Кредитные риски при выдаче ссуд и моделирование неплатежеспособности

Машинное обучение
Power BI
SQL Server

Концепция решения

если вы хотите узнать больше о том, как получить дополнительные сведения о возможных вариантах использования, альтернативных службах, рекомендациях по реализации или ценах, сообщите нам о GitHub.

Оценка кредитного риска — это сложный процесс. Для определения вероятности по умолчанию и утверждения лучших кандидатов на основе информации, доступной для них, рекомендуется тщательно взвесить различные количественные показатели.

Это решение выступает в качестве анализатора кредитных рисков, помогающего оценить кредитный риск и управлять экспозицией с помощью моделей расширенной аналитики. Машинное обучение Azure предоставляет прогнозную аналитику, помогающую оценивать кредитные или заемные приложения и принимать только те, которые относятся к определенным критериям. например, вы можете использовать прогнозируемые оценки, чтобы определить, следует ли предоставлять кредит, а затем легко визуализировать рекомендации на панели мониторинга Power BI.

Моделирование кредитных рисков, управляемых данными, сокращает количество займов, предлагаемых отправителям, которые, скорее всего, будут по умолчанию, увеличивая рентабельность портфеля займов.

Architecture

Схема архитектуры . Скачайте SVG этой архитектуры.

Компоненты

  • Машинное обучение Azure: Машинное обучение помогает проектировать, тестировать, эксплуатацию и управлять решениями прогнозной аналитики в облаке.
  • Power BI предоставляет интерактивную панель мониторинга с визуализацией, которая использует данные, хранящиеся в SQL Server, для принятия решений по прогнозам.

Дальнейшие действия