اطلق EBI ومعهد الخدمات المالية والشركة المصرية للاستعلام الائتماني بالتعاون مع الوكالة الألمانية للتعاون الدولي (جي أي زد) مصر سلسلة ندوات “التصنيف الائتماني الرقمي”
تهدف سلسلة ندوات “التصنيف الأئتماني الرقمي” إلى تعزيز المعرفة في مجال التصنيف الائتماني لتمكين المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات ائتمانية سريعة وموثوقة ومستديمة. تعقد سلسلة الندوات عبر الإنترنت من خلال مدرسة فرانكفورت للتمويل والإدارة بداية من منتصف أكتوبر.
تعزيز الإقراض الرقمي للشركات الصغيرة والمتوسطة في مصر من خلال دروس متقدمة في التصنيف الائتماني
أدركت البنوك والمؤسسات المالية الناجحة في القرن الحادي والعشرين أهمية البيانات لعملياتها التجارية.
تستهدف GIZ Egypt و Frankfurt School هذا من خلال توفير سلسلة ندوات عبر الإنترنت رفيعة المستوى ، والتي تهدف إلى توفير نقل المعرفة حول التصنيف الائتماني المتقدم ، وتحليلات البيانات ، ولا سيما خوارزميات التعلم الآلي لتطوير نماذج تنبؤية. سيتم شرح المفاهيم وعرضها بالتفصيل للغاية ويمكن استخدامها في العديد من المهام التحليلية الأخرى.
إلى جانب ذلك ، تنقل الدورة مناهج الحصول على البيانات البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG) ذات الصلة واعتبر ذلك في نماذج التسجيل الآلي للحصول على درجات مرجحة وتقييم المخاطر البيئية وتبسيط إعداد تقارير ESG. سيتم تسليم السلسلة عبر الإنترنت في مجموعة من المحاضرات ودراسات الحالة.
جدول الجلسات
الجلسة الأولى: مقدمة إلى نماذج تسجيل الائتمان الرقمي والتعلم الآلي
التاريخ والوقت: 12/10/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 2: المتطلبات الأساسية والقيود وعوامل النجاح في تسجيل الائتمان
التاريخ والوقت: 14/10/2021 10:00 – 12:00
الجلسة الثالثة: تدريب أساسي على برنامج الإكسل
التاريخ والوقت: 20/10/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 4: تطوير البيانات الاستراتيجية (1/2)
التاريخ والوقت: 25/10/2021 ، 10:00 – 12:00
الجلسة الخامسة: تطوير البيانات الاستراتيجية (2/2)
التاريخ والوقت: 27/10/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 6: المفاهيم الإحصائية الأساسية والفهم العام لخوارزميات تعلم الآلة المختارة (1/3)
التاريخ والوقت: 01/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة السابعة: المفاهيم الإحصائية الأساسية والفهم العام لخوارزميات التعلم الآلي المختارة (2/3)
التاريخ والوقت: 03/11/2021 ، 10:00 – 12:00
الجلسة الثامنة: المفاهيم الإحصائية الأساسية والفهم العام لخوارزميات التعلم الآلي المختارة (3/3)
التاريخ والوقت: 08/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 9: دراسة حالة: من البيانات الأولية إلى النموذج التنبئي – خطوات العمل والاختبار
التاريخ والوقت: 10/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة العاشرة: دراسة حالة: من البيانات الأولية إلى النموذج التنبئي – خطوات العمل والاختبار
التاريخ والوقت: 15/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 11: دراسة حالة: من البيانات الأولية إلى النموذج التنبئي – خطوات العمل والاختبار
التاريخ والوقت: 16/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 12: نموذج التنفيذ
التاريخ والوقت: 22/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 13: الإقراض الرقمي وإنشاء القروض
التاريخ والوقت: 24/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 14: تكامل نموذج الإقراض الرقمي والتسجيل
التاريخ والوقت: 29/11/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 15: اللوائح وأفضل الممارسات الدولية
التاريخ والوقت: 06/12/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 16: التقييم الزراعي (1/2)
التاريخ والوقت: 08/12/2021 ، 10:00 – 12:00
الجلسة 17: التقييم الزراعي (2/2)
التاريخ والوقت: 09/12/2021 ، 10:00 – 12:00
الجلسة 18: نظرة مستقبلية: دمج البيانات البيئية والاجتماعية والحوكمة / الجوانب المناخية في نماذج التسجيل (1/2)
التاريخ والوقت: 14/12/2021 ، 14:00 – 16:00
الجلسة 19: نظرة مستقبلية: دمج البيانات البيئية والاجتماعية والحوكمة / الجوانب المناخية في نماذج التسجيل (2/2)
التاريخ والوقت: 15/12/2021 ، 16:00 – 18:00
الجلسة 20: ما بعد وضع الدرجات – حالات استخدام التعلم الآلي الأخرى في القطاع المالي
التاريخ والوقت: 20/12/2021 10:00 – 12:00
الجلسة 21: الغوص العميق في خوارزميات مختارة للتعلم الآلي (1/2)
التاريخ والوقت: 10/01/2022 10:00 – 12:00
الجلسة 22: الغوص العميق في خوارزميات مختارة للتعلم الآلي (2/2)
التاريخ والوقت: 12/01/2022 10:00 – 12:00
الجلسة 23: الانحدار اللوجستي والغابات العشوائية في R.
