使用 SQL Server 预测信贷信用风险

借助带 R Services 的 SQL Server 2016,借贷机构可利用预测分析,避免贷款给极有可能拖欠还款的借款人,从而提高其贷款组合的盈利率。

+ 显示更多 – 简略显示

概述

如果我们有预知能力,那么我们只会把钱贷给会偿还的人。借贷机构可利用预测分析,避免贷款给极有可能拖欠还款的借款人,从而提高其贷款组合的盈利率。该解决方案使用小型个人贷款金融机构的模拟数据建立了一个模型,帮助检测借款人是否会拖欠还款。

业务方面

业务用户使用预测得分来帮助确定是否发放贷款。用户可使用 Power BI 仪表板来了解不同情况下的贷款数量和总金额,调整其预测结果。仪表板上有一个基于预测得分的百分位数的筛选器。选中所有值时,用户会看到测试样本中的所有贷款,并可查看其中有多少拖欠还款。随后勾选最大百分位数 (100),就可深入了解预测得分位于前 1% 的贷款。勾选连续的多个框后,用户可找出其满意的定点来用作将来发放贷款的验收准则。

使用下面的“立即试用”按钮即可查看 PowerBI 仪表板。

数据科学家方面

SQL Server R 服务通过在托管数据库的计算机上运行 R,实现数据计算。它包含一个数据库服务,该服务可在 SQL Server 进程之外运行,且可与 R 运行时进行安全通信。

此解决方案逐步讲解如何创建和优化数据、如何定型 R 模型,以及如何在 SQL Server 计算机上进行评分。SQL Server 中的最终得分数据库表会给出每个潜在借款人的预测得分。随后在 Power BI 中直观显示此数据。

正在测试和开发解决方案的数据科学家可在其客户端计算机上轻松使用自己的 R IDE,同时将计算工作交给 SQL Server 计算机。在存储过程中嵌入对 R 的调用,即可将完整解决方案部署到 SQL Server 2016。随后,可通过 SQL Server Integration Services 和 SQL Server 代理进一步实现解决方案自动化。

使用下面的“部署”按钮创建虚拟机,其中含有数据、R 代码、SQL 代码和包含完整解决方案的 SQL Server 2016 数据库(贷款)。

定价

根据部署时所用的 Azure 订阅,将就此解决方案上使用的服务收取使用费,约 $1.15/小时(默认 VM)。

请确保已在未主动使用解决方案时停止 VM 实例。运行 VM 将产生更高昂的费用。

若未使用此解决方案,请将其删除。

免责声明

©2017 Microsoft Corporation。保留所有权利。此信息按“原样”提供且可能更改,恕不另行通知。Microsoft 不就此处提供的信息做任何明示和默示的担保。第三方数据用于生成解决方案。你必须尊重他人的权利,包括在创建类似数据集之前获得相关许可并遵循此等许可。

使用 SQL Server 预测信贷信用风险借助带 R Services 的 SQL Server 2016,借贷机构可利用预测分析,避免贷款给极有可能拖欠还款的借款人,从而提高其贷款组合的盈利率。

相关解决方案体系结构

使用 SQL Server 预测贷款冲销该解决方案展示了如何使用带 R Services 的 SQL Server 2016 构建和部署机器学习模型,以预测是否需要在未来三个月内冲销银行贷款

使用 SQL Server 预测贷款冲销

该解决方案展示了如何使用带 R Services 的 SQL Server 2016 构建和部署机器学习模型,以预测是否需要在未来三个月内冲销银行贷款