Přeskočit navigaci

Úvěrové riziko u půjček s využitím SQL Serveru

Pomocí SQL Serveru 2016 s R Services může poskytovatel půjček využít prediktivní analýzu k omezení počtu půjček, které nabízí vypůjčovatelům s nejvyšší pravděpodobností neplacení, a zvýšení ziskovosti úvěrového portfolia.

Úvěrové riziko u půjček s využitím SQL ServeruPomocí SQL Serveru 2016 s R Services může poskytovatel půjček využít prediktivní analýzu k omezení počtu půjček, které nabízí vypůjčovatelům s nejvyšší pravděpodobností neplacení, a zvýšení ziskovosti úvěrového portfolia.

Právní omezení

© 2017 Microsoft Corporation. Všechna práva vyhrazena. Tyto informace se poskytují „tak, jak jsou“ a mohou se bez předchozího upozornění změnit. Společnost Microsoft neposkytuje s ohledem na uvedené informace žádné záruky, ať už výslovné, nebo implikované. K vytvoření řešení byla použita data třetích stran. Zodpovídáte za respektování práv ostatních, včetně pořízení náležitých licencí pro vytváření podobných datových sad a jejich dodržování.

Úvěrové riziko u půjček s využitím SQL ServeruPomocí SQL Serveru 2016 s R Services může poskytovatel půjček využít prediktivní analýzu k omezení počtu půjček, které nabízí vypůjčovatelům s nejvyšší pravděpodobností neplacení, a zvýšení ziskovosti úvěrového portfolia.

Související architektury řešení

Loan ChargeOff Prediction with SQL ServerThis solution demonstrates how to build and deploy a machine learning model with SQL Server 2016 with R Services to predict if a Bank loan will need to be charged off within next 3 months

Predikce odepisování půjček s využitím SQL Serveru

Toto řešení ukazuje, jak sestavit a nasadit model strojového učení s využitím SQL Serveru 2016 a R Services pro predikci, jestli bude bankovní půjčku nutné v následujících 3 měsících odepsat jako nedobytnou pohledávku.