Quantitative Model Governance & Explainability in Banking
Horas:
7
7
Sesiones:
1
1
Fechas:
2020-10-29
2020-10-29
Horario:
Descripción
Los modelos cuantitativos vigentes en los mercados de riesgo de crédito, trading y mercados de capitales en general se están volviendo críticos para el éxito de los bancos a los ojos de los ejecutivos y reguladores. Según un estudio de McKinsey, se espera que la cantidad de modelos dentro de un banco crezca a una tasa del 10-25% por año.
Especialmente con la explosión de datos, la falta de recursos cuantitativos y los costosos tiempos de ejecución para lograr que los modelos converjan, es cada vez más difícil cumplir con los requisitos básicos de cumplimiento normativo. Especialmente con los modelos de inteligencia artificial que dominan todos los aspectos del sector bancario, la oportunidad de comunicar valor es imprescindible para el éxito.
En esta sesión, se presentará cómo explicar, administrar y construir modelos cuantitativos para cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo. El seminario se centrará en la validación del modelo, la revisión del modelo y la gestión de modelos a lo largo de la vida de los modelos cuantitativos.
Dirigido a:
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Conoce a nuestro profesorado
Marshall Alphonso
SENIOR ENGINEER – QUANTITATIVE FINANCE MATHWORKS
Marshall es ingeniero senior en aplicaciones en MathWorks, se especializa en el área de Finanzas Cuantitativas.
Tiene más de siete años de experiencia en capacitar clientes en más de 250 compañías, incluyendo los más importantes hedge funds, bancos y otras instituciones financieras. Anteriormente, fue asesor del Director de Riesgos en McKinsey & Co. Investment Office, era responsable de diseñar e implementar el marco de liquidez del fondo, el marco de pruebas de estrés y una gran cantidad de herramientas cuantitativas en MATLAB de riesgos
e inversiones, permitiendo la evaluación de exposiciones para riesgo y asignación.
Tiene el título de Licenciado en Ingeniería Eléctrica y Matemáticas de la Universidad Purdue y cuenta con la
Maestría de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de George Mason.
