Iako se banke, u današnjem globalnom okruženju, sve više suočavaju sa različitim teškoćama i izazovima, najveći izazovi u bankarskom sektoru i dalje su povezani sa slabim kreditnim standardima za zajmoprimce, lošim upravljanjem rizičnim portfeljem i nedostatkom suvremenih tehnologija za praćenje promjene u gospodarskim ili drugim okolnostima koje mogu dovesti do pogoršanja kreditnog položaja drugih ugovornih strana banke. Upravljanje rizicima banke podrazumijeva cijeli set procesa i modela koji pomaže bankama implementirati politike i procedure praćenja različitih vrsta rizika. Cilj upravljanja rizicima nije samo minimizirati rizike već maksimizirati dobit u dugom roku. Trenutni rizici su potencijalni gubici u budućnosti. Mjerenje rizika u bankarstvu je i konceptualni i praktični izazov što u tom slučaju i objašnjava zašto ne postoji vjerodostojna mjera koja bi upućivala na apsolutni iznos potencijalnog gubitka. U posljednjih nekoliko godina smo svjedocima pojavljivanja sve više i više modela i alata za upravljanje, nadzor i kontrolu rizika. Pomak prema upravljanju rizicima i maksimiziranju koristi je evidentan u proteklim godinama, i proširio se na cijelu bankarsku industriju. Banke preuzimaju rizike, transformiraju ih te ih inkorporiraju u svoje proizvode i usluge. U skladu s time nameću se logična pitanja: “Kako kvantificirati i izmjeriti rizik? Kako ga predvidjeti? Kako postaviti limite za praćenje rizika?”. Kao jasni imperativ ukazuje se potreba za razvojem internih rejting modela koji će dati odgovorna gore navedena pitanja obuhvaćajući u jednom: brzinu procesuiranja informacija, njihovu kvantifikaciju te prilagodbu dobivenih rezultata u skladu sa temeljnom logikom bankovnog poslovanja. Rad daje prikaz detaljno razrađene zaokružene cjeline razvoja modela za procjenu kreditnog boniteta stanovništva a koja se sastoji od procesa prikupljanja podataka o klijentima, procesa transformacije istih s ciljem izdvajanja značajki, procesa analize značajki klijenata te izradom prediktivnih modela metodama raspoznavanja uzoraka. Kao konačni rezultat, prikazan je razvoj dva tipa rejting modela za stanovništvo koji se najčešće javljaju u praksi. Konačni modeli su u skladu sa regulatornim zahtjevima te kao takvi mogu biti implementirani u poslovne procese banke