Architektura rozwiązania: Analizator ryzyka pożyczkowego i modelowanie niewywiązania się z płatności

Ocena ryzyka kredytowego to skomplikowany proces. Kredytodawcy szczegółowo analizują wskaźniki ilościowe, aby określić prawdopodobieństwo niewywiązania się z płatności i wybrać najlepszych kandydatów w oparciu o dostępne informacje.

To rozwiązanie pełni rolę analizatora ryzyka kredytowego — ułatwia ocenę ryzyka kredytowego i zarządzanie ryzykiem przy użyciu zaawansowanych modeli analizy. Program SQL Server 2016 i usługi R Services zapewniają analizę predykcyjną ułatwiającą ocenę wniosków o udzielenie kredytu lub pożyczki i zaakceptowanie tylko tych, które spełniają określone kryteria. Dzięki tym ocenom możesz na przykład określić, czy należy udzielić danej pożyczki, a następnie łatwo zwizualizować wskazówki na pulpicie nawigacyjnym usługi Power BI.

Modelowanie ryzyka kredytowego na podstawie danych zmniejsza liczbę pożyczek oferowanych pożyczkobiorcom, którzy prawdopodobnie nie wywiążą się z płatności, co zwiększa zyskowność portfela pożyczkowego.

Wdrażanie na platformie Azure

Użyj poniższego wstępnie utworzonego szablonu, aby wdrożyć tę architekturę na platformie Azure

Wdrażanie na platformie Azure

Wyświetl wdrożone rozwiązanie

Power BI SQL Database Machine Learning

Wytyczne dotyczące implementacji

Produkty/opis Dokumentacja

Usługi R Services programu SQL Server

Program SQL Server przechowuje dane pożyczkodawcy i pożyczkobiorcy. Analiza na podstawie języka R zapewnia szkolenie oraz dostęp do przewidywanych modeli i wyników do użycia.

Machine Learning Studio

Usługa Machine Learning pomaga łatwo projektować, testować i operacjonalizować rozwiązania do analizy predykcyjnej w chmurze, a także nimi zarządzać.

Power BI

Usługa Power BI udostępnia interaktywny pulpit nawigacyjny z funkcją wizualizacji, która korzysta z danych przechowywanych w programie SQL Server w celu ułatwienia podejmowania decyzji związanych z prognozami.

Powiązane architektury rozwiązań

Power BI SQL Database Machine Learning

Optymalizowanie marketingu przy użyciu uczenia maszynowego

Dowiedz się, jak przy użyciu programu SQL Server 2016 z usługami R Services utworzyć model uczenia maszynowego w celu optymalizowania kampanii marketingowych i zarządzania nimi.

Dowiedz się więcej
Browser Application Insights CDN SQL Database Redis Cache CMS on Web App

Prosta witryna sieci Web marketingu cyfrowego

W prosty sposób rozpocznij pracę z systemem zarządzania zawartością, który umożliwi prostą obsługę wiadomości w witrynie sieci Web w czasie rzeczywistym w przeglądarce, nawet bez znajomości kodowania.

Dowiedz się więcej