人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）模型用于经济预测，已有许多应用。关于人工神经网络模型在银行管理方面的应用，已有若干探讨。本章根据中国某商业银行分行的客户财务数据和实际授信风险限额，利用人工神经网络模型进行检验，通过总结银行实际授信过程的经验，从中发现与多数客户的授信规律有所不同的异常客户，便于有针对性地做好授信工作，降低银行授信风险。与此同时，本章还列出了经济计量模型的估计结果，并与人工神经网络的模拟结果进行比较。
王恒: 王恒，1962年6月出生，福建省晋江市人。1983年毕业于中南矿冶学院（现中南大学），获工学学士学位。1983年8月到1992年12月先后在中国银行厦门分行、中国银行泉州分行工作，历任电脑科副科长、科长；1993年1月到1998年12月在加拿大中国银行工作，任信息科技部经理、高级经理；1999年1月到2009年5月在中国银行泉州分行工作，任副行长；2009年6月至今，在中国银行南平分行工作，任行长。2002年考入华侨大学，师从华侨大学校长吴承业教授、华侨大学特聘教授—中国社会科学院数量经济研究所沈利生教授，攻读数量经济学专业博士学位，2007年7月取得博士研究生学历和经济学博士学位，10月受华侨大学聘请担任兼职教授。曾先后在《经济研究》、《数量经济和技术经济》、《华侨大学学报》、《引进与咨询》、《中国信息经济报》和《消费经济》等杂志上发表过多篇论文。获华侨大学2005～2006年度“马万祺优秀学术论文奖”、福建省2009年度优秀博士论文一等奖。
