Riesgo crediticio y modelo predeterminado

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Idea de solución

Si le gustaría que expandamos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comuníquese a través de los Comentarios de GitHub.

La puntuación del riesgo crediticio es un proceso complejo. Las entidades prestamistas sopesan cuidadosamente una variedad de indicadores cuantitativos para determinar la probabilidad de impago y aprueban a los mejores candidatos en función de la información que tienen disponible.

Esta solución actúa como analizador del riesgo crediticio, lo que le ayuda a puntuar el riesgo del crédito y a administrar la exposición mediante modelos de análisis avanzado. Azure Machine Learning le proporciona análisis predictivos que ayudan a evaluar las solicitudes de crédito o préstamo y aceptan solo aquellas que se encuentran por encima de determinados criterios. Por ejemplo, puede usar las puntuaciones previstas como ayuda para determinar si se debe conceder un préstamo y visualizar fácilmente las instrucciones en un panel de Power BI.

El modelado de riesgos crediticios controlado por datos reduce el número de préstamos que se ofrecen a prestatarios que probablemente incurran en impagos, lo que aumenta la rentabilidad de la cartera de préstamos.

Architecture

Diagrama de la arquitectura Descargue un SVG de esta arquitectura.

Componentes

  • Azure Machine Learning: Machine Learning le ayuda a diseñar, probar, poner en funcionamiento y administrar soluciones de análisis predictivo en la nube.
  • Power BI proporciona un panel interactivo con visualización que utiliza los datos almacenados en SQL Server para tomar decisiones sobre las predicciones.

Pasos siguientes