迎接大數據時代的來臨，本書透過實际大數據模型案例，分享银行風控如何透過大數據掌握風險。 台灣企業金融放款及消費金融授信方面分別於1997年發生亞洲金融風暴及2004年雙卡風暴，許多授信借款人紛紛出現財務危機甚或道德危機，導致近年來政府在拯救金融方面耗費了許多社會成本及資源，引起金融機構開始對企業及消費金融等信用風險問題的高度重視。另外，由於主管機關宣示2007年導入BASELII國際風險規範，現行與我國金融業有關風險管理與資本適足之規定，乃採用國際清算銀行旗下的巴塞爾銀行監理委員會於1988年首次所公布以規範信用風險為主的「巴塞爾資本適足公約」。由於經濟環境之快速變遷，使得部份規定已不能因應時勢之需求，2001年1月16日新修正公佈「新版巴塞爾資本協定」。目前發展較成熟的信用評等模型均有其理論依據及其優勢，惟該模型是否適用於目前的台灣市場，資料是否完整可得及其因子之效能如何，則有待進一步的評估。惟基於對信用風險管理之需求，吾人嘗試以銀行主要之企業金融及消費金融業務之信用風險模型建置為基礎，對其經常使用之聯合徵信中心進行一系列研究分析，俾能找出一些對於信用風險較強而有效之因子，並試圖對此二種業務之差異性做一些比較。