SQL Server による融資信用リスク

Data Science Virtual Machine
SQL Server
Power BI

ソリューションのアイデア Solution Idea

さらなる情報、実装の詳細、価格ガイダンス、コード例を追加してこの記事を拡張することをお望みの場合は、GitHub のフィードバックでご連絡ください。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!

R Services を備えた SQL Server 2016 を使用すると、貸出機関は予測分析を使用して、債務不履行に陥る可能性が最も高い借り手に提供する融資の数を減らし、融資ポートフォリオの収益性を上げることができます。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.

アーキテクチャArchitecture

アーキテクチャ図 このアーキテクチャの SVG をダウンロードしてください。Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

概要Overview

未来を見通せる水晶玉があったら、返済してくれることがわかっている人にだけ融資を行うでしょう。If we had a crystal ball, we would only loan money to someone we knew would pay us back. 貸出機関は予測分析を使用して、債務不履行に陥る可能性が最も高い借り手に提供する融資の数を減らし、融資ポートフォリオの収益性を上げることができます。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. このソリューションでは、小規模の個人融資を扱う金融機関向けにシミュレートされたデータを使用して、借り手が融資の債務不履行に陥るかどうかの判断に役立つモデルを作成します。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.

ビジネスの観点Business Perspective

ビジネス ユーザーは、予測スコアを使用して、融資を許可するかどうかを判断できます。The business user uses the predicted scores to help determine whether or not to grant a loan. PowerBI ダッシュボードを使用して、さまざまなシナリオでの融資の数や節約できる合計金額を確認することで予測を微調整できます。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. ダッシュボードには、予測スコアのパーセンタイルに基づくフィルターが含まれています。The dashboard includes a filter based on percentiles of the predicted scores. すべての値を選択すると、テスト サンプルのすべての融資を確認し、債務不履行に陥っている融資の件数に関する情報を調べることができます。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. 次に、上位のパーセンタイル (100) のみをオンにして、予測スコアが上位 1% の融資に関する情報にドリルダウンします。Then by checking just the top percentile (100), he drills down to information about loans with a predicted score in the top 1%. 複数の連続するボックスをオンにすると、今後の融資受け入れ基準として使用する、満足のいく分割点を見つけることができます。Checking multiple continuous boxes allows him to find a cutoff point he is comfortable with to use as a future loan acceptance criteria.

下の [今すぐ試す] ボタンを使用すると、PowerBI ダッシュボードが表示されます。Use the "Try It Now" button below to view the PowerBI Dashboard.

データ サイエンティストの観点Data Scientist Perspective

SQL Server R Services は、データベースをホストするコンピューターで R を実行して、データにコンピューティングを提供します。SQL Server R Services brings the compute to the data by running R on the computer that hosts the database. これには、SQL Server プロセスの外部で実行され、R ランタイムと安全に通信を行うデータベース サービスが含まれます。It includes a database service that runs outside the SQL Server process and communicates securely with the R runtime.

このソリューションでは、データの作成と調整、R モデルのトレーニング、SQL Server マシンでのスコアリングの実行を行う手順について説明します。This solution walks through the steps to create and refine data, train R models, and perform scoring on the SQL Server machine. SQL Server のスコア付けされた最終的なデータベース テーブルには、各潜在的借り手の予測スコアが示されます。The final scored database table in SQL Server gives a predicted score for each potential borrower. このデータは PowerBI で視覚化されます。This data is then visualized in PowerBI.

ソリューションのテストと開発を行っているデータ サイエンティストは、クライアント コンピューターで R IDE の利便性を活用すると同時に、 コンピューティングを SQL Server マシンにプッシュできます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. 完成したソリューションは、ストアド プロシージャに R の呼び出しを埋め込むことによって、SQL Server 2016 にデプロイされます。The completed solutions are deployed to SQL Server 2016 by embedding calls to R in stored procedures. これらのソリューションは、SQL Server Integration Services および SQL Server エージェントを使用してさらに自動化できます。These solutions can then be further automated with SQL Server Integration Services and SQL Server agent.

下の [デプロイ] ボタンを使用すると、データ、R コード、SQL コード、完全なソリューションを含む SQL Server 2016 データベース (Loans) が含まれた仮想マシンが作成されます。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.

価格Pricing

デプロイに使用される Azure サブスクリプションでは、このソリューションで使用されるサービスの従量課金が発生します。既定の VM の場合、1 時間あたり約 1.15 ドルです。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.

ソリューションを積極的に使用していない場合は、VM インスタンスを必ず停止してください。Please ensure that you stop your VM instance when not actively using the solution. VM を実行すると、コストが高くなります。Running the VM will incur higher costs.

使用していない場合、ソリューションを削除してください。Please delete the solution if you are not using it.