Navigáció kihagyása

Megoldásarchitektúra: Hitelkockázat-elemzés és a nemteljesítés modellezése

A hitelkockázat-értékelés összetett folyamat. A hitelezőknek kvantitatív mutatók sorát kell mérlegelniük a nemteljesítési valószínűség megállapításához, és az elérhető információk alapján kell jóváhagyniuk a hitelkérelmeket.

A következő megoldás hitelkockázat-elemző rendszerként funkcionál, és fejlett analitikai modellek használatával segít a kockázat értékelésében és kezelésében. Az SQL Server 2016 és az R Services lehetővé teszi, hogy prediktív elemzés használatával felmérhesse a hitelkérelmeket, és csak azokat fogadhassa el, amelyek megfelelnek bizonyos kritériumoknak. Például, a kockázatértékelési pontszámok segíthetnek eldönteni, hogy teljesítse-e az adott hitelkérelmet, majd egy Power BI-irányítópultban megjeleníteni a hitelezési iránymutatást.

Az adatvezérelt kockázatmodellezés segít csökkenteni a nemteljesítő ügyfeleknek megítélt hitelek számát, ezáltal növeli hitelportfóliója jövedelmezőségét.

Loan credit risk analyzer and default modelingUsing SQL Server 2016 with R Services, lenders can predict a borrower's credit risk and default probability to help issue fewer unprofitable loans.Power BISQL DatabaseMachine Learning

Implementálási segédlet

Termékek/Leírás Dokumentáció

SQL Server R Services

Az SQL Server tárolja a hitelező és a hitelkérelmező adatait. Az R-alapú elemzés betanítást, prediktív modelleket és felhasználható prediktív eredményeket kínál.

Machine Learning Studio

A Machine Learning összetevővel könnyedén megtervezhetők, tesztelhetők, üzembe helyezhetők és felügyelhetők a felhőbeli prediktív elemzési megoldások.

Power BI

A Power BI egy olyan interaktív irányítópultot tesz elérhetővé, amely az SQL Serverben tárolt, az előrejelzéseket segítő adatokat jeleníti meg.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák