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Prédiction des pertes sèches sur prêt avec SQL Server

Cette solution montre comment créer et déployer un modèle Machine Learning avec SQL Server 2016 et R Services pour prédire si un prêt bancaire devra être compté comme pertes sèches dans les trois mois à venir.

Prédiction des pertes sèches sur prêt avec SQL ServerCette solution montre comment créer et déployer un modèle Machine Learning avec SQL Server 2016 et R Services pour prédire si un prêt bancaire devra subir des pertes sèches dans les trois mois à venir.

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Prédiction des pertes sèches sur prêt avec SQL ServerCette solution montre comment créer et déployer un modèle Machine Learning avec SQL Server 2016 et R Services pour prédire si un prêt bancaire devra subir des pertes sèches dans les trois mois à venir.

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Risque lié aux prêts avec SQL ServerEn utilisant SQL Server 2016 avec R Services, un établissement de prêt peut utiliser des analytiques prédictives pour réduire le nombre de prêts proposés aux emprunteurs qui sont le plus susceptibles de ne pas pouvoir honorer leurs emprunts, en augmentant la profitabilité de son portefeuille de prêts.

Risque lié aux prêts avec SQL Server

En utilisant SQL Server 2016 avec R Services, un établissement de prêt peut utiliser des analytiques prédictives pour réduire le nombre de prêts proposés aux emprunteurs qui sont le plus susceptibles de ne pas pouvoir honorer leurs emprunts, en augmentant la profitabilité de son portefeuille de prêts.