個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件

個(gè)人信用評分個(gè)人信用評分信用評分信用評分———指信用評估機(jī)構(gòu)對主體信用信息進(jìn)行量化，并以分值形式表達(dá)的過程或者結(jié)果。1、信用評估機(jī)構(gòu)與征信機(jī)構(gòu)：征信機(jī)構(gòu)可以做評分，但更應(yīng)關(guān)注于信用信息的真實(shí)、客觀和權(quán)威，最好做到信息的全面及時(shí)。評估機(jī)構(gòu)應(yīng)該主要關(guān)注對被評價(jià)人來進(jìn)行準(zhǔn)確、合理、一致的評價(jià)，體現(xiàn)評分的公平。2、信用信息此概念不能簡單鑒定為信貸信息，而是說與觸犯法律法規(guī)，違反標(biāo)準(zhǔn)及契約相關(guān)的信息。信用評分信用評分———指信用評估機(jī)構(gòu)對主體信用信息進(jìn)行量化，信用評分的量化過程信用評分的量化過程評級與評分對比評級評分對象數(shù)量及規(guī)模少且大多且小技術(shù)定性為主+定量分析（基于理論進(jìn)行數(shù)據(jù)分析）定量為主（應(yīng)用模型自動(dòng)計(jì)算）效果注重個(gè)體準(zhǔn)確性注重群體的準(zhǔn)確性關(guān)注的數(shù)據(jù)當(dāng)前歷史成本高低評級與評分對比評級評分對象數(shù)量及規(guī)模少且大多且小技術(shù)定性為主信用評分分類商業(yè)銀行他們基于自己收集到的數(shù)據(jù)，主要是基于自己客戶數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，當(dāng)然也可能會用到征信局的數(shù)據(jù)，這個(gè)模型的特點(diǎn)主要對于某個(gè)具體的業(yè)務(wù)或者說某個(gè)客群是比較有效的。征信機(jī)構(gòu)利用所采集到的豐富信息對個(gè)人進(jìn)行這樣一個(gè)綜合的信用評價(jià)。因?yàn)檎餍啪质占男庞眯畔⒌木S度也比較廣，覆蓋的人群也會比較多。所以征信局的評分做起來也會比較復(fù)雜，那么它的評價(jià)相對來講是要比較綜合全面一些。一個(gè)行業(yè)的幾家機(jī)構(gòu)使用他們共同的數(shù)據(jù)，也包括會從征信局拿到的一些數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型，這個(gè)模型基本上是對他們有共同行為特征的客戶或者是相同或相近的業(yè)務(wù)來使用。內(nèi)部評分征信機(jī)構(gòu)評分行業(yè)共享評分信用評分分類商業(yè)銀行他們基于自己收集到的數(shù)據(jù)，主要是基于自己美國信用評分的發(fā)展歷史美國零售商和郵購商開始應(yīng)用信用評分利用信用評分進(jìn)行信用卡發(fā)放房利美和房地美開始應(yīng)用FICO信用評分來評估美國房貸房貸推出第五版FICO評分，稱為FICO08信用評分開始應(yīng)用于個(gè)人貸款，住房抵押貸款和小企業(yè)貸款中運(yùn)用。（費(fèi)艾哲公司為美國投資公司構(gòu)建了第一個(gè)信用評分模型20世紀(jì)50年代1958年20世紀(jì)60年代20世紀(jì)80年代1995年2007年FICO評分開始在三大征信機(jī)構(gòu)得到普遍應(yīng)用1991年美國信用評分的發(fā)展歷史美國零售商和郵購商開始應(yīng)用信用評分利用FICO信用評分--最具有權(quán)威性

FICO信用評分是最具代表性的，一般指根據(jù)個(gè)人征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)和FICO的評分模型開發(fā)而成，也稱為個(gè)人通用評分，可以廣泛地被授信機(jī)構(gòu)所使用。FICO信用評分按照信貸產(chǎn)品的不同，評分模型也不同，常見的分類為：信用卡、消費(fèi)貸款、房貸、助學(xué)貸款和車貸等。其中美國3/4的家庭房貸是基于FICO信用評分做出的評價(jià)。

