澳大利亚新西兰银行(集团)有限公司
在SAS帮助下，降低客户风险取得显著成效

作为全球100家大型银行之一并且总资产近1800亿美元，澳新银行(ANZ)七年来一直使用SAS数据挖掘解决方案，作为其信用评分系统的核心部分。

仅在澳大利亚，包括抵押、信用卡、个人贷款和透支的产品的信用－贷款决策每年价值达380亿美元。这一数字的核心是银行和其它贷款机构不仅保护它们自己的投资，而且还要保护它们放贷的客户的职责。

确定客户风险

根据澳新银行高级投资组合模型经理Andrew Wilson-Annan的说法，信用评分的使用有助于三个关键领域：确定可以获得信用的申请人；确定他们可以获得的信用额度；以及如果在客户违约时针对各个不同的客户所应采取的措施。

SAS 为我们提供了开发支持全面自动化评估系统的信用评分模型的能力，” Wilson-Annan说。

在 为零售贷款引入SAS和信用评分系统之前， 澳新银行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有复杂的借款需求的客户身上 – 校准评估资源和信贷风险。”

通过根据如资产、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。

“基于SAS的模型是完全客观的，” Wilson-Annan解释说。“每份申请都基于它自己的价值，这将导致统一的贷款决策。”

快速反应

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 为澳新银行提供了额外的优势，例如，当需要更改评估流程时。使用SAS来分析问题，这样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。

“使用SAS作为一种分析工具，我们能够迅速确定投资组合并且通过自动化流程，在数小时内修改某些产品的评估策略，” Wilson-Annan说。“在客户违约的情况下，SAS Enterprise Miner中开发的模型允许澳新银行统一和适当地管理客户。”

保护客户

在各个级别，信用评分系统被认为是银行客户保护机制的核心部分，更不用说保护澳新银行免遭受风险。SAS开发的信用评分模型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。

“银行有责任通过保护客户使他们不要申请他们将发现很难偿还的信贷产品，从而增强客户服务和支持，” Wilson-Annan说。“SAS以及我们信用评分系统中的其它组件帮助我们开发有助于可靠的贷款实践的工具，从而确保遵循我们的风险管理策略。”

“SAS技术的优势在于多样性和灵活性，”他说。“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。”