Hopp over navigasjon

Løsningsarkitektur: Risikoanalyse av lånekreditt og standardmodellering

Poengberegning av kredittrisiko er en kompleks prosess. Utlånere vekter nøye flere kvantitative indikatorer for å finne sannsynligheten for manglende oppfyllelse og godkjenne de beste kandidatene basert på informasjonen de har tilgang til.

Denne løsningen fungerer som en kreditt-risiko-analyse som hjelper deg med å vurdere kredittrisiko og håndtere eksponering ved hjelp av avanserte analysemodeller. SQL Server 2016 med R Services gir deg prediktiv analyse som bidrar til å vurdere kreditt- eller lånesøknader og kun godta de som havner over visse vilkår. Du kan for eksempel bruke de predikerte poengsummene til å finne ut om du vil gi et lån, og deretter enkelt visualisere veiledningen i et Power BI-instrumentbord.

Datadreven kreditt-risiko-modellering reduserer antall lån som tilbys til lånere som sannsynligvis vil misligholde lånet, og dermed øke lønnsomheten i låneporteføljen din.

Risikoanalyse av lånekreditt og standardmodelleringVed hjelp av SQL Server 2016 med R Services kan lånere forutse låntageres kredittrisiko og standard sannsynlighet slik at de kan gi færre ulønnsomme lån.Power BISQL DatabaseMachine Learning

Implementeringsveiledning

Produkter/beskrivelse Dokumentasjon

SQL Server R Services

SQL Server lagrer dataene om utlåner og låntaker. R-basert analyse gir opplæring og prognosemodeller, i tillegg til predikerte forbruksresultater.

Machine Learning Studio

Machine Learning hjelper med å enkelt utforme, teste, sette i drift og administrere løsninger for prediktiv analyse i skyen.

strøm~~POS=TRUNC BI

Power BI leverer et interaktivt dashbord med visualisering som bruker data lagret i SQL Server for å drive avgjørelser basert på prognosene.

Relaterte løsningsarkitekturer