DESCRIEREA CURSULUI
Un credit nu devine „problemă” peste noapte — îți dă semnale, dar trebuie să știi să le vezi și să reacționezi corect.
Cursul Credite problemă și instrumente AI te trece prin întregul ciclu: de la early warning și cauze, la decizii după încălcarea clauzelor, până la restructurare end-to-end și monitorizarea post-restructurare.
Accentul este pe roluri, pași procedurali și bune practici aplicabile imediat, ca să transformi reacția la NPL din „stingere de incendii” în management profesionist al riscului.
În plus, ai un modul dedicat AI & machine learning pentru detecție timpurie, alertare inteligentă și suport decizional în restructurare — ca să identifici mai repede deteriorarea, să prioritizezi corect și să iei decizii mai clare, bazate pe date.
Format: interactiv (prezentare + demo-uri + exerciții).
OBIECTIVELE CURSULUI
- Să recunoști rapid când un credit intră pe pantă: definiții, praguri și semne care contează (nu „zgomot”);
- Să identifici cauzele principale (operaționale, financiare, de piață, guvernanță) și cum se văd ele în comportamentul clientului;
- Să construiești un radar de early warning: indicatori, categorii de semnale și interpretare corectă;
- Să clarifici „cine face ce” în organizație: roluri, responsabilități, timing și escaladare când apare deteriorarea;
- Să alegi opțiunea potrivită după breach: remediere, restructurare, executare, exit — și riscurile ascunse ale fiecăreia;
- Să conduci restructurarea cap-coadă: analiză de viabilitate, scenarii, termeni, garanții/covenant-uri și reguli de bază;
- Să elaborezi un plan credibil de redresare (măsuri, calendar, ținte, monitorizare) și să negociezi cu stakeholderii;
- Să implementezi monitorizarea post-restructurare: indicatori de succes și „triggere” de remediere;
- Să aplici AI în portofoliu: detecție timpurie, prioritizare, scoring de viabilitate și simulări de scenarii;
- Să folosești modele predictive pentru PD/EL și estimarea impactului asupra provizioanelor, cu disciplină de date.
GRUPUL ŢINTĂ
Cursul se adresează managerilor, specialiștior de business, risk, compliance, IT, data, consultanți
CONŢINUT
Secțiunea 1: De ce “se strică” un credit: cauze, semne și impact
Înțelegi rapid ce înseamnă „credit problemă”, cum apare și ce efecte produce
- Credit problemă: ce înseamnă cu adevărat și când devine critic
- De ce se strică un credit: cauzele care apar cel mai des
- Semnele problemelor financiare: cum se manifestă înainte să fie târziu
- Consecințe: ce se întâmplă după ce creditul devine problemă, pentru bancă și client
Secțiunea 2: Early warning: radarul care te ajută să reacționezi la timp
Radarul tău: ce urmărești ca să reacționezi înainte să explodeze riscul
- Cine reacționează și cum: roluri, pași și timing în fața unui credit problemă
- Semnale timpurii: categorii, exemple și ce înseamnă „warning” real
Secțiunea 3: Breach & clauze: ce decizii iei când se încalcă contractul
Ce decizii iei când se rupe disciplina contractuală și cum gestionează băncile situația
- Când se încalcă clauzele: deciziile cheie și ce risc ascund
- Cum răspunde banca: procese, conduită și pași standard după breach
Secțiunea 4: Momentul restructurării: cum pregătești decizia corectă
Cum pregătești decizia corectă, nu „restructurăm ca să câștigăm timp”
- Înainte de restructurare: acțiunile care îți cresc șansele de succes
Secțiunea 5: Restructurarea cap-coadă: pași și reguli care nu se negociază
Cum arată restructurarea cap-coadă și regulile care nu se negociază
- Procesul de restructurare: pașii urmați de bănci, end-to-end
- Reguli de bază: ce trebuie respectat în orice restructurare
Secțiunea 6: Exercițiu practic: plan credibil de restructurare
Aplici totul într-un plan concret, cu logică de viabilitate și cash-flow
- Exercițiu practic: construim un plan de restructurare credibil, cu template și exemplu
Secțiunea 7: AI în NPL: predicții, semnale automate și suport decizional
