Kredi Riski + Ödenemeyen Borç Modelleme

Machine Learning
Power BI
SQL Server

Çözüm fikri Solution Idea

Daha fazla bilgi, uygulama ayrıntıları, fiyatlandırma Kılavuzu veya kod örneği ile bu makaleyi genişletmemizi istiyorsanız GitHub geri bildirimlerindenhaberdar olalım!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!

Puanlama kredisi riski karmaşık bir işlemdir.Scoring credit risk is a complex process. Merler, varsayılan olma olasılığını tespit etmek ve bunların kullanabileceği bilgilere göre en iyi adayları onaylamak için çeşitli nicel göstergelerini dikkatle değerlendirin.Lenders carefully weigh a variety of quantitative indicators to determine the probability of default and approve the best candidates based on the information available to them.

Bu çözüm, kredi risk çözümleyici görevi görür ve gelişmiş analiz modellerini kullanarak kredi riskini ve pozlamayı yönetmenize yardımcı olur.This solution acts as a credit-risk analyzer, helping you score credit risk and manage exposure using advanced analytics models. R Services ile SQL Server 2016, kredi ve kredi uygulamalarının değerlendirilmesine yardımcı olan ve yalnızca belirli ölçütlere ayrılan olanları kabul eden tahmine dayalı analiz sağlar.SQL Server 2016 with R Services equips you with predictive analytics that help assess credit or loan applications and accept only those that fall above certain criteria. Örneğin, öngörülen puanları bir kredi verip vermeyeceğinizi belirlemenize yardımcı olması için kullanabilir ve ardından Power BI panosundaki kılavuzu kolayca görselleştirebilirsiniz.For example, you might use the predicted scores to help determine whether to grant a loan, then easily visualize the guidance in a Power BI Dashboard.

Veri odaklı kredi riski modelleme, varsayılan olarak, kredi portföyünüzün kârlarını artırarak, varsayılan olarak satışa sunulan ödünç verenler sayısını azaltır.Data-driven credit-risk modeling reduces the number of loans offered to borrowers who are likely to default, increasing the profitability of your loan portfolio.

MimariArchitecture

Mimari diyagramı Bu mimarinin bir SVG indirin.Architecture Diagram Download an SVG of this architecture.

BileşenlerComponents

  • SQL Server R Services: SQL Server Merder ve ödünç veren verilerini depolar.SQL Server R Services: SQL Server stores the lender and borrower data. R tabanlı analizler eğitim ve tahmin edilen modeller sağlar ve tüketim için tahmin edilen sonuçları verir.R-based analytics provide training and predicted models, as well as predicted results for consumption.
  • Azure Machine Learning: Machine Learning tahmine dayalı analiz çözümlerini bulutta tasarlamanıza, test etmenize, kullanıma almanıza ve yönetmenize yardımcı olur.Azure Machine Learning: Machine Learning helps you design, test, operationalize, and manage predictive analytics solutions in the cloud.
  • Power BI , tahmine dayalı kararları almak için SQL Server depolanan verileri kullanan görselleştirmede etkileşimli bir pano sağlar.Power BI provides an interactive dashboard with visualization that uses data stored in SQL Server to drive decisions on the predictions.

Sonraki adımlarNext steps