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Risco de Crédito com o SQL Server

Através do SQL Server 2016 com R Services, uma instituição de crédito pode tirar proveito da análise preditiva para reduzir o número de empréstimos que oferece aos mutuários que têm a maior probabilidade de entrar em incumprimento, aumentando a rentabilidade da sua carteira de crédito.

Descrição

Nota: se já tiver implementado esta solução, clique aqui para ver a sua implementação.

Tempo de Aprovisionamento Estimado: 20 minutos

PARE antes de avançar Tem de aceitar os Termos de Utilização da Máquina Virtual de Ciência de Dados na sua Subscrição do Azure antes de implementar esta VM pela primeira vez, clicando aqui.

Descrição geral

Se tivéssemos uma bola de cristal, apenas emprestaríamos dinheiro a uma pessoa que sabíamos que nos iria reembolsar o dinheiro. Uma instituição de crédito pode tirar proveito da análise preditiva para reduzir o número de empréstimos que oferece aos mutuários que têm a maior probabilidade de entrar em incumprimento, aumentando a rentabilidade da sua carteira de crédito. Esta solução utiliza dados simulados para uma pequena instituição financeira de crédito pessoal, criando um modelo para ajudar a detetar se o mutuário irá entrar em incumprimento num empréstimo.

Perspetiva Empresarial

O utilizador empresarial utiliza as pontuações previstas para determinar se deve ou não conceder um empréstimo. O utilizador ajusta a sua predição, utilizando o Dashboard do PowerBI para ver o número de empréstimos e o montante total guardados em cenários diferentes. O dashboard inclui um filtro baseado nos percentis das pontuações previstas. Quando todos os valores forem selecionados, vê todos os empréstimos no exemplo de teste e pode inspecionar informações sobre quantos deles entraram em incumprimento. Em seguida, consultando apenas o percentil máximo (100), desagrega as informações sobre os empréstimos com uma pontuação prevista no 1% de topo. Verificar várias caixas contínuas permitir-lhe-á encontrar um limite com o qual se sinta confortável para utilizar como critério de aceitação de um empréstimo futuro.

Utilize o botão "Try It Now" (Experimentar agora) abaixo para ver o Dashboard do PowerBI.

Perspetiva do Cientista de Dados

O SQL Server R Services traz a computação para os dados através da execução do R no computador que aloja a base de dados. Inclui um serviço de base de dados que é executado fora do processo do SQL Server e comunica de forma segura com o runtime do R.

Esta solução descreve os passos para criar e refinar dados, formar modelos do R e dar pontuações no computador do SQL Server. A tabela de base de dados com a pontuação final no SQL Server dá uma pontuação prevista para cada potencial mutuário. Em seguida, estes dados são visualizados no Power BI.

Os cientistas de dados que testam e desenvolvem soluções podem trabalhar de forma conveniente a partir do seu IDE R nos respetivos computadores cliente, enquanto enviam a computação para o computador do SQL Server. As soluções concluídas são implementadas no SQL Server 2016 através da incorporação de chamadas no R em procedimentos armazenados. Estas soluções podem, posteriormente, ser ainda mais automatizadas com os SQL Server Integration Services e o SQL Server Agent.

Utilize o botão "Deploy" (Implementar) abaixo para criar uma Máquina Virtual que inclua os dados, o código R, o código SQL e uma base de dados do SQL Server 2016 (Loans) que contém a solução completa.

Preços

A subscrição do Azure utilizada para a implementação incorrerá em encargos de consumo sobre os serviços utilizados nesta solução, de aproximadamente $1.15/hora para a VM predefinida.

Certifique-se de que para a sua instância de VM quando não estiver a utilizar ativamente a solução. A execução da VM implicará custos mais elevados.

Elimine a solução se não estiver a utilizá-la.

Exclusão de Responsabilidade

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