التاريخ والوقت: 17/01/2022 ، 10:00 – 12:00
الجمهور المستهدف
نحن نستهدف المهنيين من القطاع المالي بشكل عام . هي الدورات تنظيما جيدا للتأكد من ملاءمتها ل متخصصي القطاع المصرفي و المهنيين غير المصرفية للخدمات المالية . المنظمون مدعوون أيضًا إلى الجلسات عبر الإنترنت.
شهادة
سيحصل المشاركون الذين يحضرون أكثر من 70٪ من الجلسات على شهادة حضور.
بالإضافة إلى ذلك ، سيكون هناك خيار لإثبات معرفتك من خلال فصل دراسي رئيسي في نهاية الدورة. إذا نجحت في الاختبار ، فستتلقى شهادة إضافية صادرة عن مدرسة فرانكفورت.
هيكل الدورة
تبلغ مدة كل ندوة عبر الويب حوالي ساعتين. الوحدات والجلسات مبنية على بعضها البعض. لذلك نشجعك على حضور البرنامج كاملاً. ومع ذلك ، إذا كنت لا ترغب في متابعة البرنامج بالكامل ، فستتمكن أيضًا من حضور أجزاء منه. في هذه الحالة ، نوصي بشدة بمتابعة جميع جلسات الوحدة على الأقل ، نظرًا لأنها ستكون مرتبطة ببعضها البعض ارتباطًا وثيقًا.
الوحدة الأولى
توفر الوحدة الأولى مقدمة عامة في التسجيل الإحصائي والتعلم الآلي. علاوة على ذلك ، فإنه يضمن أن الطلاب على دراية بمقاييس الخسارة المتوقعة المطبقة على نطاق واسع ، كمقياس قياسي لمخاطر الائتمان. نريد التأكيد على أن التسجيل هو عملية وليست معادلة سرية. إن نجاح نظام التسجيل ، مثل أي نموذج تنبؤي في البنوك ، لا يعتمد فقط على القدرة الفنية والتحليلية لتطوير الموظفين ولكن أيضًا على ملكية الموظفين الواسعة ، وجهة نظر العملاء المناسبة والبيانات الأساسية. تسلط الجلسة الثانية الضوء على أهم عوامل النجاح في لمحة سريعة وتقدم بعض الأدلة القصصية عن سبب عدم عمل النماذج في بعض الحالات كما هو متوقع.
لدراسات الحالة لهذه السلسلة ، مطلوب مهارات عامة في Excel. في الجلسة الثالثة ، نقوم بتدريب اختياري على أكثر وظائف Excel المطلوبة ، ولا سيما الجداول المحورية ، LOOKUPs resp. INDEX / MATCH ، SUMIFS / COUNTIFS ، عوامل التصفية ، الفرز ، التنسيق الشرطي ، المخططات ، ومجموعة أدوات تحليل البيانات. يوصى به فقط للمشاركين الذين يشعرون بعدم اليقين الشديد في العديد من هؤلاء.
الوحدة الثالثة
هذه الوحدة هي جوهر الدورة. سيتعلم المشاركون كل شيء عن تطوير نموذج درجة الائتمان بأنفسهم. سيضع الجزء الأول الأسس الرياضية والإحصائية اللازمة لخوارزميات التعلم الآلي الشائعة المطبقة. سوف يزيل الغموض عن الإحصائيات ويوفر فهمًا قويًا جدًا لما تفعله هذه الخوارزميات وكيف ينبغي تفسيرها دون استخدام “الرياضيات المخيفة” والإغريق والتكاملات.
الجزء الثاني مخصص لدراسة حالة كبيرة. سنعرض وشرح ونعلم في النهاية جميع خطوات العمل الضرورية من البيانات الأولية إلى النموذج النهائي – كل ذلك في MS Excel مع مكون إضافي صغير. ستعتمد كل خطوة عمل فردية على الأساس النظري الذي تم وضعه في الجلسة الموضحة أعلاه. بعد ذلك ، يجب أن تكون قادرًا على تطبيق خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي على بياناتك الخاصة ، وبالتالي تدريب واختبار النماذج الخاصة بك.
