信贷业务包括信用卡业务，是银行极其重要的业务，超过三分之二的银行经营收入是利息收入和手续费收入，超过一半的银行资产是贷款。然而，银行在信贷业务中不可避免地承担着一定的风险，几乎无一例外地产生程度不等的坏账损失。
这是由于，我国的银行业长期以来都是以人工手段对新申请的客户进行信用审查和评级，而且，这些人工审查所使用的打分标准基本上都依赖于人们的主观判断或以往的经验。这样的信用审查标准无论在准确性，还是在客观性上都存在很大的偏差。而另一方面，对于大量的持卡客户，银行却缺乏有效的手段对其信用状况进行主动的监控和预测，以至于对持卡客户的信用额度、交易授权、逾期贷款等只能进行刚性的粗放式管理。随着我国贷记卡市场的迅速兴起，传统的信用风险控制手段已越来越暴露出它的缺陷和问题，信用风险已成为我国贷记卡市场发展的最大阻碍之一。
信用记分卡
国外信用卡市场多年发展的经验证明，信用记分卡技术（Credit Scoring）是监管信用卡信用风险的有力手段。那么，什么是信用记分卡？信用记分卡实际上是记分卡技术在信用风险管理方面的应用。它是一种用于个人信用风险控制的数学模型，即是利用数据挖掘技术对发卡行积累的大量客户历史数据进行分析，寻找出有关客户信用风险的特征值和规律，建立相应的数学模型，为新的信用申请者或已有的客户评估风险。
信用记分卡的建立是以对大量数据的统计结果为基础，具有相当高的准确性和可靠性，通常信用记分卡模型有三种类型：申请信用记分卡、行为信用记分卡和收账信用记分卡，分别为信用卡业务提供事前、事中和事后的信用风险控制。
申请记分卡用于对新申请客户的信用评估，它通过申请人填写的有关身份资料，即可以有效、快速地辨别和划分好/坏客户，帮助发卡行建立第一道——事前的信用风险安全网。
行为记分卡是通过对现有客户的行为进行监控和预测，从而达到评估持卡客户信用风险的目的。行为记分卡模型可用于信用额度的自动监控和调整、授权以及到期换卡，以及对坏账的预测。
收账记分卡是申请记分卡和行为记分卡的补充，特别是在持卡客户产生了逾期贷款或坏账的情况下建立的。收账记分卡被用于预测和评估对某一笔坏账所采取的措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，发卡行就可以根据模型的预测，对不同状况的逾期贷款采取不同的有效措施进行处理,从而降低收账风险。
不难看出，信用记分卡模型为银行信用风险，尤其是个人信用风险的控制提供了一个客观、准确的评估和控制机制。以数据统计分析为基础的数据挖掘技术，能够根据银行的商业政策，通过收集和分析客户的大量行为、信用和背景记录，归纳总结出“好客户”和“坏客户”的背景特征，包括：年龄、收入、性别、住房条件、婚姻状况、职业、教育状况等的不同属性，并能准确计算出不同属性值的客户群所具有的消费能力、还款概率，从而建立起能有效分辨好坏客户的数学模型，帮助信用卡机构树立信用风险防范的第一道防线。对于银行既有的客户，行为记分卡模型则能跟踪和监控每个客户的行为、消费和还款数据，并根据相应的模型，智能化地调整客户的信贷额度，对可能出现的拖欠、坏账也能提前进行预警。对已经出现的坏账，由数据挖掘技术建立的模型则能根据客户的背景、信用纪录，对该笔坏账的催收成本、回收的概率进行分析计算，帮助银行采取正确有效的措施。
由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。
SAS信用记分解决方案
作为在数据仓库、商务智能和分析方法论领域居领导地位的SAS公司，其针对银行信用风险推出的SAS银行信用记分解决方案（SAS Credit Scoring for Banking）充分运用了SAS在业界备受赏识的数据管理、分析和报表功能，能够为几乎所有类型的消费者借贷产品提供快速、准确的信用记分，从而帮助银行平衡风险得失。
