Naeem Siddiqi
Conseiller principal, Risque et recherche quantitative

Naeem Siddiqi est l'auteur de Credit Risk Scorecards : Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring, (Wiley and Sons, New York, 2005), Intelligent Credit Scoring : Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards (Wiley and Sons, 2017), ainsi que de divers articles sur des sujets liés au risque de crédit. 

Chaque année, Naeem rencontre des cadres supérieurs et des décideurs de 40 à 50 prêteurs dans le monde et leur fournit des conseils stratégiques dans des domaines tels que l'élaboration et la validation de modèles de notation de crédit, le risque lié au changement climatique, la planification de l'infrastructure pour l'analyse et la stratégie de risque de crédit de détail. Il a également formé des centaines de banquiers dans plus de 25 pays à l'art et à la science du développement de cartes de pointage de crédit, et aide les analystes du risque de crédit à développer de meilleures cartes de pointage. 

Naeem est titulaire d'un baccalauréat spécialisé en ingénierie de l'Imperial College of Science, Technology and Medicine de l'université de Londres et d'un MBA de la Schulich School of Business de l'université York à Toronto. 

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Publications récentes : 

Livres
Intelligent Credit Scoring : Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards (Wiley and SAS Business Series) 2e édition
Credit Risk Scorecards : Élaboration et mise en œuvre d'un score de crédit intelligent

Blogs/Articles
Economic Turbulence Ahead : A Guide for credit risk managers
Impact of Climate Change on Credit Scoring
Will Automation Reduce Modeling Skills
Black Box Models : A Governance Approach

Podcasts
Calculer le risque de crédit : le facteur COVID-19
Ce que COVID-19 peut apprendre aux entreprises sur le risque climatique

Médias
Naeem Siddiqi sur le ML pour l'évaluation du crédit
Changement de mer - Sensibiliser pour faire face au risque climatique

Conférences

QuandQuoiOrganisateur
2020Ralentissement économique : Comment les gestionnaires du risque de crédit peuvent se préparer à de meilleurs résultatsWebinaire à la demandeSAS
2020Modélisation du risque de crédit : Comment se préparer à la nouvelle normalité ?Webinaire à la demandeSAS
2019Comment utiliser les données altrenatives pour l'évaluation du crédit ?Le Caire, ÉgypteSAS
2019AI/ML : Leçons tirées de l'expérience mondialeBangkokSAS Customer Connection
2019Tirer le meilleur parti des données alternativesPékinSAS Customer Connection
2019Keynote : Tirer le meilleur parti de l'IA et des données alternativesHo Chi Minh Ville (Vietnam)SAS
2019IA/ML et utilisation de données alternatives pour les prêtsSao PaoloFebraban (association bancaire brésilienne)
2019Intelligence artificielle et risque de créditMontréalPRMIA
2019Apprentissage automatique et données alternatives : Mythes et réalitéKenyaConférence sur le partage de l'information sur le crédit
2018L'apprentissage automatique et l'IA dans l'évaluation du crédit : Perspectives mondialesCanadaConférence de la Credit Scoring and Risk Strategy Association
2018Apprentissage automatique et données alternatives : Leçons tirées de l'expérience mondialeMalaisieForum CRO Malaisie