中小企业信用评分研究本中心风险研究小组阮正治、敬永康一、前言传统的企业信用风险研究，主要以财务变量为评估标准，而中小企业因财务报表数据取得不易，且其信用质量受到企业负责人的影响程度极高，以致不易在银行取得授信。
过去银行为解决这个问题，乃利用分行与客户建立的关系架构(Relationship Structure)，对授信户产生认识，再利用授信专员的主观认知，建立对授信户的信用状况及借款条件分析。
许多国家(包括我国)的大部分银行，皆以如此的授信机制持续实施多年；但是在1990年代初期，美国金融机构因合并及直接金融盛行的竞争结构改变，以致关系网络被打破，传统授信机制产生变化，促使银行利用信息整合技术在消费金融信用风险研究的经验，应用于中小企业授信上，并在内部及外部信用信息的充分整合下，产出中小企业之信用评分机制(SME Scoring)。
二、中小企业信用评分之发展及做法(一) 大型银行运用实况在美国，最早将信用评分运用于中小企业授信者，主要为拥有足够数据建置模型的大型银行，如1993年时的Wells Fargo及Hibernia Corporation，这两家银行于1995年在中小企业的授信金额，有接近六成以上的成长，并且在未广设分行的情形下，仍将业务成功拓展至全美五十州。
其它如BankAmerica针对金额50,000美元以下的授信户，以其中的信用良好15,000户与信用不佳15,000户，开发信用评分模型；Fleet Financial Group则使用信用评分，评估金额100,000美元以下的授信户；Bank One更完全依赖信用评分，评估金额35,000美元以下的授信户，而且金额1,000,000美元以下的授信户中，有百分之三十是仅靠评分核准的。
(二) 信用评分拓展及广泛运用1995年3月，Fair, Issac与Robert Morris Association (RMA)共同发表中小企业评分服务(Small Business Scoring Service, SBSS)产品，该评分模型系以美国十七家银行的五个年度中小企业授信户资料建置而得，样本数超过5000家，其标准为总营收5,000,000美元以下，授信金额250,000美元以下之中小企业，并以金额35,000至250,000美元之授信户适用中小企业评分，将金额35,000美元以下之授信户，另设微型(Micro)企业评分机制，此系因微型企业财务数据可能失真，尚需以经营者本身的信用状况为主要信息，方能务实且客观评估其信用风险；其后如CCN-MDS，Dun & Bradstreet，Experian等公司，也相继提供类似的产品。
由于此共同信用评分服务的产生，使信用风险研究由过去仅是分享资料(Sharing Pooling Data)，进而发展至分享信用工具(Sharing Credit Solution)的环境，不过经营之成败，仍需取决于使用这些工具的人本身。
至今，SBSS中小企业评分服务每年提供予350家金融机构运用，评估之授信户计900,000家，使用地区则推广至美国、西欧及亚洲地区。
(三) SBSS中小企业评分服务的开发程序1、认定信用优劣：信用优劣之定义如下信用良好—最近4年内之30天逾期纪录不超过2次。
信用不佳—曾有60天逾期纪录。
2、处理试用样本(Trial sample)：参与银行充分了解正确抽样的过程，并实际进行测试与分析数据问题。
3、搜集正式样本(Full sample)：每家参与银行提供300户样本，其中信用良好100户、信用不佳100户、申请被拒绝(Declined)100户。
4、拟订变量数据：信用信息机构(Credit Bureau)之消费者及企业户信用报告资料、财务比率、申请资料。
5、依产业指标调整财务比率。
6、数据处理。
7、建构评分模型的权数。
8、测试风险区隔：风险之区隔，如组织型态别、产业别、地区别、营收别、授信类别、授信金额别等；经测试发现，应该以授信金额35,000美元为风险区隔，分为两种评分机制。
9、研究申请被拒绝户资料之推论测试。
10、针对使用者要求，在授信金额35,000美元以下的评分，区分为需要财务数据及不需要财务数据两种模型。
三、中小企业信用评分之应用及影响(一) 中小企业信用评分之应用就如前言所述，关系架构的授信体系受到冲击后，促使信息技术整合的概念抬头，因此近来对于关系架构与信息运用的研究上，也出现相同的结论：1、关系的新旧，与资金借贷成本的降低，并无显著差异。
2、对于中小企业而言，关系的建立，并未有效减少许多借款的限制条件。
3、金融市场愈竞争，关系建立的投资将大幅降低。
各银行因而增加投入在信息技术的发展上，运用信用评分的授信评估工作，亦逐渐增加，而关系结构信息之数量化及客制化，也将成为该工作未来的重要发展。
因此，银行在关系网络变动下，增加信息技术整合是有利的途径，美国联邦准备理事会(Federal Reserve Board)在1997年所调查的54家银行中，有38家采用信用评分系统，作为评估中小企业授信之依据，其中尤以资产超过150亿美元的大型银行，较其它中小型银行，更可能使用信用评分系统。
另外，亚特兰大联邦准备理事会(Federal Reserve Board of Atlanta)于1998年所作之一般性研究调查发现：在99家大型银行中，有63%已建立中小企业信用评分系统，11%则计划在1999年以前建置；在中小企业的认定方面，73%认为在授信金额100,000美元以下，27%认为在250,000美元以下；在信用评分的应用方面，42%作为授信判断的决策依据，32%作为授信条件之决策，13%作为信用表现的监测，并使用行为评分，而有87%使用付费的评分卡。
(二)中小企业信用评分之影响1、对信用审核机制之影响：改善信用审核之机制、降低成本，将授信政策一致化，并提升客户服务效率，降低主观判断之监督风险。