银行利用SAS信用记分解决方案，还可以对申请客户及其行为进行评分，即评判该客户成为优质用户的概率有多大。评估并控制在现有客户放贷业务中的风险，以改善其消费策略。通过访问和收集客户个人信息和行为数据及预见性的分析，银行可以更好地理解导致违约、拖欠和最终坏账的特殊风险性质和继发属性。
具体地说，SAS银行信用记分解决方案可以提供以下功能：
一是对风险数据进行完善及全面的收集和管理。轻松地访问和匹配所有必须的个人信息和行为数据，例如贷款申请、消费记录等，以集成的数据抽取、数据仓库整理/消除重复数据、映射和加载能力为基础，建立易于访问、一致的、强健的数据集市。
二是无与伦比的绩效报表。利用该方案可以获得一系列基于网络的记分卡可靠性和放贷绩效报表。能够侦察并优先获得记分卡不可靠性信息和行为表现信息，以便进行管理和调整。
三是更快、更经济、更灵活的记分卡研发。利用该解决方案能够进行快速的申请和行为记分卡的内部研发、验证和执行。有助于根据银行的风险承受能力，提高快速上线性能，增强市场细分和定价策略，从而控制坏账，并优化账户服务和贷款申请的记分过程。该记分卡能够覆盖的业务领域包括：个人客户贷款、个人客户信用卡和小型商业客户贷款。
成功应用
SAS银行信用记分解决方案在国外银行业有许多成功的应用，国际金融巨头Australia and New Zealand Banking Group（ANZ）应用了SAS公司的信用记分和数据挖掘解决方案，以便能够开发先进的模型来制定更好的贷款战略。
作为全球100家大型银行之一并且总资产近1800亿美元，七年来，ANZ一直使用SAS数据挖掘解决方案，作为其信用记分系统的核心部分。据悉，ANZ公司在为零售贷款引入SAS和信用记分系统之前，其分行员工必须统一地手工执行评估每个贷款/信贷申请的复杂工作。这一评估流程现在很大程度上实现了自动化，并整合了SAS Enterprise Miner来开发有助于银行每年评估2000万信贷申请的模型。
通过SAS的自动化更简单的贷款决策，评估人员可以将更多的时间花在复杂的借款需求的客户身上——校准评估资源和信贷风险。而且还可以根据如资产、负债和财务稳定性的详细数据来审批信贷，在这一流程中可以完全排除有可能影响决策的个人偏见。
考虑到金融行业的激烈竞争，能够迅速响应市场变化对于每一家银行来说都至关重要。在零售贷款领域，SAS为ANZ还提供了额外的优势，例如，当需要更改评估流程时，使用SAS来分析问题，可以集中和统一应用该解决方案，从而避免任何的错误沟通和错误。
另外，SAS开发的信用记分模型还可以帮助银行确定有可能要承担过度信贷风险的信贷申请者。
正如ANZ高级投资组合模型经理Andrew Wilson-Annan所说：“SAS技术的优势在于多样性和灵活性，除了高度灵活的开发环境和实现卓越的数据管理之外，SAS是市场上公认的标准，拥有丰富的专业知识。在此基础之上是其实践证明的可靠性，这是我们七年来一直欣赏的一点。”
为了在同业竞争中获得竞争优势，同时遵守严格的Basel II国际银行法规，澳大利亚最具创新精神的银行BankWest同样选择和应用了SAS公司的信用风险管理解决方案，帮助其在内部建立信用记分卡，以精确细分其客户市场。
据悉，SAS信用风险管理解决方案能够帮助BankWest满足Basel II所有“三个支柱”的要求。允许BankWest计算和聚合市场和信用风险度量，以确保透明性和可比性。它还有助于BankWest改进资金分配并优化风险/回报组合。
BankWest投资组合管理和政策主管Ed Bradley表示，BankWest之所以选择SAS公司，是因为SAS的信用风险管理解决方案能够全面集成到整体信用管理架构中，能够提供由全球大型IT企业之一全面支持的“一揽子解决方案”。
