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解决方案体系结构:贷款信用风险分析师和违约建模

评估信用风险是一个复杂的过程。贷款人仔细权衡各种定量指标,以确定违约概率,并根据可用信息批准最佳候选人。

该解决方案可充当信用风险分析师,帮助你使用高级分析模型评估信用风险并管理风险。带有 R 服务的 SQL Server 2016 可提供预测分析,有助于评估信贷或贷款申请,并仅接受符合某些标准的申请。例如,可使用预测分数来帮助确定是否授予贷款,然后在 Power BI 仪表板中轻松可视化指导。

数据驱动的信用风险建模减少了向可能违约的借款人提供的贷款,从而提高贷款组合的盈利。

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贷款信用风险分析师和违约建模使用带 R 服务的 SQL Server 2016,贷款人可预测借款人的信用风险和违约概率,减少无盈利贷款的发放。Power BISQL DatabaseMachine Learning

实施指南

产品/说明 文档

SQL Server R 服务

SQL Server 存储贷款人和借款人数据。基于 R 的分析提供培训与预测模型以及针对使用情况预测的结果。

Machine Learning Studio

机器学习有助于用户在云中轻松设计、测试、实施和管理预测分析解决方案。

Power BI

Power BI 提供一个可视化的交互式仪表板,它将使用 SQL Server 中存储的数据对预测作出决策。

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