Kreditriskbedömning + fallissemangsmodeller

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Lösningsidé

Om du vill att vi utökar den här artikeln med mer information, till exempel potentiella användningsfall, alternativa tjänster, implementeringsöverväganden eller prisvägledning, kan du berätta för GitHub Feedback!

Kreditriskbedömning är en komplex process. För att fastställa sannolikheten för standardvärde viktar alltid olika kvantitativa indikatorer noggrant och godkänner de bästa kandidater baserat på den information som är tillgänglig för dem.

Den här lösningen fungerar som en kreditriskanalys som hjälper dig att poänggöra kreditrisker och hantera exponering med hjälp av avancerade analysmodeller. Azure Machine Learning ger dig förutsägelseanalys som hjälper dig att utvärdera kredit- eller låneprogram och endast accepterar de som faller över vissa kriterier. Du kan till exempel använda de förutsagda poängen för att avgöra om du ska bevilja ett lån och sedan enkelt visualisera vägledningen i en Power BI instrumentpanel.

Datadriven kreditriskmodellering minskar antalet lån som erbjuds till lån som sannolikt kommer att försummelse, vilket ökar lönsamheten i din låneportfölj.

Arkitektur

Arkitekturdiagram – Ladda ned en SVG för den här arkitekturen.

Komponenter

  • Azure Machine Learning:Machine Learning hjälper dig att utforma, testa, operationalisera och hantera prediktiva analyslösningar i molnet.
  • Power BI en interaktiv instrumentpanel med visualisering som använder data som lagras i SQL Server för att fatta beslut om förutsägelserna.

Nästa steg