AI ca „early warning + co-pilot”: identificare timpurie, analiză rapidă, decizie mai bună
- Modele predictive: identificarea timpurie a creditelor cu risc de deteriorare
- Semnale automatizate: corelarea indicatorilor și alertare inteligentă
- Scoring de viabilitate: suport decizional pentru restructurare, mai rapid și mai clar
- Documente și monitorizare: automatizare, extragere de informații și follow-up
LECTORI
Tiberiu Mihai, MBA, are o experienţă de peste 28 ani în domeniul bancar, cu specializare în domeniul evaluării riscului de credit, acoperind ariile riscului operativ (underwritting) şi strategic, precum şi analiza financiară a companiilor. În ultimii 20 ani a ocupat poziţii de middle management in sistemul bancar si are o bogată experienţă în domeniul analizei bonităţii şi a capacităţii de plată a companiilor, acoperind o largă paletă de industrii. De asemenea, în ultimii 12 ani, a fost implicat în dezvoltarea şi implementarea modelelor de rating corporate. Este absolvent al ASE Bucureşti, Facultatea de Management şi al unui program de Master cu specializarea Management Financiar şi Pieţe de Capital, deţine Diploma MBA a Universite de Montreal – HEC Montreal, a participat la programe de specializare în machine learning si inteligenta artificiala în străinătate. S-a alaturat echipei de lectori/experţi asociaţi ai IBR în anul 2015.
Cezar Chirilă, deține un doctorat în Finanțe Cantitative (summa cum laude), obținut în anul 2013 la Frankfurt School of Finance & Management. Din 2024 face parte din sistemul bancar elvețian, unde proiectează și implementează sisteme de risc bazate pe inteligență artificială și fluxuri de analiză care susțin administrarea unui portofoliu global de credite de aproximativ 700 miliarde USD. În perioada 2017–2024 a activat în cadrul Credit Suisse (Elveția), ocupând funcțiile de Senior Portfolio Risk Manager și Senior Economic Risk Capital Modeler, contribuind la dezvoltarea motoarelor de capital economic și a soluțiilor complete de analiză a riscului. Între 2014 și 2017 a coordonat echipa de modele de rating și parametri de risc din cadrul BCR, în Departamentul de Management Strategic al Riscului. A participat la proiecte privind testele de stres, implementarea standardului IFRS 9 și implementarea abordării bazate pe ratinguri interne (IRB) pentru portofoliile de retail, corporate și municipalități ale băncii. În cadrul BCR a inițiat și dezvoltat „Credit Risk Workshop”, un program dedicat studenților din ultimul an de master la Academia de Studii Economice din București și la Facultatea de Matematică. În prezent, predă la University of Zurich, la Frankfurt School of Finance & Management și la Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iași și lector al Institutului Bancar Român, din anul 2014. Anterior, a fost profesor asociat la Academia de Studii Economice din București, unde a predat managementul riscului în cadrul Școlii Doctorale de Finanțe și Bănci (DOFIN) și al programului de master de cercetare în finanțe (CEFIN). De asemenea, a fost cadru didactic asociat la Universitatea din București, unde a predat riscul de credit în cadrul programului de master de Matematică Aplicată..
DURATA ŞI PERIOADA DE DESFĂŞURARE A CURSULUI
Cursul se desfăşoară pe durata a 1 zi (8 ore).
9 octombrie 2026, orele 9:00 – 17:00
Înscrierea la curs se face prin completarea fişei de înscriere. O puteţi descărca de aici şi, după ce o completaţi, o puteţi transmite responsabilului de curs pe e-mail.
Cursul se va livra ONLINE, pe platforma Zoom.
La finalul cursului, participanţilor li se vor transmite pe email: suportul de curs, linkul pentru evaluarea cursului şi certificatul, emis de IBR (sub egida membrilor fondatori: BNR şi ARB), cu 7 credite de dezvoltare profesională continuă (CPDs).
Pentru tariful cursului şi alte detalii vă rugăm să ne contactaţi telefonic sau prin e-mail.
PERSOANA DE CONTACT:
Georgiana Gojgărea
Training specialist
Telefon: 0748.886.819
e-mail: georgiana.gojgarea@ibr-rbi.ro