Svjetska tržišta bankovnih kredita imaju dugu tradiciju. Razvijena su, postoje i uspješno posluju godinama. U Hrvatskoj je tržište bankovnim kreditima u velikom usponu i još uvijek se razvija. Dubinska analiza podataka nalazi široku primjenu u razlicitim djelatnostima, pa tako i na financijskom tržištu. Jedan od temeljnih zadataka u podrucju bankarskog poslovanja je i razlucivanje dobrih klijenata od loših, odnosno predvidanje vjerojatnosti neplacanja duga vjerovnika. Postupci dubinske analize podataka omogucuju prepoznavanje skrivenih informacija u podacima koje posjeduju financijske institucije i otkrivanja novog znanja. Kreditno bodovanje oslanja se na prepoznavanje rizicne skupine koja je sklona neplacanju. Cilj je predvidjeti i smanjiti stopu neplacanja i delinkventnost klijenata, na osnovu znanja o postojecim klijentima koja se otkrivaju iz povijesnih informacija. U ovom radu iznesene su osnovne postavke i ideje na kojima se zasniva dubinska analiza podataka. Opisani su osnovni koraci u procesu otkrivanja znanja, te metode modeliranja statisticki valjane bodovne kartice. Za svaku pojedinu metodu definirane su njihove specificnosti, svojstva te njihove dobre i loše strane. Konacan cilj bio je primijeniti opisane metode u izradu bodovne kartice na odabranom uzorku i usporediti njihove rezultate. Provedena analiza i rezultati pokazuju da se sve navedene metode mogu koristiti u izradi statisticki valjane bodovne kartice, ali ne pokazuju jednaku sposobnost prepoznavanja dobrih od loših klijenata. Logisticka regresija pokazala je da je njena prediktivna snaga veca u odnosu na ostale metode i kao takva vec je naširoko prihvacena kao najbolja metoda za izradu bodovnih kartica za odobravanje kredita.