当今的个人银行业务需要大量的技术专才。美国花旗银行声称旗下的程序员数量甚至超过微软。工作职责包括管理数据，编写系统操作程序，建立数据模型自动执行银行诸如信贷审批和风险管理等职能。众多的业务分析员，数据分析员，市场分析员，建报分析员，风险分析员，应用程序开发员，程序员工作在商业智能部门，决策科学部门，决策支持部门，市场部门，贷款组合管理部门，策略研发部门等。他们需要一定的数据库和SAS编程经验。年薪从$35,000到$150,000不等。
信贷风险管理是一个处在发展中的领域。职场对信贷风险管理专业人士所需资历尚无界定，没有注册会计师，注册财务分析师一类方便求职的证书可读。这使得通向这个领域的道路难于发现。这其中的好处在于，道路一经发现，他或她易于职场竞争中脱颖而出，因为竞争并非其他领域那样严酷。虽然应用数学，统计，系统工程，运筹学，数据库，计算科学背景较为理想，但中国内地的理工科教育背景加之有心积累的个人银行的商业常识，直接间接经验足以令你在其中立足成长。
50年前，数据工程师 Bill Fair 和数学家 Earl Isaac创立了 Fair Isaac，当时他们仅有400美元和一个理念：智慧地使用数据能够改善商业决策。同一年，Fair Isaac向美国50 家最大的金融机构寄信，希望获得一个机会向他们解释“信用评分”这一新概念，仅收到一封回信。50年后，Fair Isaac为 1,400 多个金融机构提供信用风险管理软件和解决方案，其中包括美国前100 位的99 家银行，全球排名前 50 位的 49 家银行。
正如格林斯潘所说，银行的目的和基本经济职能就是承担风险。个人信贷是银行最重要的业务，也是银行利润的主要来源。一般说来，四分之一的银行营业收入和三分之一的银行纯利来自个人信贷。个人信贷风险是个人客户针对消费信用产品如信用卡，信用额度，透支额度，个人贷款，住房按揭贷款逾期或违约的风险。银行在争夺市场和个人“钱袋”份额，提高营业收入的同时，不可避免地承担着信用风险并产生坏账损失。银行业在风险中求收益，所以风险管理至关重要。银行经营的艺术是自始至终寻求盈利与风险的平衡。
银行制胜商业智能不可或缺。位居世界前列的金融集团内部，几乎有数据的地方就有挖掘和分析。所有的决策都基于数据而非主观经验。业务做得好的绝不是那些机器速度快，主机容量大，软件版本高的银行，而是那些对市场客户的变化能作出快速反应的银行。只有这样的银行才能生存，盈利和发展。银行使用商业智能迅速把握市场客户细微的变化并快速作出决策。这种基于数据挖掘分析预测精细化定量化智能化的管理才是制胜之道。
银行在哪些领域最需要商业智能呢？首先是风险管理。 SAS通过智能分析为银行提供一个盈利与风险的最佳平衡点。信用风险是银行所面临的基本风险。银行在金融创新的同时如何加强信用风险管理成为所面临的首要战略问题。信用风险管理必须建立在数据分析基础上，包括六个环节：风险数据的收集、整理、分析以及在风险数据分析基础上的决策、决策执行和反馈。
个人信用评分和信贷风险管理主要面向个人信贷业务，通过风险数据的采集和存储、信用评分卡的建立、基于信用评分卡的决策、信用评分卡的管理与调优、风险指标的监控，帮助银行在批准个人信贷申请、交易授权、信用额度及利率调整，催收等方面做出准确及时的决策，并系统性地提高个人信贷风险管理水平。
为符合巴塞尔新资本协定（Basel II），金融机构必须建立更庞大的信贷风险数据库以及更完善的信贷风险管理模式。金融机构因Basel II而采取先进的信贷风险管理技术，预料将金融服务市场竞争带入另一新局面。这些都使得银行对风险管理人才需求水涨船高。SAS在商业智能领域探索了三十年。 按照《巴塞尔新资本协议》的求，银行必须不断平衡风险和收益。各大银行把《巴塞尔新资本协议》的实施作为提高信用风险管理水平的重要契机，抓好业务拓展,为提高资本充足率赢得更多的机会和空间。
2008年，中国金融业之变革令人瞩目：入世的过渡期限结束，各大国有银行赶着上市。在这个对国际化最敏感也是最迫切的领域，越来越多的“金融洋高管”空降中國，直接出任高层，他们被寄予厚望，希望让稚嫩的中国金融市場加速成長，他们的今天，在许多人看来，就是自己的未来。 “相比自己培养一個高級金融人才，直接引入海外人才是更為节约时间的办法.”
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