Úvěrové riziko u půjček s využitím SQL Serveru

Data Science Virtual Machine
SQL Server
Power BI

Nápad řešení Solution Idea

Pokud se chcete podívat, jak nás rozšířit tento článek o další informace, podrobnosti implementace, doprovodné materiály nebo příklady kódu, dejte nám vědět s názory na GitHubu.If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

Pomocí SQL Server 2016 s R Services může úvěrové instituce využít prediktivní analýzu k omezení počtu půjček, které nabízí jako výchozí, což zvyšuje ziskovost jejich portfolia půjček.Using SQL Server 2016 with R Services, a lending institution can make use of predictive analytics to reduce number of loans they offer to those borrowers most likely to default, increasing the profitability of their loan portfolio.

ArchitekturaArchitecture

Diagram architektury Stáhnout SVG této architektury.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

PřehledOverview

Pokud máme krystalickou kuličku, Děkujeme za někoho, že bychom nás věnovali.If we had a crystal ball, we would only loan money to someone we knew would pay us back. Úvěrová instituce může využít prediktivní analýzu k omezení počtu půjček, které nabízí pro tyto dlužníky, kteří mají největší pravděpodobnost ve výchozím nastavení, což zvyšuje ziskovosti portfolia půjček.A lending institution can make use of predictive analytics to reduce number of loans they offer to those borrowers most likely to default, increasing the profitablity of their loan portfolio. Toto řešení využívá Simulovaná data pro malou osobní úvěrovou půjčku a vytváří model, který vám pomůže zjistit, jestli má dlužník jako výchozí půjčku.This solution uses simulated data for a small personal loan financial institution, building a model to help detect whether the borrower will default on a loan.

Obchodní perspektivaBusiness Perspective

Firemní uživatel používá předpovězené skóre, které vám pomůžou určit, jestli se má půjčka udělit.The business user uses the predicted scores to help determine whether or not to grant a loan. Doladí svou předpověď pomocí řídicího panelu PowerBI a zobrazí počet půjček a celkovou částku v dolarech uloženou v různých scénářích.He fine tunes his prediction by using the PowerBI Dashboard to see the number of loans and the total dollar amount saved under different scenarios. Řídicí panel obsahuje filtr na základě percentilu předpokládaných skóre.The dashboard includes a filter based on percentiles of the predicted scores. Pokud jsou vybrány všechny hodnoty, zobrazení všech půjček ve zkušební ukázce a může zkontrolovat informace o tom, kolik z nich bylo ve výchozím nastavení.When all the values are selected, he views all the loans in the testing sample, and can inspect information about how many of them defaulted. Poté, co zkontrolujete jenom horní percentil (100), přejde dolů na informace o úvěrech s předpokládaným skóre v horních 1%.Then by checking just the top percentile (100), he drills down to information about loans with a predicted score in the top 1%. Zaškrtnutím více nepřetržitých políček umožníte, aby bylo možné najít bod přerušení, který má být použit jako budoucí kritéria pro přijetí půjček.Checking multiple continuous boxes allows him to find a cutoff point he is comfortable with to use as a future loan acceptance criteria.

K zobrazení řídicího panelu PowerBI použijte níže uvedené tlačítko vyzkoušet nyní.Use the "Try It Now" button below to view the PowerBI Dashboard.

Perspektiva pro data – vědeckýData Scientist Perspective

SQL Server R Services v počítači, který je hostitelem databáze, převede výpočetní prostředky na data spuštěním jazyka R.SQL Server R Services brings the compute to the data by running R on the computer that hosts the database. Zahrnuje databázovou službu, která běží mimo proces SQL Server a bezpečně komunikuje s modulem runtime R.It includes a database service that runs outside the SQL Server process and communicates securely with the R runtime.

Toto řešení vás provede kroky k vytvoření a upřesnění dat, výukových modelů R a k vyhodnocování SQL Server počítače.This solution walks through the steps to create and refine data, train R models, and perform scoring on the SQL Server machine. Konečná databázová tabulka v SQL Server poskytuje předpokládané skóre pro každého potenciálního vypůjčovatele.The final scored database table in SQL Server gives a predicted score for each potential borrower. Tato data se pak vizuálně vyvizuálů v PowerBI.This data is then visualized in PowerBI.

Odborníci na data, kteří testují a vyvíjejí řešení, mohou pracovat z pohodlí prostředí IDE jazyka R na svém klientském počítači a při vložení výpočetní kapacity do SQL Server počítače.Data scientists who are testing and developing solutions can work from the convenience of their R IDE on their client machine, while pushing the compute to the SQL Server machine. Dokončená řešení jsou nasazena do SQL Server 2016 vložením volání R v uložených procedurách.The completed solutions are deployed to SQL Server 2016 by embedding calls to R in stored procedures. Tato řešení je pak možné dále automatizovat pomocí služba SSIS (SQL Server Integration Services) a SQL Serverho agenta.These solutions can then be further automated with SQL Server Integration Services and SQL Server agent.

Pomocí tlačítka nasadit níže vytvořte virtuální počítač, který zahrnuje data, kód R, kód SQL a databázi SQL Server 2016 (půjčky) obsahující kompletní řešení.Use the "Deploy" button below to create a Virtual Machine that includes the data, R code, SQL code, and a SQL Server 2016 database (Loans) containingn the full solution.

CenyPricing

K vašemu předplatnému Azure, které se používá pro nasazení, se účtují poplatky za využití služeb používaných v tomto řešení, přibližně za $1.15/hod pro výchozí virtuální počítač.Your Azure subscription used for the deployment will incur consumption charges on the services used in this solution, approximately $1.15/hour for the default VM.

Ujistěte se prosím, že jste instanci virtuálního počítače zastavili, když toto řešení aktivně nepoužíváte.Please ensure that you stop your VM instance when not actively using the solution. Spuštění virtuálního počítače bude mít za následek vyšší náklady.Running the VM will incur higher costs.

Odstraňte prosím řešení, pokud ho nepoužíváte.Please delete the solution if you are not using it.