2、对授信决策信息之影响：中小企业授信在本质上属企业融资，与个人融资仍有差异，考虑的因素复杂性较高，且中小企业彼此的差异性大，其授信评估之依据，需赖信用评分与关系模式相互辅助而建立，因此授信决策信息之整合将更为复杂及完备，尤应避免信用不佳企业之资料缺漏与数据质量不佳的情形发生。
3、对中低收益型中小企业放款数量之影响：Padhi, Woosley, Srinivasan在1998年针对不易取得银行授信的中低收益型中小企业，所进行信用评分与放款数量之研究显示，信用评分机制对中低收益型中小企业的授信取得应是有利的，其结果如下：(1)没有信用评分机制的银行，对中低收益型中小企业放款的数量，明显较有评分机制者少。
(2)运用信用评分的银行，对中低收益型中小企业放款的数量，与其它企业并无明显差异。
(3)运用信用评分的银行，其分行数的多寡，并不会影响其对中低收益型中小企业放款的数量。
(4)没有信用评分机制的银行，会因为分行数的多寡，影响其对中低收益型中小企业放款的数量。
四、中小企业信用评分之改进与未来努力的方向(一)中小企业信用评分之使用及改进意见分析根据Corporative Executive Board在2000年针对银行使用中小企业信用评分作业方式之意见调查，结果如下表所示：由上述银行改进意见可知，中小企业信用评分模型的建置，仍需资料面之密切配合才趋完善。
一般企业信用评分数据以财务变量为主，但其它如产业信息，总体经济数据等变量亦不宜缺漏；另外，中小企业会计制度较不健全，财务状况似不透明，故其财务变量可能失真。
因此信用评分中财务变量的权重不宜过高，且应搜集如负责人信用评分、银行信用往来纪录、资本额与营业额成长，及相关经营管理与企业展望等数据变量，并提高其权重，促使中小企业信用评分更趋实际与客观。
(二)未来努力的方向金融机构为符合巴塞尔监理委员会的新协议规范，亦需将中小企业信用评分程序，纳入其征授信管理系统，以求信用风险评估皆可量化处理。
未来，中小企业信用评分工作在巴塞尔协议中，所应该尽的努力如下：1、中小企业信用评分为风险区隔的概念，并非以授信个体来检视之，因此应将信用评分之调整，作为风险区隔的过程。
2、过去信用评分之目的，为评估信用的好坏区分，但是巴塞尔协议对于信用良好者的信用状况，仍需要作分级的比较，进而计算出违约机率的最佳估计信息。
3、信用风险区隔的处理，有很大的问题，例如，当风险区隔有10种或是5种，则在区分上，若对于某种风险因子处理的数据，过于偏颇或缺乏，将导致风险区隔的因子与整体的结果间，产生差异。
4、信息的掌握，主要是依靠历史资料，虽然有些研究信用评分的学者，认为经济的荣枯，已反映在变量的变化上，但经济情况也可能使变量的敏感性产生变化，故应将总体经济，及产业前景等变动因子，加入对于风险系数的估计。
例如，当信用评分遇到经济情况变化时，应该予以调整，如下图：图：信用评分与总体经济敏感性5、信用数据的完整纪录及使用(如数据仓储)将是重要工作。
6、在中小企业信用风险分析上，风险模型及投资组合特性的计算，仍处于相当起步的阶段。
7、未来主管机关与银行业者的合作，将为必然的趋势。
参考文献：1.Corporative Executive Board (2000), “Credit Scoring for High–End Small Business Customers”, Business Banking Board Issue Brief.2. David P. Ely and Kenneth J. Robinson (2001), “Consolidation , Technology and the Changing Structure of Bank’s Small Business Lending”, Economic and Financial Review First Quarter 2001.3. Latimer Asch (1995), “How the RMA/Fair, Issac Credit-Scoring Model Was Built”, The Journal of Commercial Lending.4. Loretta J. Mester(1997), “What’s the Point of Credit Scoring?”, Business Review Sep/Oct 1997, Federal Reserve Bank of Philadelphia.5. Mark Zmiewski (2000), “Credit Score in Good Times … and Bad”, The Journal of Lending & Credit Risk Management.6.Michael s. Padhi, Lynn W. Woosley, and Aruna Srinivasan(1998), “Credit Scoring and Small Business Lending in Low- and Moderate- Income Communities”, Federal Reserve Board of Atlanta.7. Mitchell A. Petersen (1999), “Bank and the Role of Lending Relationsh ips：Evidence from the U.S. Experience”, Northwestern University Working Paper.8. Robert Eisenbeis(2000), “Credit Scoring and Lending to Small Business”,The Changing Banking Structure and its Impact on Small Business Conference Report, U.S. Small Business Administration.。