Pomiń nawigację

Przewidywanie spisania pożyczek na straty przy użyciu programu SQL Server

W tym rozwiązaniu pokazano, jak utworzyć i wdrożyć model uczenia maszynowego z programem SQL Server 2016 i usługami R Services w celu przewidywania, czy będzie konieczne spisanie pożyczki bankowej na straty w ciągu następnych 3 miesięcy.

Opis

Uwaga: Jeśli masz już wdrożone to rozwiązanie, kliknij tutaj, aby wyświetlić to wdrożenie.

Szacowany czas aprowizacji: 20 minut

PRZERWIJ pracę — przed pierwszym wdrożeniem tej maszyny wirtualnej musisz zaakceptować warunki użytkowania maszyny wirtualnej do analizy danych w Twojej subskrypcji platformy Azure, klikając tutaj.

Przegląd

Oto różne korzyści, jakie mogą odnieść instytucje pożyczkowe dzięki danym przewidywań spisania pożyczek na straty. Spisanie pożyczki na straty to ostatnia czynność, jaką podejmuje bank w przypadku długo niespłacanej pożyczki. Dysponując danymi przewidywań, pracownik ds. pożyczek może zaoferować spersonalizowane zachęty, takie jak niższe oprocentowanie lub dłuższy okres spłaty, aby ułatwić klientom spłacanie pożyczek i zapobiec spisywaniu ich na straty. Aby uzyskać tego typu dane przewidywań, kasy pożyczkowe i banki często przygotowują ręcznie dane na podstawie historii przeszłych płatności klientów oraz przeprowadzają prostą analizę regresji statystycznej. Ta metoda jest bardzo podatna na błędy gromadzenia danych i nie jest statystycznie miarodajna.

W tym szablonie przedstawiono kompleksowe rozwiązanie do uruchamiania analizy predykcyjnej na danych pożyczek i generowania prawdopodobieństwa spisania na straty. Dostępny jest też raport usługi Power BI z przeglądem analizy oraz trendami pożyczek i przewidywanych prawdopodobieństw spisania na straty.

Perspektywa kierownika firmy

W tym rozwiązaniu do przewidywania spisania pożyczek na straty są używane symulowane dane historyczne pożyczek w celu przewidywania prawdopodobieństwa spisania pożyczek na straty w bliskiej przyszłości (następne trzy miesiące). Im wyższy wskaźnik, tym większe jest prawdopodobieństwo spisania pożyczki na straty w przyszłości.

Dzięki danym z analizy kierownik ds. pożyczek uzyskuje również trendy i informacje dotyczące pożyczek spisanych na straty przez oddziały firmy. Charakterystyka pożyczek o wysokim ryzyku spisania na straty pomaga kierownikom ds. pożyczek tworzyć plany biznesowe oferowania pożyczek na danym obszarze geograficznym.

Usługi R Services programu SQL Server zapewniają zasoby obliczeniowe dla danych, umożliwiając uruchamianie kodu R na komputerze hostującym bazę danych. Obejmuje to usługę bazy danych, która działa poza procesem programu SQL Server i bezpiecznie komunikuje się ze środowiskiem uruchomieniowym języka R.

W tym szablonie rozwiązania przedstawiono krok po kroku, jak utworzyć i oczyścić zestaw symulowanych danych, używać różnych algorytmów do uczenia modeli języka R, wybierać model o najwyższej jakości oraz przewidywać spisanie na straty i zapisywać wyniki przewidywań z powrotem w programie SQL Server. Raport usługi Power BI połączony z tabelą wyników przewidywań prezentuje użytkownikowi interakcyjne funkcje analizy predykcyjnej.

Perspektywa analityka danych

Usługi R Services programu SQL Server zapewniają zasoby obliczeniowe dla danych, uruchamiając kod R na komputerze hostującym bazę danych. Obejmuje to usługę bazy danych, która działa poza procesem programu SQL Server i bezpiecznie komunikuje się ze środowiskiem uruchomieniowym języka R.

W tym rozwiązaniu pokazano krok po kroku, jak tworzyć i uściślać dane, uczyć modele języka R oraz przeprowadzać ocenianie na komputerze z programem SQL Server. Końcowe wyniki przewidywań będą zapisywane w programie SQL Server. Te dane są następnie wizualizowane w usłudze Power BI, co obejmuje również podsumowanie analizy oraz przewidywania spisania na straty dla następnych trzech miesięcy. (W tym szablonie pokazano symulowane dane w celu przedstawienia tej funkcji)

Analitycy danych, którzy testują i tworzą rozwiązania, mogą wygodnie korzystać ze środowiska IDE języka R na swoim komputerze klienckim, wykonując obliczenia na komputerze z programem SQL Server. Kompletne rozwiązania są wdrażane w programie SQL Server 2016 przez osadzanie wywołań języka R w procedurach składowanych. Te rozwiązania można dodatkowo zautomatyzować za pomocą usług SQL Server Integration Services i agenta programu SQL Server.

Kliknij przycisk Deploy (Wdróż), aby przetestować automatyzację. Całe rozwiązanie zostanie udostępnione w Twojej subskrypcji platformy Azure.

Cennik

Dla Twojej subskrypcji platformy Azure używanej we wdrożeniu będą naliczane opłaty za użycie usług stosowanych w tym rozwiązaniu (około $1.15/godz. dla domyślnej maszyny wirtualnej).

Pamiętaj, aby zatrzymać wystąpienie maszyny wirtualnej, gdy nie korzystasz aktywnie z rozwiązania. Działanie maszyny wirtualnej spowoduje naliczenie wyższych kosztów.

Usuń rozwiązanie, gdy nie będziesz z niego korzystać.

Zrzeczenie odpowiedzialności

© 2017 Microsoft Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. Te informacje są udostępniane w stanie „jak są” i mogą ulec zmianie bez powiadomienia. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych ani dorozumianych, w związku z informacjami przedstawionymi tutaj. Do wygenerowania rozwiązania wykorzystano dane innej firmy. Na Tobie spoczywa odpowiedzialność za przestrzeganie praw innych, w tym za uzyskanie odpowiednich licencji i postępowanie zgodnie z nimi przy tworzeniu podobnych zbiorów danych.

Powiązane architektury rozwiązań

Ocenianie ryzyka pożyczek przy użyciu programu SQL Server

Używając programu SQL Server 2016 z usługami R Services, instytucja udzielająca pożyczek może stosować analizę predykcyjną w celu zmniejszenia liczby pożyczek oferowanych osobom, które najprawdopodobniej ich nie spłacą. Zwiększa to rentowność portfela pożyczek.