第三节　评分应用

信用评分的应用范围广泛，包括申请准驳、进件额度决定、贷后额度管理、中途授信、复审作业、交易授权、风险定价、交叉销售及催收作业等。若搭配决策支持系统（Decision Support System，DSS），更能发挥其强大的效益。

由于评分较细，为求风险排序平滑及使用方便，通常会将其切分为10～20个风险等级（Aligned Risk Grade，ARG），将风险相近者归为一类（见表1-10）。

表1-10　风险等级制与累计违约

风险等级制订完成后即可依据各等级所对应的累计核准率与累计违约概率决定临界点（Cut-Off Point）（见图1-10）。

图1-10　决定临界点（Cut-Off Point）分析

图1-10以申请评分卡为例，若希望进件核准率在八成以上，临界点应设定在风险等级7，其对应的预期违约概率为3.9%。不过若银行可容忍的最高违约概率为3%的话，临界点应调整至风险等级9，其对应的核准率为72.6%。由此可知，若想提升核准率，必须承受更高的违约风险；反之，若欲压低违约率，势必牺牲案件的核准率。因此，评分临界点也可视为银行业务及风险的平衡点。

临界点的个数可分为单临界点、双临界点及多临界点，其中单临界点将客户一切为二，不是直接核准就是直接拒绝，此方式较为少见（见图1-11）。双临界点的概念为高临界点以上核准，低临界点以下拒绝，介于两临界点之间者则由人工进一步审核。

多临界点多与决策树结合，不同条件下搭配不同评分临界点，做出不同的决策。在使用多临界点时须注意勿加入过多风险条件，否则，将降低信用评分的影响力（见图1-12）。

任何预测模型皆因无法达到完美的境界，难免造成误判。因此遭到评分临界点直接拒绝的案件，事后应给予申覆机会，此类分数低于临界点的重判称为“低分重判”（Low-Side Override，LSO）。反之，某些案件虽然高于评分临界点，但因特殊原因将其拒绝，此状况称为“高分重判”（High-Side Override，HSO）。无论是低分重判还是高分重判皆需控制在一定比率之下，并且事后观察其表现表现。

图1-11　单/双临界点范例

图1-12　多临界点范例

若银行同时采用两张信用评分卡，可做交叉参考，两种评分皆高者，风险相对较低，但若两项评分皆不佳，则可推断其风险较高。其应用概念如图1-13所示。

图1-13　内外信用评分使用策略

较常见的状况为银行同时采用内部信用评分及外部，如联合征信中心的评分，两者采用变量的考虑面向可能有所不同，因此，可产生互补的效果（见图1-14）。

图1-14　联合征信中心评分

当发现两张信用评分卡评分结果出现差异越来越大时，应尽速调出案件以人工重新审阅，并详细检查评分卡中的变量区分效力有无偏差或是出现偏移现象。

另外一种双评分卡的应用是风险维度与贡献度维度的搭配。由于信用评分以风险为主要考虑，但银行的经营，业务成长与风险管理应并重，两者缺一不可。为在损益中取得平衡以追求最大利润，决策应同时参考信用评分及客户贡献评分。

近年来，信用评分成为风险管理重要的工具，各金融机构纷纷投入资源发展各式评分卡，一时之间成为热门的讨论话题，仿佛有了信用评分就能无往不利。诚然，信用评分提供了科学化的风险量尺，但绝非风险管理的万灵丹。

事实上，再精密、再昂贵的工具也应有完整的后勤支持及正确的使用观念。评分模型高度依赖优质的信息管理体系，没有扎实的基础建设，就不会有可靠的信用评分。除此之外，影响客户风险的内外部因素随时都在变化之中，MIS人员对评分模型必须进行连续监控修正，风险管理人员也必须随时调整策略，所以，信用评分并非一次性的工程。

在建模及后续的维护过程中，MIS和IT人员运用统计及信息管理技术，使模型达到最佳的预测效力。但不要忘记，工具的本质还是工具，同样的评分卡在不同管理者的使用之下，再搭配不同的策略，可能会得到截然不同的结果。用户的知识、经验及观念才是真正决定信用评分效果的关键因素。