Symmetric Credit Cloud — a market for near-real time financial products using innovative auction models (including reverse auction) and innovative ways of measuring and co-measuring credit risk (Q77634)
Jump to navigation
Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Symmetric Credit Cloud — a market for near-real time financial products using innovative auction models (including reverse auction) and innovative ways of measuring and co-measuring credit risk |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
6,998,232.01 zloty
0 references
1,679,575.6823999998 Euro
0.24 Euro
13 January 2020
0 references
9,182,449.48 zloty
0 references
76.21 percent
0 references
1 September 2019
0 references
31 October 2021
0 references
SYMMETRICAL LABS SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
53°0'52.2"N, 18°35'47.8"E
0 references
Rezultatem projektu będzie znaczące ulepszenie Symmetrical Credit Cloud - rynku dla produktów finansowych oferowanych w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Celem jest stworzenie nowej, przejrzystej i transparentnej architektury (service-as-a-code) dla branży finansowej. Długoterminowo, platforma ma zredefiniować rynek ze scentralizowanego i lokalnego, w globalny o architekturze “mikroserwisowej”, który: -w bardziej efektywny sposób wycenia ryzyko kredytowe -funkcjonuje przy znacznie niższych kosztach -zwiększa stabilność systemu finansowego -oferuje bardziej korzystne i inkluzywne warunki finansowania -umożliwia wygenerowanie lepszych stóp zwrotu dla inwestorów W projekcie powstaną innowacyjne modele aukcyjne oraz sposoby mierzenia ryzyka kredytowego, które pozwolą na optymalizację charakterystyk równowagi osiąganej na platformie. Prace B+R kompleksowo pokrywające rynek usług kredytowych - od popytu, przez proces, analizę ryzyka, podejmowanie decyzji aż po decydentów po stronie podażowej, obejmują m. in. badania nad: -optymalną specyfikacją algorytmu aukcji odwrotnej -efektywną numerycznie procedurą optymalizacyjną realizującą funkcjonalność algorytmu kojarzącego użytkowników strony popytowej i podażowej -technologiami pozyskiwania danych źródłowych na potrzeby zwiększenia efektywności procesu oceny ryzyka kredytowego efektywnością różnorodnych technik uczenia maszynowego w kontekście specyfiki danych i profilu kredytobiorców -efektywną implementacją modeli oceny ryzyka kredytowego -zachowaniami behawioralnymi aktorów rynku (zarówno klientów końcowych jak i decydentów w zakresie polityk/algorytmów ryzyka) -rozwojem oraz walidacją prototypu Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). (Polish)
0 references
The project will result in a significant improvement of the Symmetric Credit Cloud — a market for financial products offered in close to real time.The aim is to create a new, transparent and transparent architecture for the financial sector.In the long term, the platform will have a re-definition of the market, from a centralised and a local basis, in the global architecture of the & dquo architecture, to the & dlife, which:In a more efficient way, measure credit risk, operating at significantly lower costs, enhancing the stability of the financial system, offering more favourable and inclusive financing conditions, enabling the generation of better returns to investors. the design will create innovative auction models and ways to measure credit risk so that the characteristics of the equilibrium of the platform are optimised.The R & D work covering the credit services market in a comprehensive manner, from demand through process, risk analysis, decision making to supply side decision makers, includes research on:— optimising the specification of the reverse -tier method to optimise the functionality of the algorithm of matching demand and supply technologies with source and supply technologies for increasing the efficiency of the credit risk assessment process in relation to the performance of various machine learning techniques in view of the specific data and profile profile of the borrowers — effective implementation of the models for the assessment of credit risk — behavioural behaviours (both end customers and decision makers in risk policies/algorithms), development and validation of a design_reference_aid programme_aids:SA.41471 (2015/X) _public:Article 25 of Commission Regulation (EC) No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain categories of aid compatible with the internal market in the application of Article 107 and 108 of the Treaty (OJ(OJ LEU L 187/1, 26.06.2014). (English)
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0069/19
0 references