消费金融信用风险研究信用评分概述

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1、消費金融信用風險研究—信用評分概述本中心風險研究小組丁正中壹、信用評分的發展歷史(Historyofcreditscoring)信用源於拉丁語credo，意謂「相信」(believe)，因為借貸雙方彼此信任的關係而達成交易，但借方為降低損失，在決定借款前，會先評估借款人的風險高低，作為是否借款之參考，而信用評分(CreditScoring)便是基於這樣的概念，所發展出來的風險評估工具。一般認為Durand在1941年將Fisher(1936)提出的鑑別分析方法(DiscriminantAnalysis)應用於區別貸款客戶好壞，為信用評分應用之開端。另有一種

2、說法是，在1930年代，郵購公司(mail-ordercompany)為了克服不同的信用分析人員對於信用決策產生不一致情形，引進數值評分系統，而二次世界大戰發生後，因大多人都投入戰場，許多信貸公司(financehouse)及郵購公司缺乏專家做信用分析工作，這些公司便要求有經驗的人將評估信用的準則寫出來，方便沒有經驗的人做貸款決策。總之，早期設計評分卡(Scorecard)統計學家，最初的想法，是想仿照在申請保險時，會有一張評分卡，依據不同年齡及性別，而給予不同的費率，若是銀行在辦理貸款時，也能設計一張評分卡，依據貸款客戶的特性，給予不同分數，作為是否授信

3、的依據，可以有效節省核貸的時間，又能達到風險管理的目的。在1950年代，已經有人將自動化的信用決策與統計分類技術結合，發展幫助授信決策的模式，但因計算工具的不便，在樣本數及評分模式設計上限制頗多。而在此期間，由數學家BillFair及工程師EarlIsaac在舊金山(SanFrancisco)成立第一家信用評分顧問公司。1960年代信用卡的出現，讓銀行及信用卡發卡機構瞭解到信用評分是非常好用的工具，因每日都有大量的申請案件，在成本及人力考量下，自動化的決策可以節省不少成本及人力，又能維持一定的決策品質，而隨著電腦科技的快速演進，信用評分8與決策支援系統(d

4、ecisionsupportsystem)結合，使應用層面更廣泛，例如：汽車貸款、信用卡、郵購、直銷、房貸、保單、手機帳戶等皆可透過評分系統作客戶管理。貳、信用評分原理(ThePrincipleofCreditScoring)信用評分基本原理是借由分析技術，由過去的資料來研發能預測未來授信客戶表現的分數，其假設在授信審核時有一些已知的客戶特性(characteristics)，會與授信客戶未來是否準時還款有關連，一旦找出這些關連性，在假設未來情況會與過去相類似的情形下，可以套用現在的資料，作未來的預測。這些假設與早期授信人員大多運用過去授信審核的經驗，判斷

5、授信戶未來是否還款的情形相同，所不同的是現在許多資料可紀錄在資料庫中，藉由軟體及演算法(algorithm)的輔助，可使分析更精確。特別要注意的是，信用評分模式是假設未來情況會與過去相類似(Thefuturewillresemblethepast)，但未必都是如此，且通常時間經過越久，信用評分模式預測力會越差，所以評分模式建立完成後，會持續監控(monitoring)，以確保評分模式能有效運作。參、信用評分模式研發步驟(CreditScoringModelDevelopmentProcess)研發信用評分模式，要有熟悉市場分析、風險管理及統計方法的人員，並

6、由資訊部門提供資料庫及程式開發等相關協助，但要是否要自行研發，並沒有標準答案，時間、成本、人員訓練及未來維護都是考量的重點。本中心就先前研發信用卡申請人評分的經驗，大致整理以下研發步驟，或可提供有意自行研發的金融機構作為參考。一、研究目的及定義(ObjectiveandGood/BadDefinition)要發展評分模式前，必須先決定研究目的及想要預測的事件，並要有明確定義，未來在應用及解釋上才不致混淆，所以事件定義是經由討論決定，而非分析人員單獨決定。例如：研究目的為預測授信客戶未來一年發生違約的事件，但違約事件有許多不同定義，資料來源也可能不同，許多問

7、題要逐一釐清，討論會變得冗長而沒有效率，所以在討論前，先決定想要達成的目的，請資訊部門提供資料庫中相關的資料，8並由分析人員作初步分析，開始討論時會較有效率。值得注意的是，越複雜的定義，資料取得也越困難，所以定義除了要明確，也應盡量簡化。此外，模式未來應用目的不同，定義也可能不一樣，例如：同樣是延遲繳款超過45天的客戶，若模式的目的是在增加獲利或市佔率，較有可能定義為好客戶(Good)，但若目的是減少損失，較有可能定義為壞客戶(Bad)。二、資料庫與選擇樣本(DatabaseandSampleSelection)本中心先前將過期資料保存在磁帶中，造成研究人

8、員在資料擷取時的不便，在去年開始建置資料倉儲(DataWareho