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。

説明

注: このソリューションが既にデプロイされている場合は、ここをクリックしてそのデプロイを表示してください。

予測プロビジョニング時間: 20 分

続行する前に中断してください。この VM の初回デプロイ前に、Azure サブスクリプションでのデータ サイエンス Virtual Machine 使用条件に同意する必要があります。ここをクリックしてください。

概要

貸出機関がローン償却の予測データを利用できることによるメリットはいくつもあります。ローンの償却は、大幅に滞納されているローンに対し銀行が手元にある予測データを使用して行う最後の手段です。ローン担当者は金利を低くしたり、返済期間を延長したりするなど個別の状況に応じたインセンティブを提案し、顧客がローンの支払いを続けられるようにして、ローンの償却を回避します。このようなタイプの予測データを取得するには、多くの場合、信用組合や銀行は顧客の過去の支払い履歴や実行済みの簡単な統計回帰分析に基づいてデータを手動で作成します。この方法ではデータ コンパイル エラーになる可能性が高く、統計的に妥当ではありません。

このソリューション テンプレートは、エンド ツー エンドでローン データに予測分析を実行し、償却可能性に関するスコアリングを作成するソリューションを示します。Power BI レポートには、クレジット ローンの分析と傾向や、償却可能性の予測も示されます。

ビジネス マネージャーの視点

ローン償却の予測では、シミュレートされたローン履歴データを使用して、近い将来 (次の 3 か月) のローン償却の可能性を予測します。スコアが高いほど、将来ローンが償却される可能性が高くなります。

この分析データを使用して、支店がある場所ごとのローン償却の傾向と分析もローン マネージャーに示されます。ローン マネージャーは償却リスクの高いローンの特長を見て、その特定地域でのローン提供のビジネス プランを立案できます。

SQL Server R Services は、データベースと同じコンピューターで R を実行可能にすることで、データの計算を行います。SQL Server プロセスの外部で実行されるデータベース サービスを含み、R ランタイムと安全に情報をやりとりします。

このソリューション テンプレートでは、シミュレーション データ一式の作成とクリーンアップ、さまざまなアルゴリズムを使用した R モデルのトレーニング、最も高性能なモデルの選定、償却予測の実行、予測結果の SQL Server への保存方法を示します。PowerBI レポートが予測結果テーブルに接続され、予測分析にユーザーとの対話型のレポートが示されます。

データ サイエンティストの視点

このソリューションでは、SQL Server R Services が、データベースをホストするコンピューターで R を実行することで、データの計算を行います。SQL Server プロセスの外部で実行されるデータベース サービスを含み、R ランタイムと安全に情報をやりとりします。

このソリューションでは、データの作成と調整、R モデルのトレーニング、SQL Server マシンでのスコアリングの実行手順を示します。最終的な予測結果が SQL Server に保存されます。その後、このデータは PowerBI で視覚化されます。それには、次の 3 か月間のローン償却分析とローン償却予測の概要も含まれます。(このテンプレートでは、シミュレーション データを示して機能を説明しています。)

ソリューションをテストし開発するデータ サイエンティストは、各自のクライアント マシンの R IDE から手軽に作業しながら、計算は SQL Server マシンに任せることができます。完成したソリューションは、ストアド プロシージャに R の呼び出しを埋め込むことで、SQL Server 2016 に展開されます。その後、これらのソリューションは、SQL Server Integration Services や SQL Server エージェントを使用してさらに自動化できます。

[デプロイ] ボタンをクリックすると、自動化をテストでき、ソリューション全体が Azure サブスクリプションで利用できるようになります。

価格

デプロイで使用するお客様の Azure サブスクリプションには、このソリューションで使用されるサービスに対する従量課金料金が発生します。既定の VM の場合 1 時間あたりおよそ $1.15 です。

ソリューションを積極的に使用していない場合は、VM インスタンスを停止してください。VM を実行すると料金が高くなります。

使用していない場合は、ソリューションを削除してください。

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。

関連ソリューションのアーキテクチャ

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。