대출 신용 위험 + 채무 불이행 모델링

Machine Learning
Power BI
SQL Server

솔루션 아이디어

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신용 위험 점수 매기기는 복잡한 프로세스입니다. 구문은 다양한 정량 지표를 신중하게 가중시켜 기본값의 확률을 확인하고 사용 가능한 정보에 따라 가장 적합한 후보를 승인합니다.

이 솔루션은 신용 위험 분석기 역할을 하며, 고급 분석 모델을 사용하여 신용 위험 점수를 매기고 노출을 관리하는 데 도움이 됩니다. Azure Machine Learning 신용 또는 대출 애플리케이션을 평가하고 특정 기준을 초과하는 애플리케이션만 수락하는 데 도움이 되는 예측 분석을 제공합니다. 예를 들어 예측 점수를 사용하여 대출 부여 여부를 결정한 다음, Power BI 대시보드에서 지침을 쉽게 시각화할 수 있습니다.

데이터 기반 신용 위험 모델링은 대출 포트폴리오의 수익성을 증가시켜 기본값이 될 가능성이 높은 대출의 수를 줄입니다.

Architecture

아키텍처 다이어그램 이 아키텍처의 SVG를 다운로드합니다.

구성 요소

  • Azure Machine Learning:Machine Learning 클라우드에서 예측 분석 솔루션을 디자인, 테스트, 운영 및 관리하는 데 도움이 됩니다.
  • Power BI SQL Server 저장된 데이터를 사용하여 예측에 대한 의사 결정을 내리는 시각화가 포함된 대화형 대시보드를 제공합니다.

다음 단계