【特別企劃】信用評等與資產鑑價系統化估計原理與導入效益

台灣金融法規嚴峻，銀行業業務彈性有限，放款收息成為主要收入。多數銀行 現有的人力和作業流程，難以因應來自個人或 企業所提供之種類不可勝數的擔保品，導致無 法維持信用評等和資產鑑價的品質。事實上， 建立信效度兼具的估計準則並不困難，只要利 用統計模式為分析基礎，再建立系統將其流程自動化，即可達到事半功倍的效果。

亞洲銀行業獲利風險偏高 台灣地區銀行為最

里昂證券於去年初曾對亞洲國家金融業的風險 管理提出看法，表示普遍壞帳問題嚴重。香 港、中國、印度的銀行紛紛榜上有名，但里昂證券表示最嚴重的是台灣金融業，其ROA 約0.5%，為亞洲國家獲利能力最差者。台灣 銀行業的備抵呆帳占總放款率僅0.3%，若提 升至平均水準( 約1.4%) 則獲利至少減少50% 以上。壞帳來源除企業放款外，個人的長短期 貸款也不可忽視；超過800 萬的信用卡持卡 人數，超過7,500 億的個人消貸放款，以及佔 GDP13 兆近50% 的6 兆5 千億房貸加修繕和 建築貸款，都潛藏一定程度的壞帳風險。

個人信評準則模糊，尺度不一關聯不足

信用卡、短期信貸乃至於長期房貸，各家銀行 都有一套內容接近的信用對照或自評表，形式 多如表一所示。不難發現各項準則在評估的其 實是主觀的還款能力，並非真正的個人信用， 而且涵蓋面向不足，衡量標準合理性不明。信 用卡申請時的核卡級別亦復如此，申請表各欄 位資料均有一分數換算的對照表，粗略的累加 總分後，差不多決定了卡別和額度的級距，最 後通常再由主管確認。對銀行而言，錯估個人 信用的損失，除了高估產生的欠款，還應計算 低估而未獲得的利息。

擔保品種類繁多 鑑價成本高且人力經驗不足

企業貸款的金額往往數以千萬計，必須要求擔 保品降低風險，銀行願接受的擔保品種類越 多，風險係數也隨之增加。房產、土地、名車 等常見種類，其估價結果就常有爭議，實際上 更有古董、珠寶、藝術品等稀有品項，不但價 值難以估計，甚至真偽也難以辨識。將擔保品 鑑價外包的銀行，必須支付高額的費用；自有 鑑價人員的銀行，則有專業素質不齊且人力普 遍不足的問題。在有限的預算和人力下，擔保 品的折舊與時間價值無法定期檢驗，潛藏擔保不足的風險。

建構科學分析模式，提高估計精確度

政府部門和金融機構都有同時對大量不動產 估價的行為， 前者為了課稅， 後者為了管理風險。國外早在1960 年代就已發展應用 電腦輔助大量估價(Computer Assisted Mass Assessment, CAMA)， 至1990 年開始普遍應 用於輔助房貸授信時的估價，稱為電腦自動估 價模型(Automated Valuaton Models, AVMs)， 基本原理為以實際交易資料為樣本，建構統計 模式後，再將流程自動化，日後即可大批量且 不定期自動重估；但這方面也一直被視為高度 專業且客製化程度高，不易被大量系統化以致 普及受限。此外，可資應用的模式不在少數， 各有優劣差異。本文另補充單因子變異數分析 模式，簡介其較少為人所知的模擬功能。

評估標的千奇百怪，顧問協助不可或缺

本文雖然建議銀行推動信評與鑑價作業系統 化，但並非試圖以系統取代人力，或者否定鑑 價專業人員的價值。相反的，在建立分析模型時，專業人員對篩選變數和界定操作性定義， 有舉足輕重的影響力。尤其當擔保品種類特殊 或稀有時，更有可能需要跨領域專家的顧問協助，才能使模型有良好解釋力，也有利於延長模型的壽命和維護效率。

系統處理事半功倍，信評鑑價一勞永逸

徵審作業的品質是銀行獲利的關鍵因素，但不 表示理應投入極高的成本和工時反覆執行。導 入信評和鑑價系統，可有效降低人工作業的誤 差和溝通成本、委外鑑價成本，縮短大批擔保 品鑑價時間，自動監控預警擔保適足率，提供 跨部門風險管理決策支援。系統資料庫進一步 升級至可存放影音、圖像等非結構資料時，還 能匯整客戶社群活動資訊，整合巨量資料分析 技術，協助銀行精準推薦不同評等客戶金融商品，實施更完善的客戶關係管理。