driveri-lor & SHAP: ce poți spune și ce NU e corect să spui
5.3
5.3. Bias/fairness: riscuri, teste simple, decizii pragmatice
5.4
5.4. Overrides & expert judgement: policy, logging, control, feedback loop
Secțiunea 6 – Change management & documentație “audit-ready”
Închidem cu partea care face diferența în practică: schimbări controlate, versiuni, documentație standard și capstone.
4
6.1
6.1. Modificarea condițiilor de funcționare: când redezvolți modelul (și când NU)
6.2
6.2. Versionări: model, date, cod, parametri (minimul obligatoriu)
6.3
6.3.Documentație standard: Model Doc + Validation Report + Monitoring Plan
6.4
Capstone: “Pachet MRM” complet pentru un model (template + checklist)
Acest conținut este protejat. Pentru a vedea acest conținut, te rog
autentificare
sau
înscriere
la curs!
Modal title
Main Content