Navigáció kihagyása

Hitelleértékelés-előrejelzés Azure HDInsight Spark-fürtökkel

A leértékelt hitel olyan hitel, amelyről egy hitelező (általában egy hitelintézet) megállapította, hogy az adósság egy része nagy valószínűséggel nem lesz behajtható. Ez többnyire akkor fordul elő, ha az adós súlyos késedelembe esik a törlesztés során. Mivel a leértékelt hitelek magas aránya negatív hatással van a hitelintézet év végi pénzügyi eredményére, a hitelintézetek gyakran nagy gonddal figyelik a hitelek leértékelődési kockázatát a hitelleértékelés megelőzése érdekében. Az Azure HDInsight R Server használatával a hitelintézetek gépi tanuláson alapuló prediktív elemzési szolgáltatásokkal jelezhetik előre a hitelek leértékelésének valószínűségét, az elemzés HDFS-ben és hive-táblákban tárolt eredményéből pedig jelentést készíthetnek.

Loan ChargeOff Prediction with Azure HDInsight Spark ClustersA charged off loan is a loan that is declared by a creditor (usually a lending institution) that an amount of debt is unlikely to be collected, usually when the loan repayment is severely delinquent by the debtor. Given that high chargeoff has negative impact on lending institutions' year end financials, lending institutions often monitor loan chargeoff risk very closely to prevent loans from getting charged-off. Using Azure HDInsight R Server, a lending institution can leverage machine learning predictive analytics to predict the likelihood of loans getting charged off and run a report on the analytics result stored in HDFS and hive tables.

Jogi nyilatkozat

© 2017 Microsoft Corporation. Minden jog fenntartva. Ezt az információt jelen formájában nyújtjuk, és előzetes értesítés nélkül változhat. Az itt szereplő információkra a Microsoft nem vállal sem kifejezett, sem vélelmezett garanciát. A megoldás harmadik féltől származó adatok felhasználásával lett létrehozva. Ön felelős mások jogainak tiszteletben tartásáért, beleértve a hasonló adatkészletek létrehozásának céljából történő beszerzéseket és a vonatkozó licenceknek való megfelelőséget is.

Loan ChargeOff Prediction with Azure HDInsight Spark ClustersA charged off loan is a loan that is declared by a creditor (usually a lending institution) that an amount of debt is unlikely to be collected, usually when the loan repayment is severely delinquent by the debtor. Given that high chargeoff has negative impact on lending institutions' year end financials, lending institutions often monitor loan chargeoff risk very closely to prevent loans from getting charged-off. Using Azure HDInsight R Server, a lending institution can leverage machine learning predictive analytics to predict the likelihood of loans getting charged off and run a report on the analytics result stored in HDFS and hive tables.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák

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

Loan ChargeOff Prediction with SQL Server

Ez a megoldás bemutatja, hogy hogyan lehet létrehozni és üzembe helyezni a gépi tanulási modellt az SQL Server 2016 with R Services segítségével. Ez a modell képes jelezni, ha egy bankhitel esetében a következő 3 hónapban leértékelés várható.

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

Loan Credit Risk with SQL Server

Az SQL Server 2016 with R Services segítségével a hitelintézet prediktív elemzéseket végezhet, amelyekkel kiszűrheti a nagy valószínűséggel fizetésképtelenné váló hiteligénylőket, és így növelheti a hitelportfólió nyereségességét.