Ajuster les modèles selon différents scénarios et contraintes
Améliorer la qualité des décisions sur le risque et la performance
Use Cases
Cas d'usage en banque pour évaluer et piloter le risque de crédit : Cotation causale et prise de décision
Les approches classiques prédisent le défaut sans en expliquer les causes. ScalRisk modélise les relations de cause à effet pour comprendre les mécanismes du risque et éclairer les décisions avant leur mise en œuvre.
- Tester des scénarios « what-if » sur les variables de scoring et les conditions économiques
- Identifier les facteurs réellement déterminants dans le risque de défaut
- Réduire les biais et améliorer la robustesse des décisions de crédit
Cas d'usage en industrie pour évaluer et piloter les risques opérationnels : Analyse causale de la performance des systèmes
Les approches classiques identifient des corrélations sans expliquer les mécanismes sous-jacents. ScalRisk modélise les relations de cause à effet pour comprendre les facteurs qui dégradent ou améliorent la performance et anticiper les impacts des décisions.
- Évaluer l'impact des paramètres industriels et les contraintes de production
- Identifier les facteurs clés influençant la performance, la qualité ou les défaillances
- Réduire les risques opérationnels et optimiser les décisions industrielles critiques
Le problème
Les équipes de risque font face à un arbitrage structurel :
- Modèles complexes performants mais opaques
- Modèles simples explicables mais peu précis
- Incapacité à expliquer les décisions
- Hypothèse d’indépendance des variables
- Biais liés à des facteurs cachés (ex : secteur)
- Données manquantes ou incomplètes
Résultat :
- Décisions difficiles à justifier
- Biais dans l’évaluation du risque
- Limites en conformité réglementaire
La solution
ScalRisk introduit une approche causale du risque de crédit.
La plateforme Projector™ permet de :
- Modéliser les relations de cause à effet du défaut
- Identifier les facteurs réellement déterminants
- Détecter les biais cachés dans les modèles
- Simuler des scénarios en présence de données manquantes
- Réaliser des stress tests robustes
Chaque modèle est :
- Explicable
- Vérifiable
- Conforme aux exigences réglementaires
Ce que vous pouvez faire
Avec ScalRisk, vous pouvez :
- Comprendre les causes du risque individuel
- Améliorer vos décisions d’octroi de crédit
- Réduire les rejets injustifiés
- Identifier des risques systémiques
- Mettre en place des alertes précoces au niveau portefeuille
Résultats
Les modèles développés permettent :
- Une performance équivalente aux modèles « boîte noire »
- Une transparence totale des décisions
- Une meilleure robustesse face aux données imparfaites
Mais surtout :
- Vous alignez performance et explicabilité
- Vous sécurisez vos décisions face aux régulateurs
- Vous améliorez l’équité des modèles
Contrairement aux approches classiques
- Vous ne prédisez pas seulement → vous expliquez
- Vous ne choisissez pas entre performance et transparence → vous avez les deux
- Vous ne subissez pas les biais → vous les identifiez et les corrigez
Questions fréquentes
Scoring crédit et risque explicable
ScalRisk modélise les mécanismes causaux derrière les scores de crédit et de risque, identifiant les facteurs qui déterminent vraiment les résultats et permettant à vos équipes de comprendre et contester chaque décision.
Détection des biais et robustesse des modèles
Identifiez les biais cachés dans vos modèles de scoring, détectez les corrélations trompeuses et construisez des modèles plus robustes qui généralisent à de nouveaux cas et résistent à l'examen réglementaire.
Conformité réglementaire et auditabilité
Produisez des scores et des décisions entièrement explicables aux régulateurs. ScalRisk génère des résultats prêts pour l'audit alignés sur les exigences d'explicabilité dans les cadres de crédit et de risque.
