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SQL Server를 사용한 대출 상각 예측

이 솔루션은 SQL Server 2016 with R Services를 통해 기계 학습 모델을 빌드 및 배포하여 은행 대출이 다음 3개월 내에 상각되어야 하는지 예측하는 방법을 보여 줍니다.

설명

참고: 이 솔루션을 이미 배포한 경우 여기를 클릭하여 배포를 확인하세요.

예상 프로비전 시간: 20분

계속하기 전에 주의 여기를 클릭하여 이 VM을 처음 배포하기 전에 Azure 구독에서 데이터 과학 가상 머신의 사용 조건에 동의해야 합니다.

개요

대출 지침에 대출 상각 예측 데이터를 갖추면 다음과 같은 다양한 이점이 있습니다. 대출 상각은 은행이 심각하게 연체된 대출에 대해 수행하게 되는 마지막 수단입니다. 예측 데이터를 사용하면 대출 담당자는 고객이 계속 대출을 상환할 수 있도록 더 낮은 이자율이나 더 긴 상환 기간 같은 개인 설정된 우대 조치를 제공하여 대출 상각을 방지할 수 있습니다. 이런 종류의 예측 데이터를 얻기 위해 신용 조합 또는 은행은 고객의 과거 지급 기록을 기반으로 데이터를 수동으로 생성하고 간단한 통계 회귀 분석을 수행했습니다. 이 방법은 데이터 컴파일 오류를 초래할 가능성이 높고 통계적으로 적절하지 않습니다.

이 솔루션 템플릿은 대출 데이터에 대한 예측 분석을 실행하고 상각 가능성에 대한 점수를 생성하기 위한 종단 간 솔루션을 보여 줍니다. PowerBI 보고서에서는 신용 대출 분석 및 추세와 상각 가능성 예측을 검토합니다.

비즈니스 관리자 관점

이 대출 상각 예측에서는 시뮬레이트된 대출 기록 데이터를 사용하여 가까운 장래(다음 3개월)의 대출 상각 가능성을 예측합니다. 점수가 높을수록 장래에 대출이 상각될 가능성이 높아집니다.

분석 데이터를 통해 대출 관리자에게는 지사별 상각 대출에 대한 추세와 분석이 제공됩니다. 높은 상각 위험 대출의 특징을 통해 대출 관리자는 특정 지역의 대출 제공에 대한 비즈니스 계획을 세울 수 있습니다.

SQL Server R Services에서는 데이터베이스와 동일한 컴퓨터에서 R을 실행하게 함으로써 데이터에 계산을 적용합니다. 여기에는 SQL Server 프로세스 외부에서 실행되고 R 런타임과 안전하게 통신하는 데이터베이스 서비스가 포함됩니다.

이 솔루션 템플릿에서는 시뮬레이트된 데이터 집합을 만들고 정리하며, 다양한 알고리즘을 통해 R 모델을 학습하고, 최고 성능 모델을 선택하여 상각 예측을 수행하고, 예측 결과를 다시 SQL Server에 저장하는 방법을 연습합니다. PowerBI 보고서는 예측 결과 테이블에 연결되고 예측 분석에 대한 사용자 대화형 보고서를 보여 줍니다.

데이터 과학자 관점

SQL Server R Services는 데이터베이스를 호스트하는 컴퓨터에서 R을 실행함으로써 데이터에 계산을 적용합니다. 여기에는 SQL Server 프로세스 외부에서 실행되고 R 런타임과 안전하게 통신하는 데이터베이스 서비스가 포함됩니다.

이 솔루션은 데이터를 만들고 구체화하며, R 모델을 학습하고, SQL Server 컴퓨터에 대한 점수 매기기를 수행하는 단계를 진행합니다. 최종 예측 결과는 SQL Server에 저장됩니다. 이후 이 데이터는 PowerBI에서 시각화되고 이 시각화에는 다음 3개월에 대한 대출 상각 분석 및 상각 예측에 대한 요약도 포함됩니다. (이 템플릿에는 기능을 설명하기 위해 시뮬레이트된 데이터가 표시됨)

솔루션을 테스트하고 개발 중인 데이터 과학자는 클라이언트 컴퓨터에서 R IDE를 작업에 활용하면서 SQL Server 컴퓨터에 계산을 푸시할 수 있습니다. 완료된 솔루션은 저장 프로시저에 R 호출을 포함함으로써 SQL Server 2016에 배포됩니다. 이러한 솔루션은 나중에 SQL Server Integration Services 및 SQL Server 에이전트를 통해 자동화될 수 있습니다.

[배포] 단추를 클릭하여 자동화를 테스트하면 전체 솔루션을 Azure 구독에서 사용할 수 있습니다.

가격

배포에 사용되는 Azure 구독은 기본 VM에 대해 $1.15/시간 정도로 이 솔루션에서 사용되는 서비스에 대한 소비 요금을 발생시킵니다.

솔루션을 활발히 사용하지 않을 경우에는 VM 인스턴스를 중지해야 합니다. VM을 실행하면 더 높은 비용이 발생합니다.

사용하지 않을 경우 솔루션을 삭제하세요.

고지 사항

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SQL Server 2016 with R Services를 사용하는 대출 기관은 예측 분석을 사용하여 채무 불이행 가능성이 있는 대출자에게 제공하는 대출 수를 줄임으로써 대출 포트폴리오의 수익성을 높일 수 있습니다.