内部评级系统依托于客户业务场景、客群分类、资产配置等评级维度，结合巴塞尔新协议的规范，构建评级模型配置、评级流程运行、评级结果跟踪等系统平台，并结合信贷系统、数据平台、征信查询等内外部数据，提供信用风险管控支持，包括模型配置、评级管理和统计分析等功能。 客户通过评级模型获取评级级别和风险限额，评级模型主要包括核心评级模块和调整评级模块，通过客户信息、财务报表、客户尽调信息等为核心评级模块提供评级指标计算基础评分，并根据评级标尺转换为评级级别，通过预警信息、外部影响、评级推翻等调整评级模块对客户的评级级别进行调整，得到最终评级级别和风险限额，提交审查审批流程，终审后形成客户评级报告。通过评级分布、评级客户表现、评级过程等统计报表分析客户风险情况，并对评级模型进行有效性和稳定性分析，指导评级模型迭代。

1、提供灵活的模型配置功能

可根据不同业务场景、客群分类、资产配置等维度配置不同的评级模型，评级模型包含核心评级模型和调整评级模型两部分，每个部分可设置不同的模块，每个模块关联不同的子模型，子模型有评级指标和指标类别组成，实现评级模型的灵活配置，可进行灵活扩展，并对模型运行过程中的标尺和参数进行配置化。

2、支持多种评级模式

提供自动评级、人工评级和批量评级等评级模式，可根据不同的业务类型和特点，采用不同的评级方式。对实时性要求比较高的业务，可采用自动评级模式，根据客户提供基本信息和业务信息适配响应的评级模型，并自动加工评级指标，计算评级级别和风险限额，有效支持线上业务评级；对于特定业务场景和阶段可以发起批量评级申请，自动匹配评级模型，分别计算评级级别和风险限额，批量进行审查审批，实现快速高效评级。

3、评级模型评估检测

通过评级综合查询、评级推翻报表、评级迁徙情况等报表，分析评级业务风险情况；通过评级分布报表、模型的PSI和KS值报表、评级客户违约情况等报表，分析评级模型有效性和稳定性，指导模型迭代。

4、支持多数据源接入

既能接入信贷系统、数据平台、客户风险系统等内部系统数据，也可以接入公检法系统、税务系统等外部系统数据，支持数据接入和处理，为评级模型提供有力的数据支撑，提高评级结果有效性。

5、风险限额计算

根据评级模型获取评级结果后，可采用评级结果、客户财报、客户存量业务等信息计算客户风险限额，为客户授信提供风险支持和额度管控依据。

1、着眼于银行的各项业务和IT系统的发展，构建足够强壮的系统架构和数据基础，保证系统具有高度的应用扩展性；    

2、对数据结构进行专门针对数据分析应用的优化处理，以支撑大数据量的高效运作与处理性能的需要；

3、无论是系统的整体架构，还是系统的各个组成部分，都必须具有高度的灵活性，适应业务与交易系统的不断变化与调整；

4、系统具有高度易用性，方便为最终用户提供一个简单易用的管理分析工具；系统具有全面、严格的安全权限控制。

1、天府银行

2、西藏银行

3、红塔银行

4、泸州银行