Kredietrisico bij leningen + standaard modelleren

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Oplossingsidee

Als u wilt dat we dit artikel uitbreiden met meer informatie, zoals mogelijke use cases, alternatieve services, implementatieoverwegingen of prijsinformatie, laat het ons dan weten met GitHub Feedback!

Het scoren van kredietrisico is een complex proces. De verschillende kwantitatieve indicatoren worden zorgvuldig afgewogen om de waarschijnlijkheid van de standaardwaarde te bepalen en de beste kandidaten goed te keuren op basis van de informatie die voor hen beschikbaar is.

Deze oplossing fungeert als een kredietrisicoanalyse, zodat u kredietrisico's kunt scoren en de blootstelling kunt beheren met behulp van geavanceerde analysemodellen. Azure Machine Learning voorziet u van predictive analytics die u helpen bij het beoordelen van krediet- of leningaanvragen en alleen toepassingen accepteren die boven bepaalde criteria vallen. U kunt bijvoorbeeld de voorspelde scores gebruiken om te bepalen of u een lening wilt verlenen en vervolgens eenvoudig de richtlijnen in een dashboard Power BI visualiseren.

Gegevensgestuurde kredietrisicomodellen verminderen het aantal leningen dat wordt aangeboden aan degenen die waarschijnlijk de standaardinstelling hebben, waardoor de winstgevendheid van uw leningportfolio toeneemt.

Architectuur

Architectuurdiagram Download een SVG van deze architectuur.

Onderdelen

  • Azure Machine Learning:Machine Learning helpt u bij het ontwerpen, testen, operationeel maken en beheren van predictive analytics in de cloud.
  • Power BI biedt een interactief dashboard met visualisatie die gebruikmaakt van gegevens die zijn opgeslagen in SQL Server om beslissingen over de voorspellingen te nemen.

Volgende stappen