Depuis sa création en 2000, Lunalogic dispose d’une expertise fonctionnelle historique dans les domaines du pricing, du hedging et de la gestion des risques.
Il s’agit aujourd’hui d’accompagner les métiers de nos clients dans leur transformation digitale grâce notamment à l’apport de la datascience.
Le pôle Technologies & Innovation est venu pour renforcer et appuyer le pôle métiers : l’un au service de l’autre afin d’adresser les besoins métiers de nos clients avec une vue complète (vue 360).
Un pôle tourné vers les nouvelles technologies (blockchain, machine learning, transformation cloud, MDM/Data Management, …) mais également vers les technologies « legacy » (C++/C# /JAVA/ …).
Ainsi, dans le cadre de sa recherche permanente d’innovation et de création de valeur, Lunalogic propose des méthodes de machine learning qui s’avèrent pertinentes pour ses clients historiques en particulier les Front Office et les Directions des Risques.
Ces approches offrent des alternatives très efficaces aux méthodes statistiques ou quantitatives dans de nombreux domaines : scoring crédit, calibration de modèles, hedging, optimisation du collatéral, calcul de la XVA.
Fort de son expertise sectorielle de la finance, Lunalogic a compris les enjeux de la datascience dès 2015 en créant une filiale dédiée.
Le big data révolutionne la puissance de calcul et la performance des systèmes d’information.
Il s’agit ici non seulement de répondre à des contraintes réglementaires de plus en plus fortes (ex : refonte de la VAR quotidienne dans le cadre de FRTB) mais également de transformer le métier même de nos clients grâce à l’apport des nouvelles technologies.
L’open banking, l’open insurance, la refonte des systèmes d’information permettant la manipulation, la sécurisation, la conservation, l’accès en temps réel à des millions de données sont quelques-uns des domaines d’intervention de Lunalogic.
Expertise sur toute la chaine du Model Risk Management selon le SR 11-7
(qualité des données, définition des facteurs de risque d’un modèle)
(contrôle permanent d’un modèle, validation périodique, revalidation si changement de matérialité ex post/ ex ante)
(documentation, inventaire des modèles, suivi)
(Equity, Fixed Income, Forex, Commodities)
(finance, risque et réglementaire)
(Outliers detection, times series missing values...)
(Fraud detection, missing values...)
(bonds, structured products...)
(compliance rules and processes, AML/KYC, Market Abuse)