使用 SQL Server 進行貸款壞帳預測

此解決方案示範如何搭配使用 SQL Server 2016 和 R Services 來建置及部署機器學習服務模型,以預測銀行貸款在未來 3 個月內是否需要進行沖銷。

說明

注意:若您已部署了此解決方案,按一下這裡即可檢視部署。

預估佈建時間:20 分鐘

請先停止,然後再繼續:第一次在您的 Azure 訂用帳戶中部署資料科學虛擬機器之前,您需要按一下這裡並接受此 VM 的使用規定。

概觀

如果借貸機構手邊有貸款壞帳預測資料的話,可獲益良多。沖銷貸款是銀行處理嚴重滯納貸款的最後手段,如果信貸員手邊有預測資料,就能提供個人化的獎勵計畫 (例如降低利率或延長償還期),以協助客戶繼續償還貸款並避免貸款遭到沖銷。為了取得這類預測資料,信用合作社或銀行通常會根據客戶過去的償還記錄來手動製作資料,並執行簡單的統計迴歸分析。這種方法很容易發生資料編譯錯誤,而且在統計方面並不可靠。

此解決方案範本示範一個端對端解決方案,可對貸款資料執行預測性分析並根據壞帳機率產生評分。PowerBI 報表也會逐步分析信用貸款並顯示其趨勢,以及預測壞帳機率。

企業管理階層方面

這個貸款壞帳預測會使用模擬的貸款記錄資料,預測貸款在近期 (未來三個月) 成為壞帳的機率。分數愈高,未來沖銷貸款的機率就愈高。

貸款經理也可以透過這份分析資料,了解不同分公司位置的壞帳貸款趨勢和分析。高壞帳風險貸款特性可協助貸款經理針對該特定地區的貸款供應項目制定業務計畫。

SQL Server R Services 透過讓 R 可執行在作為資料庫的同一部電腦上,將計算功能整合到資料中。其中包括在 SQL Server 處理序外部執行以及與 R 執行階段安全通訊的資料庫服務。

此解決方案範本會逐步說明如何建立及清除一組模擬資料,使用各種演算法來定型 R 模型,選取最佳效能模型,以及執行壞帳預測並將預測結果儲存回 SQL Server。PowerBI 報表會連接到預測結果資料表,並顯示與使用者在預測性分析方面的互動式報表。

資料科學家方面

SQL Server R Services 透過在裝載資料庫的電腦上執行 R,可將計算功能整合到資料中。其中包括在 SQL Server 處理序外部執行以及與 R 執行階段安全通訊的資料庫服務。

此解決方案會逐步引導您建立及精簡資料、定型 R 模型,以及在 SQL Server 電腦上進行評分。最後預測結果會儲存在 SQL Server 中。接著會在 PowerBI 中將此資料視覺化,同時包含貸款在未來三個月的壞帳分析和壞帳預測摘要。(此範本藉著模擬資料來說明此功能)。

測試和開發解決方案的資料科學家,可在其用戶端電腦上使用方便的 R IDE,同時將計算功能推送到 SQL Server 電腦。完成的解決方案藉由內嵌對預存程序中 R 的呼叫,會部署到 SQL Server 2016。接著可使用 SQL Server Integration Services 和 SQL Server Agent,進一步將這些解決方案自動化。

按一下 [部署] 按鈕可測試自動化,如此即可在 Azure 訂用帳戶中提供整個解決方案。

定價

您用於部署的 Azure 訂用帳戶會產生用於此解決方案之服務的取用費,預設 VM 大約為 $1.15/小時。

請確認當目前未使用解決方案時,已停止了 VM 執行個體。執行 VM 會產生較高的費用。

如果您沒有在使用它,請刪除解決方案。

免責聲明

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