Bonitätsrisiko eines Kredits + Standardmodellierung

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Lösungsidee

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Die Bewertung des Bonitätsrisikos ist ein komplexer Prozess. Die Kreditgeber prüfen sorgfältig eine Vielzahl von quantitativen Indikatoren, um die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls zu ermitteln und basierend auf den verfügbaren Informationen Kredite für die besten Kandidaten zu genehmigen.

Diese Lösung fungiert als Bonitätsrisikoanalyse, die Ihnen hilft, mit Advanced Analytics-Modellen das Bonitätsrisiko zu bewerten und zu bewältigen. Azure Machine Learning bietet Ihnen Predictive Analytics, die Ihnen helfen, Kredit- bzw. Darlehensanträge zu bewerten und nur diejenigen zu akzeptieren, die bestimmte Kriterien erfüllen. Sie können beispielsweise anhand der vorhergesagten Bewertung entscheiden, ob Sie einen Kredit gewähren, und dann die Orientierungshilfe einfach in einem Power BI-Dashboard visualisieren.

Die datengesteuerte Bonitätsrisikomodellierung reduziert die Anzahl von Krediten mit hohem Ausfallrisiko und erhöht somit die Rentabilität Ihres Kreditportfolios.

Aufbau

Architekturdiagramm Laden Sie eine SVG-Datei für diese Architektur herunter.

Komponenten

  • Azure Machine Learning: Mit Machine Learning können Sie Predictive Analytics-Lösungen in der Cloud problemlos entwerfen, testen, operationalisieren und verwalten.
  • Power BI bietet ein interaktives Dashboard mit Visualisierungen, das in SQL Server gespeicherte Daten verwendet, um Entscheidungen auf Grundlage der Vorhersagen zu ermöglichen.

Nächste Schritte