臺灣博碩士論文加值系統

銀行之主要業務乃以授受及創造信用之手法調節資金之供給與需求，在謀求自身利潤之同時，亦須擔任金融中介的角色，促進國家經濟之發展，使經濟活動更加活絡有效率。近年因金融環境之改變，銀行業務日趨複雜，風險亦日益增加，如何有效管理風險，確保銀行穩健經營，為目前銀行業者之重要課題。銀行經營最主要問題就是盡力降低呆帳，大量的呆帳會侵蝕盈餘，甚至讓銀行轉盈為虧。若銀行在授信決策時，能加強授信品質之控管，即可以大幅降低授信之風險。因此，銀行若要降低呆帳率，就必需於融資前，做好借款人徵信工作。
實際分析國內銀行資料倉儲的應用，在量化資料的評等系統已有健全發展，但因質化資料不易建置下，對於質性評等系統並未有效建立。本研究以銀行授信人員的立場，透過銀行實務的審核及看法，利用模糊層級分析法，瞭解銀行授信決策時所考量之因素，將企業金融授信及個人授信衡量指標分別作評等權重之分析，並建立一授信評估因素權重準則，藉由量測值分析，能讓銀行實際從事徵授信人員能加速及正確判斷授信風險，以期做好徵授信控管之工作，支援銀行行員授信決策，並讓銀行業者了解即時產業及經營環境相關資訊提供及分析之重要性，進而提升徵、授信品質，降低風險增加銀行獲利。

The main business of banks is to regulate the supply and demand of funds by providing and creating credit. While seeking their own profit, banks also serve the role of financial intermediaries at the same time, in order to promote the development of the national economy and to enhance the liveliness and efficiency of economic activities. In recent years, due to the changes in the financial environment, the banking business has become increasingly complex, and the risks of operations increase substantially. How to effectively manage risks and to ensure the sound operation of banks has become an important issue for bankers. The essential task banks need to work on is to reduce bad debts. If the banks can strengthen the credit quality control in the credit granting stage, the credit risk can be reduced significantly.
An analysis of the domestic banking shows that data warehouse of quantitative data for the rating system has been developed soundly. However, the qualitative rating system has not been established effectively due to the fact that qualitative information is not easy to collect. This study focuses on the perspective of bank credit officers, and uses fuzzy analytic hierarchy process to understand the measurement indices for bank credit decision-making. The priorities of indices are analyzed for the corporate credit and personal credit, respectively. The information can support bank clerks in making credit decisions, and allow the banks to understand the importance of providing and analyzing instant information of industry and business environment. As a result, the banks can enhance the credit quality, reduce the risk, and increase the profitability.

目錄
摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝辭 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究範圍 3
第四節 研究流程 3
第二章 文獻探討 6
第一節 銀行授信概述 6
第二節 銀行授信決策與評估因素 9
第三節 資料倉儲的定義、效益 12
第四節 層級分析法 14
第五節 模糊理論 23
第六節 模糊層級分析法(FAHP) 25
第七節 探討銀行授信評等系統 29
第三章 研究設計 32
第一節 研究對象 32
第二節 研究方法與流程 32
第四章 研究結果與分析 42
第一節 授信評等指標權重之運算 42
第二節 授信戶授信評等審核過程 55
第五章 結論與建議 63
第一節 研究結論 63
第二節 研究貢獻 64
第三節 後續研究建議 65
參考文獻 66
附錄A 69
附錄B 101
附錄C 104





表目錄
表 1 授信決策評估之相關研究 10
表 2 Simon的決策制定四階段與網路 13
表 3 資料倉儲應用之相關研究 13
表 4 AHP成對比較評量尺度意義及解釋 19
表 5 隨機指標表隨機指標表 21
表 6 三角模糊語意之語意值表 25
表 7 應用AHP、FAHP之相關研究 28
表 8 個人授信指標定義表 37
表 9 企業授信指標定義表 38
表10第一位銀行授信專家對個人授信目標構面之成對比較矩陣 42
表11第一位銀行授信專家對企業授信目標構面之成對比較矩陣 42
表12整合授信專家對個人授信目標構面間矩陣 44
表13整合授信專家對企業授信目標構面間矩陣 44
表14解糢糊化整合授信專家對個人授信目標構面間矩陣 44
表15解糢糊化整合授信專家對企業授信目標構面間矩陣 45
表16整合授信專家於個人授信三大構面之評等權重及特徵向量 45
表17整合授信專家於企業授信六大構面之評等權重及特徵向量 46
表18整合授信專家於個人授信指標之評等權重及特徵向量 46
表19整合授信專家於個人授信次指標之評等權重及特徵向量 47
表20整合授信專家於企業授信指標之評等權重及特徵向量 48
表21整合授信專家於企業授信次指標之評等權重及特徵向量 49
表22個人授信評等權重評選架構之綜合分析 52
表23企業授信評等權重評選架構之綜合分析 53
表24受評個人授信戶A之評分表 56
表25受評企業授信戶B之評分表 57
表26語意尺度轉換表 58
表27個人授信戶A評量指標之明確值 58
表28企業授信授信戶B評量指標之明確值 59
表29個人授信戶A之評等量表 61
表30企業授信戶B之評等量表 61





圖目錄
圖 1 本國銀行逾期放款比率表 2
圖 2 本研究流程圖 5
圖 3 銀行授信業務類別 7
圖 4 一般放款作業流程圖 8
圖 5 AHP方法進行之流程圖 16
圖 6 AHP層級架構圖 18
圖 7 三角模糊數之隸屬函數圖 24
圖 8 授信審核應用系統及其報表流程圖 34
圖 9 個人授信評等權重評選模式 35
圖10企業授信評等權重評選模式 36
圖11第一位銀行授信專家對個人授信目標構面之模糊成對比較矩陣 43
圖12第一位銀行授信專家對企業授信目標構面之模糊成對比較矩陣 43

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