Pomiń nawigację

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.

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

Mając szklaną kulę, pożyczalibyśmy pieniądze tylko tym osobom, które spłacą pożyczkę. Instytucja udzielająca pożyczek może stosować analizę predykcyjną w celu zmniejszenia liczby pożyczek oferowanych osobom, które najprawdopodobniej ich nie spłacą. Zwiększa to rentowność portfela pożyczek. W tym rozwiązaniu są używane symulowane dane dotyczące małej instytucji finansowej udzielającej pożyczek klientom indywidualnym oraz tworzony jest model ułatwiający wykrywanie, czy pożyczkobiorca nie spłaci pożyczki.

Perspektywa biznesowa

Użytkownik biznesowy korzysta z przewidywanych wskaźników, aby łatwiej określić, czy należy udzielić pożyczki. Dostosowuje przewidywania, używając pulpitu nawigacyjnego usługi Power BI do wyświetlania liczby pożyczek i łącznej kwoty zaoszczędzonej w różnych scenariuszach. Pulpit nawigacyjny zawiera filtr oparty na percentylach przewidywanych wskaźników. Po wybraniu wszystkich wartości użytkownik wyświetla wszystkie pożyczki w próbce testowej i może sprawdzić informacje o tym, ile z nich nie zostało spłaconych. Następnie, sprawdzając tylko górny percentyl (100), użytkownik przechodzi do szczegółowych informacji o pożyczkach z przewidywanym wskaźnikiem w górnym zakresie 1%. Zaznaczając wiele ciągłych pól, użytkownik może znaleźć akceptowalny punkt odcięcia do użycia jako przyszłe kryterium przyznawania pożyczek.

Naciśnij poniższy przycisk „Try It Now” (Wypróbuj teraz), aby wyświetlić pulpit nawigacyjny usługi Power BI.

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. Końcowa tabela bazy danych z ocenami w programie SQL Server zawiera przewidywany wskaźnik dla każdego potencjalnego pożyczkobiorcy. Następnie te dane są wizualizowane w usłudze Power BI.

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.

Naciśnij poniższy przycisk „Deploy” (Wdróż), aby utworzyć maszynę wirtualną zawierającą dane, kod R, kod SQL i bazę danych programu SQL Server 2016 (Loans — Pożyczki) zawierającą pełne rozwiązanie.

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

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