Hoppa över navigering

Lösningsarkitektur: Kreditriskanalys och fallissemangmodell

Kreditriskbedömning är en komplicerad process. Långivare väger noggrant olika kvantitativa indikatorer för att bestämma sannolikheten för fallissemang och godkänna de bästa kandidaterna utifrån den information de fått.

Den här lösningen fungerar som en kreditriskanalysator som hjälper dig att bedöma kreditrisken och hantera exponeringar med hjälp av avancerade analysmodeller. SQL Server 2016 med R Services förser dig med förutsägelseanalys som hjälper dig att utvärdera kredit- och låneansökningar och enbart godkänna dem som uppfyller villkoren. Du kan exempelvis använda förutspådda värden för att fastställa huruvida ett lån ska beviljas och därefter enkelt visa vägledningen på en Power BI-instrumentpanel.

Datadriven kreditriskmodellering minskar antalet lån som erbjuds låntagare som sannolikt inte kommer betala sina åtaganden, vilket ökar lönsamheten för din låneportfölj.

Loan credit risk analyzer and default modelingUsing SQL Server 2016 with R Services, lenders can predict a borrower's credit risk and default probability to help issue fewer unprofitable loans.Power BISQL DatabaseMachine Learning

Implementeringsanvisningar

Produkter/beskrivning Dokumentation

SQL Server R Services

SQL Server lagrar data från långivaren och låntagaren. R-baserad analys tillhandahåller upplärning och förutsägelsemodeller och förutsagt resultat för förbrukning.

Machine Learning Studio

Med Machine Learning kan du enkelt utforma, testa, operationalisera samt hantera lösningar för förutsägelseanalys i molnet.

Power BI

Power BI innehåller en interaktiv instrumentpanel med visualiserade data från SQL Server, som används för att fatta beslut utifrån prognoserna.

Närliggande lösningsarkitekturer