Sla over naar inhoud
Background
Interview

Met voorspellende modellen bouwen aan de toekomst

Paula Zajanckovskaja
Credit Risk Manager
Rabobank

Met voorspellende modellen bouwen aan de toekomst

Interview
19-03-2022
Paula Zajanckovskaja
Rabobank
‘Dit werk doet er echt toe voor mij. Modellen zijn de drijvende kracht achter de bank, omdat vrijwel elk aspect van bankieren ervan afhankelijk is, zoals klantacceptatie, prijzen, kapitaalberekeningen.'

Kredietrisicomodellen: de bank is ervan afhankelijk. Deze modellen maken adequate, datagedreven besluitvorming mogelijk. Dat is precies wat Modelling Consultant Paula zo mooi vindt aan haar werk. Ze baant zich een weg door een complex web van interne en externe stakeholders en werkt hard om bij te dragen aan de ontwikkeling van de best mogelijke voorspellende modellen. Ze komt uit Litouwen, maar Rabobank voelt als thuis, dankzij de hechte community van gelijkgestemde data-professionals waar ze onderdeel van uitmaakt. Ze zou haar werk voor geen goud willen missen en vertelt er graag over.

De spin in het web

Data Science is één van de meest spannende vakken om binnen de bank te beoefenen. Als Modelling Consultant ondersteun ik de ontwikkeling en het onderhoud van Rabobank’s kredietrisicomodellen. Het is een ontzettend veelzijdige baan omdat onze modellen een grote impact hebben en verweven zijn met zo’n beetje alle bedrijfsonderdelen en hun processen. We vormen echt het hart van de bank en ik zit er middenin. De spin in een zeer uitgebreid en dynamisch web van stakeholders.’

‘Belangrijke stakeholders zijn de collega’s die daadwerkelijk met onze kredietrisicomodellen werken. Analisten, die bijvoorbeeld bepalen of en zo ja, wat voor lening een klant krijgt, of die kapitaalberekeningen maken met behulp van onze modellen. Ook werken we nauw samen met het datateam om processen efficiënter te maken. Voor de implementatie van de modellen richten we ons tot collega’s van IT. En voor de onafhankelijke interne controle, zijn er speciale teams die modelvalidaties en audits doen. Tot slot hebben we een externe stakeholder, die waar we goedkeuring van nodig hebben: de ECB. Voor mij is het de uitdaging om nauw contact te onderhouden met al deze stakeholders en erop toe te zien dat het proces van modelontwikkeling soepel verloopt binnen een complex kwantitatief en regelgevend kader. Om er zo voor te zorgen dat de zakelijke doelen behaald worden.’

De noodzaak van modellen

‘Om de functie van een model uit te leggen, verwijs ik altijd naar de essentie van bankieren: mensen en de samenleving financieel helpen. Door leningen of kredieten te verstrekken, helpt de Rabobank mensen hun bedrijf te runnen of een huis te kopen. Maar aan leningen zijn natuurlijk risico’s verbonden. Daar komen modellen om de hoek kijken. Met kredietrisicomodellen voorspellen we hoe groot de kans is dat een klant zijn lening niet kan terugbetalen en wat het verwachte verlies voor de bank is, allemaal op basis van data. Heel veel data. Het zou dus zeer ingewikkeld en inefficiënt zijn om deze schattingen handmatig te maken. Modellen zijn onmisbaar voor het bankwezen. Zonder modellen zou de Rabobank nooit zo efficiënt zijn als ze nu is.’

Datagedreven, compliant besluitvorming

‘Dit werk doet er echt toe voor mij. Modellen zijn de drijvende kracht achter de bank, omdat vrijwel elk aspect van bankieren ervan afhankelijk is, zoals klantacceptatie, prijzen, kapitaalberekeningen. Ze worden gebruikt in de dagelijkse bedrijfsprocessen en ondersteunen effectieve, datagedreven en compliant besluitvorming, zodat we een toekomstbestendige bank zijn en blijven. Daarom is het een enorme verantwoordelijkheid om met onze kredietrisicomodellen nauwkeurige en betrouwbare voorspellingen te doen. Niet alleen de kwaliteit van onze producten hangt ervan af, maar ook de manier waarop we klanten helpen en de manier waarop we als financiële instelling onze rol in de maatschappij vervullen.’

Analytics community

‘Een ander aspect dat mijn werk zo waardevol maakt, is het team. We hebben allemaal een andere achtergrond qua opleiding, cultuur en leeftijd, maar we hebben ook veel met elkaar gemeen. Wat ik geweldig vind, is dat we elkaar uitdagen om scherp te blijven. We zijn leergierig, maar ook geneigd om de ander iets te leren en we moedigen elkaar aan.’

‘Door onze gedeelde talenten, interesses en onze nauwe samenwerking, heb ik het gevoel dat ik deel uitmaak van een analytics community binnen de Rabobank. En dat gevoel is grotendeels wat me gemotiveerd en geïnteresseerd houdt. Ik kom oorspronkelijk uit Litouwen, mijn familie woont daar ook. Maar mijn team hier is zo leuk, ik zie ze als mijn werkfamilie. Een familie van enorm intelligente en aardige mensen. ‘