Plataforma para monitorização do ciclo de vida de Financiamento Sustentável suportado por Tecnologias de Bigdata e Machine Learning

O projeto visa criar uma plataforma para monitorização do ciclo de vida de financiamentos concedidos, direcionada a bancos e instituições financeiras, de forma detetar precocemente sinais de incumprimento, risco (através da evolução do scoring), do princing aplicar e o cumprimento das metas de ESG. Para o efeito pretende-se desenvolver os seguintes objetivos: Plataforma de monitorização do lifecycle de financiamentos: desenvolver uma plataforma Web-based munida das mais recentes tecnologias ao nível do BackEnd e FrontEnd, assente numa arquitetura de micro serviços, e usando tecnologias que se encontram ao nível do estado da arte. Esta plataforma será a base dos principais módulos da solução MFS: um módulo de monitorização e gestão de carteiras de crédito e EWS e um módulo de Risk Analysis & Scoring. Monitorização da Carteira de Crédito: desenvolver uma componente inteligente para identificar antecipadamente clientes com alertas ativos, a eficácia dos respetivos planos de ação (se já tiver negociado um plano de recuperação) e o comportamento que motivou o incumprimento/os atrasos do cliente. Com os dados históricos do cliente, permitirá realizar a análise evolutiva da carteira de crédito, análise da carteira de retalho e da carteira de empresas, bem como determinar a imparidade, os Non-Performing Loans (NPL) e a nova produção. Os dados históricos do cliente/perfil onde se insere, assim como indicadores obtidos em tempo real dos clientes e seus comportamentos, serão analisados conjuntamente com fatores externos macroeconómicos (ex.: cotação das utilities, ou informações que podem influenciar o sector financeiro) para determinar os indicadores de EWS. Criação de sistema de avaliação do Scoring/Rating: desenvolver uma componente inteligente de avaliação dos clientes, particulares ou empresariais, capaz de detetar padrões comportamentais impossíveis de detetar por olho humano e que sugerem um conjunto de indicadores complementares aos modelos tradicionais de avaliação de risco, tendo em consideração tanto as medidas ESG dimensionadas pelo BCE, como os EWS identificados na componente referida anteriormente. Para garantir a eficácia e precisão desta análise, a componente inteligente terá também a funcionalidade de Desenho e Construção de Variáveis, permitindo realizar análises por vintage, avaliações automáticas de como o nível de incumprimento das diferentes carteiras se tem alterado com o tempo, em função da nota de rating e monitorização da qualidade do modelo de risco. Criação de sistema de cálculo de pricing e rentabilidade: implementar uma componente inteligente de cálculo de pricing e rentabilidade do crédito concedido, de modo a permitir o cálculo automático do RAROC (Risk-Adjusted Return on Capital) da operação/cliente, de modo a assegurar a adequação do spread exigido ao cliente ao seu nível de risco. Adicionalmente, permitirá também o cálculo automático da remuneração mínima exigível para fazer face aos custos definidos no modelo, nomeadamente custos administrativos, custos de funding, custos associados aos risco operacional e risco de crédito.