Megoldási ötlet
Ha szeretné látni, hogy további információkkal bővítsük ki ezt a cikket, például lehetséges használati eseteket, alternatív szolgáltatásokat, megvalósítási szempontokat vagy díjszabási útmutatót, tudassa velünk GitHub Visszajelzéssel!
A hitelkockázat pontozása összetett folyamat. A hitelfelvevők gondosan mérlegelik a különböző mennyiségi mutatókat, hogy meghatározzák a nemteljesítés valószínűségét, és jóváhagyják a legjobb jelölteket a számukra elérhető információk alapján.
Ez a megoldás hitelkockázat-elemzőként működik, és fejlett elemzési modellek használatával segít a hitelkockázatok pontozásában és a kitettség kezelésében. Azure Machine Learning prediktív elemzésekkel rendelkezik, amelyek segítenek felmérni a hitel- vagy hitelkérelmeket, és csak azokat fogadják el, amelyek bizonyos feltételeknél magasabbak. Használhatja például az előrejelzett pontszámokat annak meghatározásához, hogy hitelt szeretne-e adni, majd egyszerűen megjelenítheti az útmutatást egy Power BI-irányítópulton.
Lehetséges használati esetek
Az adatvezérelt hitelkockázati modellezés csökkenti azoknak a hitelfelvevőknek nyújtott hitelek számát, akik valószínűleg nem fizetnek, ami növeli a hitelportfólió jövedelmezőségét. Ez a megoldás ideális a pénzügyi ágazat számára.
Architektúra
Töltse le az architektúra SVG-jének egyikét.
Összetevők
- Azure Machine Learning: a Machine Learning segítségével prediktív elemzési megoldásokat tervezhet, tesztelhet, üzembe helyezhet és kezelhet a felhőben.
- Power BI interaktív irányítópultot biztosít vizualizációval, amely a SQL Server tárolt adatokat használja az előrejelzésekre vonatkozó döntések meghozatalához.