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Arquitetura da solução: Analisador de risco de crédito de empréstimo e modelagem de inadimplência

Pontuar risco de crédito é um processo complexo. Os financiadores examinam com cuidado uma variedade de indicadores quantitativos a fim de determinar a probabilidade de inadimplência e aprovar os melhores candidatos, com base nas informações disponíveis.

Esta solução funciona como um analisador de risco de crédito, ajudando a pontuá-lo e gerenciar a exposição por meio de modelos de análise avançada. O SQL Server 2016 com Serviços de R oferece análise preditiva, que ajuda a avaliar solicitações de crédito ou empréstimos e aceitar apenas aquelas que estejam acima de determinados critérios. Por exemplo, é possível usar as pontuações previstas para determinar a concessão de um empréstimo e, em seguida, visualizar facilmente as diretrizes em um painel do Power BI.

A modelagem de risco de crédito controlada por dados reduz a quantidade de empréstimos concedidos a tomadores propensos à inadimplência, aumentando a rentabilidade do portfólio de empréstimos.

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Use o modelo pré-compilado a seguir para implantar essa arquitetura no Azure

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Power BI SQL Database Machine Learning

Diretrizes de implementação

Produtos/descrição Documentação

Serviços de R do SQL Server

O SQL Server armazena os dados do financiador e do tomador. A análise baseada em R oferece treinamento, modelos previstos e resultados previstos para consumo.

Machine Learning Studio

O Azure Machine Learning ajuda você a projetar, a testar, a operar e a gerenciar facilmente soluções de análise preditiva na nuvem.

Power BI

O Power BI oferece um dashboard interativo com visualização que usa os dados armazenados no SQL Server para orientar decisões sobre as previsões.

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