Kenza Sraidi

– Structuration et déploiement de dispositifs de gestion des risques opérationnels en environnement réglementé (politiques, référentiels, méthodologies) – Conception et mise à jour de cartographies des risques (RCSA) en tant qu'outil de pilotage et d'aide à la décision – Mise en place et revue de dispositifs de contrôles permanents (niveau 1 & 2) – Analyse, suivi et rapprochement des incidents opérationnels, y compris en lien avec les risques IT, avec mise en œuvre de plans d'actions – Revue et amélioration de dispositifs existants (ajustement des contrôles, fiabilisation du suivi des incidents, amélioration des reportings risques) – Harmonisation des pratiques de gestion des risques opérationnels (standardisation des méthodes RCSA et des contrôles entre équipes / entités) – Production de reportings risques (incidents, contrôles, plans d'actions, KRI/KPI)

– Déploiement et pilotage du dispositif de gestion des risques opérationnels et de contrôle interne à l'échelle du groupe, en environnement réglementé – Conception et animation de la cartographie des risques (RCSA) comme outil de pilotage transversal des risques – Réalisation de contrôles permanents de niveau 2 et renforcement du dispositif de contrôle interne – Mise en place et suivi d'indicateurs de risques (KRI/KPI) pour une détection proactive des vulnérabilités – Analyse, suivi et gestion des incidents opérationnels, y compris en lien avec les risques IT, avec mise en œuvre de plans d'actions correctifs – Coordination avec les équipes métiers et IT pour la gestion des incidents et l'amélioration des dispositifs de maîtrise des risques – Production de reportings risques à destination de la Direction Générale (incidents, RCSA, contrôles, plans d'actions, KRI/KPI) – Accompagnement des entités et filiales dans la structuration de leur dispositif de gestion des risques, avec harmonisation des pratiques au niveau groupe

– Développement d'un modèle de quantification du risque opérationnel (approche AMA – Bâle II) – Analyse des pertes opérationnelles et estimation du capital économique – Exploitation de données risques dans un cadre réglementaire

– Développement d'un modèle de notation interne du risque de crédit (réseaux de neurones) – Analyse de données de crédit pour améliorer l'évaluation du risque – Intégration des exigences réglementaires Bâle II dans le modèle