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。

部署到 Azure

使用下列預先建置的範本,將此架構部署到 Azure

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Power BI SQL Database Machine Learning

實作指南

產品/描述 文件

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。

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。

Power BI

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。

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