Modellazione del rischio di credito e dell'insolvenza dei prestiti

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Soluzione idea Solution Idea

Per ulteriori informazioni, dettagli sull'implementazione, indicazioni sui prezzi o esempi di codice, vedere l'articolo relativo all'espansione di questo articolo con commenti e suggerimenti su GitHub.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!

Il Punteggio del rischio di credito è un processo complesso.Scoring credit risk is a complex process. I creditori valutano con attenzione una serie di indicatori quantitativi per determinare la probabilità di default e approvare i candidati migliori in base alle informazioni disponibili.Lenders carefully weigh a variety of quantitative indicators to determine the probability of default and approve the best candidates based on the information available to them.

Questa soluzione funge da analizzatore del rischio di credito, che consente di assegnare un punteggio al rischio di credito e di gestire l'esposizione usando modelli di analisi avanzata.This solution acts as a credit-risk analyzer, helping you score credit risk and manage exposure using advanced analytics models. SQL Server 2016 con R Services fornisce analisi predittive che consentono di valutare le applicazioni di credito o di prestito e accettano solo quelle che rientrino in un determinato criterio.SQL Server 2016 with R Services equips you with predictive analytics that help assess credit or loan applications and accept only those that fall above certain criteria. Ad esempio, è possibile usare i punteggi stimati per determinare se concedere un prestito, quindi visualizzare facilmente le linee guida in un dashboard Power BI.For example, you might use the predicted scores to help determine whether to grant a loan, then easily visualize the guidance in a Power BI Dashboard.

La modellazione del rischio di credito basato sui dati riduce il numero di prestiti offerti ai mutuatari che probabilmente hanno il valore predefinito, aumentando la redditività del portfolio di prestiti.Data-driven credit-risk modeling reduces the number of loans offered to borrowers who are likely to default, increasing the profitability of your loan portfolio.

ArchitectureArchitecture

Diagramma dell'architettura scaricare un SVG di questa architettura.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

ComponentiComponents

  • R Services per SQL Server: SQL Server archivia i dati del prestito e del mutuatario.SQL Server R Services: SQL Server stores the lender and borrower data. Le analisi basate su R forniscono modelli di training e stimati, nonché risultati stimati per l'utilizzo.R-based analytics provide training and predicted models, as well as predicted results for consumption.
  • Azure Machine Learning: Machine Learning consente di progettare, testare, rendere operativo e gestire soluzioni di analisi predittiva nel cloud.Azure Machine Learning: Machine Learning helps you design, test, operationalize, and manage predictive analytics solutions in the cloud.
  • Power bi fornisce un dashboard interattivo con visualizzazione che usa i dati archiviati in SQL Server per prendere decisioni sulle stime.Power BI provides an interactive dashboard with visualization that uses data stored in SQL Server to drive decisions on the predictions.

Passaggi successiviNext steps