Pour affecter leurs expositions aux différents échelons ou catégories de débiteur ou de facilité de crédit, les établissements utilisent des méthodes statistiques ou autres méthodes mathématiques (ci-après dénommées «modèles»). Les exigences suivantes sont remplies:
a) le modèle a un solide pouvoir prédictif et son utilisation n’entraîne pas de distorsion des exigences de fonds propres;
b) l'établissement a mis en place un processus permettant de vérifier les données entrées dans le modèle et notamment d'en évaluer l'exactitude, l'exhaustivité et la pertinence;
c) les données utilisées pour construire le modèle sont représentatives de la population effective de ses débiteurs ou expositions;
d) l'établissement instaure un cycle régulier de validation du modèle incluant un suivi de sa performance et de sa stabilité, la révision de ses spécifications et l'évaluation de ses résultats au regard des résultats réels;
e) l'établissement complète le modèle statistique par un jugement et une supervision humains afin de vérifier les affectations produites par le modèle et de s'assurer qu'il est bien utilisé. Les procédures de contrôle en place permettent de détecter et de limiter les erreurs liées à ses carences. Le jugement humain prend en compte toutes les informations pertinentes non exploitées par le modèle. L'établissement établit des instructions écrites expliquant comment conjuguer jugement humain et résultats du modèle.
Aux fins du premier alinéa, point a), les variables d’entrée du modèle forment une base cohérente et efficace de prédiction. Le modèle ne pâtit pas de biais significatifs. Il existe, entre les données d’entrée et les résultats du modèle, un lien fonctionnel qui peut être établi, s’il y a lieu, par jugement d’expert.