ナビゲーションをスキップする

Azure HDInsight Spark クラスターを使用したローン償却予測

償却されるローンは、通常、債務者によるローンの支払いが大幅に遅れている場合に、債権者 (通常、貸出機関) が回収できない可能性が高いと宣言した額のローンです。高額の償却が貸出機関の年度末財政に悪影響を与えるため、貸出機関は頻繁に注意深く償却リスクを監視して、ローンの償却を回避します。Azure R Server for HDInsight を使用すれば、貸出機関は機械学習の予測分析を利用して、ローンが償却される可能性を予測し、HDFS や Hive テーブルに保存される分析結果のレポートを実行できます。

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.

免責事項

©2017 Microsoft Corporation.All rights reserved.本情報は "現状のまま" 提供され、通知なく変更されることがあります。Microsoft はここで提供される情報に関し、明示または暗示にかかわらず、いかなる保証も行わないものとします。ソリューションの生成にはサード パーティのデータが使用されています。お客様には他者の権利を尊重する責任があり、それには、類似のデータセットを作成するための関連ライセンスの購入や、そうした関連ライセンスへの準拠が含まれます。

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.

関連ソリューションのアーキテクチャ

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

SQL Server でのローン償却予測

このソリューションは、R Services が組み込まれた SQL Server 2016 で、銀行ローンを次の 3 か月以内に償却する必要があるかどうかを予測する Machine Learning モデルを構築し、デプロイする方法を示します。

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.

SQL Server による融資信用リスク

R Services 搭載の SQL Server 2016 を使用すると、貸出機関は予測分析を使って、債務不履行に陥る可能性の高い借り手に提供する融資の数を減らし、融資ポートフォリオの収益性を上げることができます。