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.

Loan Credit Risk with SQL ServerBy using SQL Server 2016 with R Services, a lending institution can make use of predictive analytics to reduce the number of loans they offer to those borrowers most likely to default, thereby increasing the profitability of their loan portfolio.

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.

Loan Credit Risk with SQL ServerBy using SQL Server 2016 with R Services, a lending institution can make use of predictive analytics to reduce the number of loans they offer to those borrowers most likely to default, thereby increasing the profitability of their loan portfolio.

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.