وااا
تعمل وحدة الخسائر الائتمانية المتوقعة (Expected Credit Loss Module) على دمج المعايير المحاسبية الدولية مباشرةً في تدفقات البيانات اليومية. وقد صُممت خصيصًا لمسؤولي مخاطر الائتمان وفرق الشؤون المالية، حيث تعمل على أتمتة تصنيف المحافظ الائتمانية متعدد المراحل، وتحليل اتجاهات التعثر، وإعداد إفصاحات الامتثال، بما يسهّل الحوكمة المؤسسية ويضمن جاهزية كاملة للتدقيق.
0+
العملاء الذين تم خدمتهم
0+
المشاريع المنجزة
0+
سنوات الخبرة
0+
تنفيذ التراخيص
Media
أتمت حسابات الخسائر الائتمانية المتوقعة (ECL) باستخدام برنامج متوافق مع المعيار الدولي للتقارير المالية (IFRS 9)، ويتميز بتقسيم المحفظة، وتحليل العوامل الاقتصادية الكلية، وإعداد تقارير شفافة.
Benefits
تعمل وحدة الخسائر الائتمانية المتوقعة (Expected Credit Loss Module) على دمج المعايير المحاسبية الدولية مباشرةً في تدفقات البيانات اليومية. وقد صُممت خصيصًا لمسؤولي مخاطر الائتمان وفرق الشؤون المالية، حيث تعمل على أتمتة تصنيف المحافظ الائتمانية متعدد المراحل، وتحليل اتجاهات التعثر، وإعداد إفصاحات الامتثال، بما يسهّل الحوكمة المؤسسية ويضمن جاهزية كاملة للتدقيق.
يقوم النظام تلقائيًا بتحليل إجمالي تعرضك الائتماني ومخصصات انخفاض القيمة وتقسيمها إلى مراحل منفصلة للمخاطر وفقًا للمتطلبات التنظيمية. كما يقوم بفصل الأصول المنتظمة التي يتم أداؤها بشكل طبيعي عن مجمعات رأس المال الخاضعة للمراقبة الخاصة، والفئات دون المستوى، وحالات الديون المشكوك في تحصيلها، أو الخسائر المصنفة.
يقوم النظام بتحليل متغيرات المحفظة المعقدة عبر عدة سيناريوهات اقتصادية كلية مستقبلية في الوقت نفسه. ويمكن لفرق إدارة المخاطر تحديد أوزان لافتراضات السيناريو المتفائل، والسيناريو الأساسي، والسيناريو المتشائم، بهدف التنبؤ بالتأثيرات الناتجة عن التحولات الجوهرية على إجمالي متطلبات المخصصات في ظل بيئات اقتصادية متنوعة.
ينسّق النظام معايير المخاطر الأساسية، مثل احتمال التعثر (PD) ونسبة الخسارة عند التعثر (LGD)، لإجراء حسابات انخفاض القيمة المالية بشكل مستمر. كما يتتبع المحرك التغيرات في الاتجاهات على أساس شهري، مما يمنح مجالس الإدارة رؤية واضحة ودقيقة للتغيرات في صافي التعرض للمخاطر مقارنةً بإجمالي نسب انخفاض القيمة.
يُطلق النظام الآلي الاستباقي تنبيهات فورية بمجرد أن تُظهر الملفات الائتمانية مؤشرات على ارتفاع ملحوظ في مستوى المخاطر أو أنماط انتقال خاصة بقطاعات محددة. وتساعد طبقة المراقبة الهيكلية هذه الفرق على التعامل مع ضغوط المحفظة في مرحلة مبكرة، مع الحفاظ على الالتزام الصارم بالسياسات من خلال أدوات مدمجة لتتبع مراجعات النماذ
يُعدّ النظام إفصاحات تنظيمية تفصيلية جاهزة للتدقيق، إلى جانب كشوفات مالية مُنسّقة مسبقًا، بشكل فوري في نهاية كل دورة إعداد تقارير. وتضمن الوحدة توافق جميع مخرجات التقارير بشكل صارم مع معايير التحقق الدولية، مما يحدّ من صعوبات تجميع البيانات أثناء عمليات التقييم والمراجعة الخارجية.
How It Works
تحديد معايير تصنيف المراحل وفقًا للمعيار الدولي للتقارير المالية (IFRS 9)، ووضع مؤشرات التعثر، وتهيئة أوزان الاقتصاد الكلي المستقبلية بما يتوافق بشكل وثيق مع ضوابط تقبّل المخاطر المعتمدة لدى مؤسستكم.
ربط مسارات بيانات آمنة لاستيراد بيانات التعثر التاريخية، وسجلات ملفات العملاء، وبيانات أرصدة المعاملات من نظام إدارة القروض النشط إلى واجهة التنبؤ المركزية.
تنفيذ معايير التحقق الحسابية واختبارات ضوابط التحقق للتأكد من دقة منطق الانتقال بين المراحل، وتقييم دقة البرمجيات النصية، ومعالجة الفروقات الحسابية قبل الإطلاق النهائي.
تفعيل أنظمة المراقبة المباشرة الآلية لحسابات المخاطر، وتمكين لوحات معلومات الإفصاح التفاعلية، وتوزيع ملفات انخفاض قيمة الأصول المتوافقة مع المتطلبات والجاهزة للتدقيق مباشرةً على لجان التوجيه وشبكات المستثمرين.
Support
Support Coverage Aligned To Your Lending, Risk, And Finance Platforms.
Use cases
Teams operating regulated lending and risk programs.
تصنيف المحفظة | يصنّف الأصول الائتمانية إلى مستويات مخاطر منفصلة استنادًا إلى التغيرات في ملفات تعثر المقترضين.
المتغيرات الاقتصادية | يدمج متغيرات الاقتصاد الكلي المستقبلية في نماذج التنبؤ بالمخاطر.
حساب المؤشرات | يحسب تلقائيًا احتمالية التعثر (PD)، ونسبة الخسارة عند التعثر (LGD)، والتعرض عند التعثر (EAD) لقياس انخفاض قيمة الأصول القائمة.
مزامنة دفتر الأستاذ | يرحّل مخصصات انخفاض القيمة المحسوبة مباشرةً إلى قيود المحاسبة ذات القيد المزدوج.
تقارير الامتثال | 5. تقارير الامتثال تُنشئ إفصاحات مالية موحّدة ومتوافقة مع متطلبات المعيار الدولي للتقارير المالية (IFRS 9) ومتطلبات البنك المركزي السعودي (ساما).
Technologies
نواة تحليلات المخاطر المتقدمة | Python، FastAPI، ووحدات الذكاء الاصطناعي الوكيلي
البنية التحتية لنظام الواجهة الخلفية | Java، Spring Boot، Node.js، NestJS
واجهات المستخدم | Angular، ReactJS
طبقة إدارة قواعد البيانات | PostgreSQL، MSSQL، MySQL
أنظمة النشر والتنسيق | Docker، Kube
طبقة اتصال النظام | واجهات برمجة تطبيقات RESTful آمنة
ابدأ الآن
تحدث مع فريقنا حول نطاق النشر والتكاملات وخطة الإطلاق لـ وحدة الخسائر الائتمانية المتوقعة (Expected Credit Loss Module).