الوحدة الخامسة
تحتوي هذه الوحدة على نظرة أقرب إلى القواعد التنظيمية المصرية فيما يتعلق بخطط التسجيل والتصنيف ، كما تعرض وتناقش التصنيفات والأطر العامة (مثل BASEL و IFRS 9). علاوة على ذلك ، فإنه يقارن المبادئ التوجيهية ذات الصلة من السلطات القضائية الأخرى ويهدف إلى استنباط توصيات لإطار مصري منقح. تم التخطيط جزئيًا لهذه الوحدة لتكون ورشة عمل تفاعلية مع المجموعة التنظيمية.
الوحدة السابعة
في ضوء الآثار المناخية الخطيرة ، يُنظر إلى العديد من البنوك على أنها واجب لترسيخ الالتزامات الخاصة بهوية الشركة وإجراءاتها اليومية. وهناك جهود متزايدة ، بدعم من مجتمع المانحين الدولي في كثير من الأحيان ، لتسهيل وتسريع هذه التطورات. ستناقش هذه الوحدة وتعرض الأساليب الممكنة والدروس المستفادة من تلك الرحلة – لا سيما كيف يمكن إثراء مخططات تقييم المخاطر ببيانات ESG للحصول على تصنيف حول البصمة البيئية للعميل.
الوحدة الثانية
البيانات الكافية والدقيقة والكاملة هي المورد الوحيد الأكثر حسماً لتدريب النماذج التنبؤية. ستركز هذه الوحدة على أهمية البيانات والدقة المشتركة وقضايا الاتساق والمكاسب السريعة النموذجية من خلال تحسين بنية البيانات. إلى جانب ذلك ، سيتم ربطه بالمتطلبات القانونية في القضاء المصري.
الوحدة الرابعة
تطوير النموذج شيء وتنفيذ الآخر. تركز هذه الوحدة على الخطوات التالية لضمان التنفيذ الناجح ، والاستفادة الكاملة من مكاسب الكفاءة وفي نفس الوقت عدم إثارة الانزعاج أو الخوف بين الموظفين والعملاء. كما أنه يتطرق إلى عملية أفضل الممارسات وتعديلات السياسة ويوفر إرشادات للتنفيذ الناجح للنظام.
يتوقع العملاء جودة خدمة عالية وراحة واستجابة سريعة. تُفهم الخدمات المالية الرقمية بشكل عام على أنها حل لتحقيق كل هذه الأهداف في وقت واحد. في الإقراض ، يمكن أن يكون سير العمل الرقمي بالكامل من طلب القرض حتى الصرف عالي الكفاءة ويقلل التكاليف ويصبح حجة قوية للعملاء. ستتناول هذه الجلسة بالتفصيل أحدث مناهج الإقراض الرقمي وكيف تلعب بطاقات النتائج الرقمية دورًا في ذلك. سيتم أيضًا إنشاء رابط إلى الجلسات السابقة حول الإدارة الفعالة للبيانات لتحقيق أقصى استفادة من بياناتك.
الوحدة السادسة
يستهدف العديد من مزودي الخدمات المالية الشركات الزراعية الصغيرة والمتوسطة ، والتي عادةً ما يكون لها ملفات مخاطر مختلفة ودورات نقدية غير عادية. بذلت الصناعة محاولات كبيرة وتقدمت في تضمين المؤشرات الزراعية في مخططات التصنيف الائتماني. ستقدم هذه الوحدة نظرة عامة حول هذه التقنيات وتقدم خطوات العمل اللازمة لتطوير بطاقات الأداء الزراعية الداخلية.
الوحدة الثامنة
قد يرغب من يهتم بالمزيد من الأسس الرياضية للخوارزميات المقدمة في الوحدة السابقة في حضور الدورتين الأوليين من هذه الوحدة الاختيارية بالكامل. هنا ، للأسف ، لا يمكن دائمًا تجنب بعض “الرياضيات المخيفة” ، ولكن سيتم استخدامها على أقل تقدير.
يتم توفير هذه الدورة في MS Excel لتكون مفتوحة للممارسين الذين ليسوا على دراية بالبرامج الإحصائية ولغات البرمجة. ومع ذلك ، اعتمادًا على كمية البيانات المستخدمة لتدريب النموذج ، فإن الحسابات ، على الرغم من بساطتها من الناحية الحسابية ، يمكن أن تصبح مكلفة للغاية من الناحية الحسابية. في مثل هذه الحالات ، لن يكون Excel هو بيئة النمذجة الأنسب. يعد تقديم إرشادات شاملة للعديد من برامج / لغات تعلم الآلة المتاحة خارج نطاق هذه الدورة التدريبية .. على الرغم من أنه لا يمكن توضيح ذلك بعمق في هذه الدورة ، فإن الجلسات تقدم مناهج الانحدار اللوجستي ومصنفات الغابات العشوائية في R.
التسجيل
عبر ملأ هذا النموذج تسجيل
