信用評估方法

過去，金融業界在評估客戶信用風險時，最常使用的莫過於經驗法則，然隨 著消費金融的市場日異茁壯，單憑藉徵審人員人工的審核方式己趕不上龐大的進 件量。因此，目前業界最常使用的評審方式是，信用評等方法以及信用評分方法，

再配合徵審人員豐富的授信經驗，不但強化了審核的速度和效率，在處理特殊案 件時亦能發揮最佳效果。然除了上述常用的三種評估方法外，仍有其他信用評量 法，以下茲就各評估方法加以說明，並匯整如表2.1：

一、經驗法則（Rules of Thumb）：

經驗法則為傳統金融機構用以評斷授信風險的方法，該方法著重由徵審授 信人員憑藉過去的經驗，以主觀的判斷作成案件准駁的依據，因此執行上較為 容易，彈性也較大。但相對地容易受到個人主觀的判斷，而欠缺客觀性，容易 導致相同的案件，在不同的徵審、授信人員審核下，會有不同的結果。

二、信用評等制度(Credit Grading System)：

信用評等制度是將客戶的各項資訊，細分為若干項目，然後由系統針對各 項目進行評估，並給予適當的等級，用以代表其綜合信用評價。此方法不僅可 消除經驗法則中徵審授信人員主觀判斷造成的差異，亦可避免因徵審授信人員 而產生不同的評價。但其缺點是評等項目不易選擇，評斷標準須明確否則仍會 造成差異。和經驗法則最主要的差異為信用評等法參考判斷的資料較多，也較 客觀。

三、信用評分制度（Credit Scoring System）：

信用評分制度是目前銀行在消費金融業務中使用最多的，它可以解決消費 金融業務要求時效性及量大的特性。該方法係將客戶的資料，透過信用評分表 給予各項目一個信用分數，最後加總得到一個總分，總分愈高代表償債能力愈 強。而評分項目之選取，可透過經驗、統計方式、歷史資料等方式，選取顯著 項目。該方式藉由將評估項目由評等改為實際量化資料，明確訂定各種變數實 際分數，使得授信人員可以較客觀的評分，然其最大的問題在於評分項目的選 擇不易。

四、信用評等及評分混合制：

混合制係結合信用評分制度及信用評等制度，依據信用評分表所得到的總 分，予以分級，相同等級者給予相同的授信條件。其優點為結合信用評分制及 信用評等制的特性，但缺點為複雜度太高，執行不易。

五、統計方法：

該方法係透過統計分析的方式來區分信用風險，目前針對銀行信用評估的 研究，大多採用：區別分析、Probit 或Logistic廻歸等統計方法。其具有相當 的客觀性，相對複雜度較高，變數選擇不易，但若能結合用評分制度，將使評 分表更具說服力及可運用性。

六、專家系統法：

專家系統法係利用電腦資訊科技的技術來建立自動評核系統，用以輔助徵 審授信人員的審核工作。其中包涵類神經網絡、範例學習法及傳統知識庫系統 等。此種方法一樣具有客觀性，但缺點一樣為太複雜，且困難度高，執行不易。

表2.1 信用風險評估方式之優劣比較表

Probit或Logit model 等，來區分信用風險。

資料來源：龔昶元(1998)，呂美慧(2002)