솔루션 아키텍처: 대출 신용 위험 분석 도구 및 부도 모델링

신용 위험 점수 계산은 복잡한 과정입니다. 대출 기관은 다양한 수량적 요소를 평가하여 파산 가능성을 짐작하고 사용 가능한 정보를 바탕으로 최적의 후보자를 승인합니다.

이 솔루션은 신용 위험 분석기 역할을 하여 신용 위험을 계산하고 고급 분석 모델을 통해 노출을 관리하도록 돕습니다. SQL Server 2016 with R Services는 신용 또는 대출 신청을 평가하고 특정 기준을 충족하는 신청만 승인하도록 돕는 예측적 분석을 제공합니다. 예를 들어 예측 점수를 사용하여 대출 승인 여부를 결정한 후 Power BI Dashboard에서 안내를 쉽게 시각화할 수 있습니다.

데이터 중심 신용 위험 모델링은 부도 가능성이 높은 대출자에게 제공되는 대출 수를 줄여 대출 포트폴리오의 수익성을 높여줍니다.

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미리 빌드된 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 Azure에 배포하세요.

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Power BI SQL Database Machine Learning

구현 지침

제품/설명 설명서

SQL Server R Services

SQL Server는 대출자와 대출 기관 데이터를 저장합니다. R 기반 분석으로 사용에 관한 교육, 예측한 모델 및 예측한 결과를 제공합니다.

Machine Learning Studio

Machine Learning을 통해 클라우드에서 예측 분석 솔루션을 쉽게 설계, 테스트, 운용 및 관리할 수 있습니다.

Power BI

Power BI는 예측에 관한 결정을 내릴 수 있도록 SQL Server에 저장된 데이터를 사용하는 시각화를 통해 대화형 대시보드를 제공합니다.

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