Cardo AI Lance un Outil de Modélisation des Flux de Trésorerie pour le Financement Basé sur les Actifs, avec des Courbes de Taux en Direct Alimentées par les Données Bloomberg

Cardo AI a annoncé un nouvel outil de modélisation des flux de trésorerie pour la finance basée sur les actifs et la finance spécialisée, conçu comme une alternative moderne aux moteurs de flux de trésorerie de finance structurée existants tels qu'Intex. L'outil répond à un problème qui a contraint les analystes pendant des années : des moteurs conçus pour les opérations ABS publiques qui ne correspondent pas aux classes d'actifs ésotériques d'aujourd'hui ni aux besoins des investisseurs en assurance, devenus des détenteurs majeurs de crédit privé et d'actifs structurés.

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« Pendant des années, les analystes modélisant des opérations ésotériques devaient soit les forcer dans des modèles inadaptés, soit tout reconstruire de zéro dans une feuille de calcul », a déclaré Altin Kadareja, co-fondateur et PDG de Cardo AI. « Les outils n'étaient tout simplement pas conçus pour modéliser une opération sur l'ensemble de son cycle de vie, à travers la montée en charge et le réinvestissement, en s'appuyant sur des données de marché en temps réel. C'est le problème que nous avons résolu. »

Alors que le crédit privé s'est étendu aux financements de centres de données, aux opérations sur les tours de téléphonie mobile, aux créances d'achat immédiat avec paiement différé, aux droits musicaux et autres droits de redevances, ainsi qu'à d'autres actifs ésotériques, les outils utilisés pour modéliser ces structures n'ont pas suivi. Les analystes ont dû adapter des moteurs hérités conçus pour les opérations ABS publiques.

Le nouvel outil apporte la rigueur de la modélisation du crédit structuré — cascades de paiement, tranching, tests d'éligibilité, covenants et simulation des flux de trésorerie — au collatéral de la finance basée sur les actifs et de la finance spécialisée, que les moteurs hérités n'ont jamais été conçus pour traiter. Conçu spécifiquement pour les classes d'actifs ésotériques et non standard, il intègre directement les données de marché en temps réel dans la simulation des flux de trésorerie, les calculs d'accumulation, le suivi des covenants et les tests de résistance, et permet aux équipes de modéliser les structures d'opérations sur l'ensemble de leur cycle de vie, et pas seulement en régime permanent.

Durant la phase de montée en charge, les analystes peuvent modéliser la structure au fur et à mesure que le collatéral est acquis vers la valeur nominale cible, en testant l'impact des portefeuilles partiels, du financement d'entrepôt et du calendrier sur la cascade de paiement avant qu'une opération soit entièrement investie. Au cours de la période de réinvestissement, l'outil modélise le redéploiement des produits du principal dans de nouveaux collatéraux selon les critères d'éligibilité et les règles de réinvestissement de l'opération, de sorte que les flux de trésorerie projetés reflètent la manière dont la structure est réellement gérée dans le temps, plutôt que de supposer un portefeuille statique et entièrement constitué.

Le module de taux de référence de Cardo AI prend en charge le SOFR, le SONIA, l'EURIBOR et des indices ajustés personnalisés tels que « EURIBOR 3M + 20bps ». Alimenté par les données Bloomberg, le module remplace les chargements par lots par des données de courbe forward en temps réel intégrées directement dans les simulations de flux de trésorerie et les calculs d'accumulation quotidiens, de sorte que la tarification reflète les conditions actuelles du marché plutôt que la dernière actualisation manuelle. Le moteur accepte les courbes forward, les stress de taux d'intérêt et les entrées de courbe de rendement personnalisées par combinaison d'indice et de maturité, permettant aux analystes d'effectuer des tests de résistance de portefeuille sur des courbes de marché en temps réel plutôt que sur des estimations statiques.

« Les investisseurs en assurance doivent mener des analyses de scénarios indépendantes pour répondre aux exigences réglementaires, mais aujourd'hui ils n'ont accès qu'à des flux de trésorerie statiques, ce qui limite leur capacité à satisfaire ces exigences », a déclaré Marco Masotto, Head of Product de Cardo AI. « Intégrer des courbes en temps réel et une modélisation sur cycle de vie complet dans un seul moteur leur fournit les flux de trésorerie dynamiques dont ces analyses dépendent. »

Cette capacité est primordiale pour les gestionnaires de crédit privé et les assureurs, où ces flux de trésorerie alimentent une chaîne de processus réglementaires et comptables que les moteurs hérités laissent aux analystes le soin de combler manuellement. L'outil est conçu pour produire les flux de trésorerie trimestriels sur lesquels les assureurs s'appuient pour la comptabilisation des revenus, pour soutenir le provisionnement de l'allowance-for-credit-loss (ACL) selon le CECL et l'évaluation de la dépréciation autre que temporaire (OTTI), et pour étayer les réserves statutaires dans le cadre des référentiels NAIC tels que VM-21 et VM-22.

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