本研究針對企業金融徵、授信人員評估中小企業放款風險時考量的因 素加以篩選，並探討授信決策者對各項因素的偏好程度，瞭解金融機構之 放款決策。本研究提出之結論與建議分述於以下兩小節。
5.1 結論
本研究之結論彙整如下：
1. 過去探討信用評等與風險評估的中、外文獻多以上市公司為研究對象，
選取變數也以財務量化因子為主，較不適用金融機構針對中小企業授 信放款之實際作業。本研究除彙整國內外信用風險評估相關文獻採納 之變數，並對銀行授信主管訪談瞭解其實務上常用決策因素，對以中 小企業為放款對象之金融機構具參考價值。
2. 本研究利用層級分析法將各專家對中、小企業眾多變數的主觀判斷量 化為權重，可供金融機構予以適當的應用。
3. 各金融機構可利用本研究之方法瞭解放款決策者實務授信準則與公司 內部既定審查原則是否相符，做為公司政策制訂方向修改或授信人員 再教育之參考。
4. 本研究之研究對象雖是批核中小企業借貸之授信人員，但方法略修改 後亦適用於一般上市、上櫃公司之放款決策分析。
5. 由於國內金管會要求金融機構於 2006 年底實施新巴爾賽資本協定，本 研究以台灣中小企業為研究對象，可幫助國內金融機構建立其專屬之 內部評等法。
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5.2 建議
本研究可能之後續研究有以下幾點建議：
1. 本研究由於時間因素，僅以一家金融機構做為分析範例，建議未來可擴 大問卷調查範圍，得到更廣泛且更具說服力之結論。
2. 本研究目前調查對象為金融機構之授信決策人員，分析其對中小企業各 項變數的偏好，此方法亦可針對企業內主管進行調查，將其分析結果與 放款決策者比較，瞭解借、貸雙方在企業能力與放款風險上之認知是否 有所差異。
3. AHP 方法建立在各評估因素之層級結構上，本研究在建構層級結構時，
即假設各因子間為階層關係且相互獨立，在未來研究上可嘗試找出各因 子之交互關係，建立一非線性網路結構，並以分析網路程序法(Analytic Network Process; ANP)作為分析工具。分析網路程序法為層級分析法之 延伸，可處理具回饋性質網路結構之決策問題。
4. 由於人的主觀判斷往往具有不確定性，或是表達方面具有語意型態的模 糊程度，然而 AHP 卻必須以明確的量化數值來進行評比，因此建議未 來研究者可導入模糊理論於評比標準中。
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