عالم تحليل البيانات لنمذجة مخاطر الائتمان

الشركة: Hala Financing
الفريق: البيانات والذكاء التجاري
الموقع: الرياض، المملكة العربية السعودية
نوع التوظيف: دوام كامل

ملخص الدور

تبحث Hala Financing عن عالم بيانات اكتواري للانضمام إلى فريق البيانات لدعم تطوير محرك الائتمان لدينا وتحسين نماذج المخاطر وقدرات مراقبة المحفظة.

سيركز الدور على التنبؤ باحتمالية التخلف عن السداد وتحسين اتخاذ قرارات الائتمان وتعزيز تقسيم المخاطر وبناء نماذج تعتمد على البيانات تدعم النمو المسؤول في إقراض المشاريع الصغيرة والمتوسطة. المرشح المثالي يجمع بين التفكير الاكتواري ونمذجة مخاطر الائتمان والتعلم الآلي والحكم التجاري القوي.

المسؤوليات الرئيسية

نمذجة مخاطر الائتمان

• بناء والتحقق من صحة وتحسين النماذج الخاصة باحتمالية التخلف عن السداد والتصنيف الائتماني والقدرة على السداد والتنبؤ بالتأخر وتقسيم مخاطر العملاء.

• تحليل السلوك التاريخي للسداد واخفاقات الدفعة الأولى واتجاهات التأخر ومنحنيات الفترة الزمنية وأنماط التخلف عن السداد.

• دعم تحسين محرك الائتمان في Hala Financing من خلال تحديد متغيرات تنبؤية أقوى وقواعد قرار أفضل.

• تطوير مؤشرات الإنذار المبكر للكشف عن العملاء الذين قد يتأخرون أو يتخلفون عن السداد أو يقللون من الأداء.

تحليلات المحفظة

• مراقبة أداء المحفظة عبر المجموعات والقنوات وقطاعات العملاء ومنتجات القروض والفترة الزمنية وحجم التذكرة والسلوك الخاص بالسداد.

• بناء لوحات معلومات وأطر تحليلية لتتبع جودة الموافقة وأداء الصرف ومعدلات التخلف عن السداد ومعدلات التدحرج وأداء التحصيل ومخاطر المحفظة.

• إجراء تحليل السيناريوهات واختبارات الضغط لتقييم تأثير النمو والتسعير وسياسة الموافقة والتغييرات الاقتصادية الكلية على أداء المحفظة.

• دعم التقارير الإدارية لأداء الائتمان والتقارير الموجهة للمستثمرين ولجان المخاطر الداخلية.

علوم البيانات والتعلم الآلي

• استخدام التقنيات الإحصائية والتعلم الآلي لتحسين اتخاذ قرارات الائتمان والتنبؤ بالتخلف عن السداد.

• العمل مع مصادر البيانات المنظمة والبديلة، بما في ذلك بيانات المعاملات وسلوك التاجر والسجل الخاص بالسداد والنشاط التجاري والبيانات الخارجية حيث تتوفر.

• تصميم التجارب واختبارات البطل/المنافس لتقييم التغييرات في سياسة الائتمان.

• التعاون مع فريق هندسة البيانات لتحسين جودة البيانات وتوفر الميزات ومراقبة النموذج والأتمتة.

الشراكة التجارية

• العمل بشكل وثيق مع فرق الائتمان والمخاطر والمنتج والتحصيل والمالية والأعمال لترجمة الأسئلة التجارية إلى حلول تحليلية.

• تقديم توصيات واضحة بشأن سياسة الائتمان وقواعد الموافقة وشهية المخاطر ونمو المحفظة.

• المساعدة في تحقيق التوازن بين النمو والربحية والمخاطر من خلال تحويل رؤى البيانات إلى إجراءات عملية.

المؤهلات المطلوبة

• درجة البكالوريوس في العلوم الاكتوارية أو الإحصاء أو الرياضيات أو علوم البيانات أو علوم الحاسوب أو الهندسة أو المالية أو مجال كمي ذي صلة؛ يفضل درجة الماجستير.

• 3-6 سنوات من الخبرة في التحليلات الاكتوارية أو مخاطر الائتمان أو تحليلات الإقراض أو البنوك أو التكنولوجيا المالية أو التأمين أو النمذجة المالية.

• فهم قوي لاحتمالية التخلف عن السداد والتصنيف الائتماني ومخاطر المحفظة والتأخر والتنبؤ بالخسائر وتحليل المجموعات والفترات الزمنية.

• مهارات قوية في Python و SQL.

• خبرة في النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي والانحدار ونماذج التصنيف وأشجار القرار وتعزيز التدرج والتحقق من صحة النموذج ومراقبة الأداء.

• القدرة على ترجمة النتائج التحليلية المعقدة إلى توصيات تجارية بسيطة.

• مهارات اتصال قوية والقدرة على العمل مع أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.

مقاييس النجاح الرئيسية

• تحسين دقة التنبؤ بالتخلف عن السداد وتقسيم مخاطر الائتمان