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求索科学转型之路 　　摘 要：目前，商业银行对零售业务的重视程度不断加大，个人客户对银行的零售业务也提出了更多需求，为进一步拉动零售金融服务的增长，提高客户满意度，亟须改进零售信贷业务的经营管理方式，需要对其精细化、智能化、自动化管理。根据大数定律，对客户的信息进行挖掘、分析和提炼，开发出基于数理统计技术和数据挖掘技术的信用评分模型，用于对个人客户的信用风险进行评估，并应用到信贷审批决策过程中，为商业银行实现零售业务的战略转型提供了先进的风险管理技术支持。 　　关键词：信用评分卡；商业银行；战略转型 　　中图分类号：F832.33 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）23-0198-02 　　随着中国全面建设小康社会的进程加速，社会财富不断增加，使得个人客户对银行的零售业务提出了更多需求，进一步拉动了零售金融服务的增长。为了提高股东的价值回报，打造商业银行的国际竞争能力，各商业银行对零售业务的重视程度不断加大，财务资源、人力资源配置和风险管理的重心都开始向零售领域转移。 　　由于零售业务具有笔数多、单笔金额小、数据丰富的特点，决定了需要对其进行精细化、智能化、自动化的管理模式。但是，长期以来中国商业银行的经营管理方式比较粗放。通过对客户的信息进行挖掘、分析和提炼，开发出基于数理统计技术和数据挖掘技术的信用评分模型，用于对个人客户的信用风险进行评估，并应用到信贷审批决策过程中，为商业银行实现零售业务的战略转型提供了先进的风险管理技术支持。 　　一、个人信用评估的发展历史和现状 　　零售业务中的个人信用评估制度在一些发达国家已有100多年历史，经历了经验法则、信用评等制度、信用评分制度的发展历程。经验法则是审批人根据审批经验，在不断的摸索之后制定相关的决策指标和规则，列出拒绝或接收授信客户的特征，制定相应的审批政策，并最后由审批人主观判断是否贷款。这种方法执行上虽然比较方便，但是容易因为审批人的主观意愿造成偏差，且在业务量大的情况下，很难配备足够的有经验的审批人，容易造成“一放就宽，一收就紧”的局面。信用评等制度是将影响个人信用的各种属性列出，并针对不同属性的不同情况，赋予不同的等级，得到对客户的总体信用情况的评估。这种方法避免了受单一因素的影响，在一定程度上增强了审批的客观性。信用评分制度是将各种属性赋予不同的分数后相加，用总分来评估个人的信用情况，经过不断的改进和完善，目前已经发展出基于对客户历史数据的分析挖掘决定评分属性和相应权重的技术方法。这种信用评分可以预测客户未来的违约可能性，是目前国际先进银行普遍使用的方法。它的出现，为消费者信用行业提供了一个有效的工具，使得发达国家的贷款体系和审批程序发生了根本变化。 　　美国银行的零售信贷审批业务也经历了3个发展阶段：初级阶段是100%的信贷由授信人员判断和决定；完善阶段是实施系统自动拒绝客户策略，其他申请由授信人员人工决策；成熟阶段则根据信用评分实行有选择的自动批准和拒绝决策，只有中间地带的申请由授信人员决策。在花旗银行，系统可以根据客户信息自动给出该客户的信用评分，并显示出客户的贷款标准和报酬率，为信贷审批决策提供依据。这种根据信用评分开发的业务系统，实现了零售业务的自动化、标准化、智能化，能够节约银行的运营成本和人力成本，并提高了业务的处理效率，缩短了客户的等候时间，目前应用于国际先进银行零售信贷管理业务中的各个阶段，如客户申请审批、初始额度核定、额度利率设置、额度调整管理、授权管理、催收管理、客户流失管理等等，已成为世界高水平银行保持其核心竞争力的关键技术，是零售业务的规模化的必要条件。 　　二、个人信用评分技术 　　信用评分是运用数理统计技术和数据挖掘技术，通过对客户的人口特征、信用历史、交易行为等信息进行挖掘、分析和提炼，找到蕴藏在复杂数据中反映消费者风险特征和预期信贷表现的规律，发展出预测模型，预测贷款申请人或现有借款人违约的可能性，并以评分的形式来综合评估客户未来的信用表现，分数越低表示客户未来违约的可能性越大，反之表示违约的可能性越小。 　　信用评分有不同的类型，应用于零售业务管理中的不同领域。按照消费信贷的生命周期可以分为以下几种：申请评分模型，根据客户申请时的信息进行评分，用于决定是否授予客户贷款以及初始额度；行为评分模型，根据客户的账户历史使用行为进行评分，用于对客户的信贷账户进行贷后管理；催收评分模型，根据客户账户的欠款情况和历史使用行为，用于对客户欠款进行催收的管理。如按照模型预测的客户未来表现结果进行分类，可以将模型分为以下几种：风险评分模型，用于预测客户违约拖欠的概率，如客户未来一年内拖欠贷款90天以上的可能性；收益评分模型，预测客户给信贷机构带来收益潜力的大小；流失倾向评分模型，预测客户在未来一定