解決方案架構：貸款信用風險分析器和拖欠模型
針對信用風險進行評分是很複雜的程序。貸方會謹慎衡量各種量化指標來判斷拖欠的可能性，並根據提供給他們的資訊來核准最佳候選人。
此解決方案是作為信用風險分析器，可協助您針對信用風險進行評分，並使用進階分析模型來管理暴露程度。SQL Server 2016 和 R Services 提供預測性分析，有助於評定信用或貸款申請，並只接受高於特定準則的申請。例如，您可以使用預測分數來協助判斷是否核准貸款，然後輕鬆地在 Power BI 儀表板中以視覺化方式顯示指引。
此資料驅動信用風險模型可減少貸款給可能拖欠之借方的次數，因而提高貸款投資組合的獲利率。
實作指南
| 產品/描述 | 文件 | |
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SQL Server R Services |
SQL Server 可儲存貸方和借方資料。R 架構分析提供定型和預測模型，以及可供取用的預測結果。 | |
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機器學習 Studio |
Machine Learning 協助您可以輕鬆設計、測試、操作以及管理雲端中的預測性分析解決方案。 | |
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Power BI 提供互動式儀表板，其具備使用 SQL Server 中儲存資料的視覺效果，能讓您根據預測做出決策。 |