FICO信用評分又根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理用途的不同可以分為欺詐風(fēng)險(xiǎn)評分、破產(chǎn)評分、收益評分和債務(wù)催收評分。僅基于FICO開發(fā)的信用評分模型，每個(gè)消費(fèi)者有超過48個(gè)不同的信用評分，可以用于不同的消費(fèi)場景。根據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)，全球信貸市場上90%的信用評分都是FICO開發(fā)。全球FICO信用評分已經(jīng)出售了1000億份。FICO信用評分--最具有權(quán)威性FICO信用評分是最具代表FICO評分模型中所關(guān)注的主要因素(一)償還歷史影響FICO得分的最重要的因素是客戶的信用償還歷史,大約占總影響因素的35%。支付歷史主要顯示客戶的歷史償還情況,以幫助貸款方了解該客戶是否存在歷史的逾期還款記錄,主要包括:(1)各種信用賬戶的還款記錄,包括信用卡(例如:Visa、MasterCard、AmericanExpress、Discover)、零售賬戶(直接從商戶獲得的信用)、分期償還貸款、金融公司賬戶、抵押貸款。(2)公開記錄及支票存款記錄,該類記錄主要包括破產(chǎn)記錄、喪失抵押品贖回權(quán)記錄、法律訴訟事件、留置權(quán)記錄及判決。涉及金額大的事件比金額小的對FICO得分的影響要大,同樣的金額下,越晚發(fā)生的事件要比早發(fā)生的事件對得分的影響大。一般來講,破產(chǎn)信息會在信用報(bào)告上記錄7-10年。(3)逾期償還的具體情況,包括,逾期的天數(shù)、未償還的金額、逾期還款的次數(shù)和逾期發(fā)生時(shí)距現(xiàn)在的時(shí)間長度等。FICO評分模型中所關(guān)注的主要因素(一)償還歷史FICO評分模型中所關(guān)注的主要因素

(二)信用賬戶數(shù)該因素僅次于還款歷史記錄對得分的影響,占總影響因素的30%。對于貸款方來講,一個(gè)客戶有信用賬戶需要償還貸款,并不意味著這個(gè)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)高。相反地,如果一個(gè)客戶有限的還款能力被用盡,則說明這個(gè)客戶存在很高的信用風(fēng)險(xiǎn),有過度使用信用的可能,同時(shí)也就意味著他具有更高的逾期還款可能性。該類因素主要是分析對于一個(gè)客戶,究竟多少個(gè)信用賬戶是足夠多的,從而能夠準(zhǔn)確反應(yīng)出客戶的還款能力。(三)使用信用的年限該項(xiàng)因素占總影響因素的15%。一般來講,使用信用的歷史越長,越能增加FICO信用得分。該項(xiàng)因素主要指信用賬戶的賬齡,既考慮最早開立的賬戶的賬齡,也包括新開立的信用賬戶的賬齡,以及平均信用賬戶賬齡。據(jù)信用報(bào)告反映,美國最早開立的信用賬戶的平均賬齡是14年,超過25%的客戶的信用歷史長于20年,只有不足5%的客戶的信用歷史小于2年。FICO評分模型中所關(guān)注的主要因素

(二)信用賬戶數(shù)FICO評分模型中所關(guān)注的主要因素

(四)新開立的信用賬戶該項(xiàng)因素占總影響因素的10%。在現(xiàn)今的經(jīng)濟(jì)生活中,人們總是傾向于開立更多的信用賬戶,選擇信用購物的消費(fèi)方式,FICO評分模型也將這種傾向體現(xiàn)在信用得分中。據(jù)調(diào)查,在很短時(shí)間內(nèi)開立多個(gè)信用賬戶的客戶具有更高的信用風(fēng)險(xiǎn),尤其是那些信用歷史不長的人。該項(xiàng)因素主要包括:(1)新開立的信用賬戶數(shù),系統(tǒng)將記錄客戶新開立的賬戶類型及總數(shù);(2)新開立的信用賬戶賬齡;(3)目前的信用申請數(shù)量,該項(xiàng)內(nèi)容主要由查詢該客戶信用的次數(shù)得出,查詢次數(shù)在信用報(bào)告中只保存兩年;(4)貸款方查詢客戶信用的時(shí)間長度;(5)最近的信用狀況,對于新開立的信用賬戶及時(shí)還款,會在一段時(shí)間后,提高客戶的FICO得分。(五)正在使用的信用類型該項(xiàng)因素占總影響因素的10%,主要分析客戶的信用卡賬戶、零售賬戶、分期付款賬戶、金融公司賬戶和抵押貸款賬戶的混合使用情況,具體包括:持有的信用賬戶類型和每種類型的信用賬戶數(shù)。FICO評分模型中所關(guān)注的主要因素

各因素占比圖各因素占比圖FICO信用評分模型FICO信用評分的打分范圍是300～850分；FICO信用分可以幫助金融機(jī)構(gòu)等授信機(jī)構(gòu)進(jìn)行授信決策。一般而言，如果借款人的信用分達(dá)到680分以上，授信機(jī)構(gòu)就可以認(rèn)為借款人的信用卓著，可以毫不遲疑地同意發(fā)放貸款；如果借款人的信用分低于620分，授信機(jī)構(gòu)或者要求借款人增加擔(dān)保，或者尋找各種理由拒絕貸款；如果借款人的信用分介于620分～680分之間，授信機(jī)構(gòu)就要作進(jìn)一步的調(diào)查核實(shí)，采用其他的信用分析工具進(jìn)行細(xì)致分析。在美國的各種信用分析計(jì)算方法中，F(xiàn)ICO信用評分模型的正確性最高。據(jù)一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)顯示：信用分低于FICO600分，借款人違約的比例是1/8；信用分介于FICO700～800分，違約率為1/123；信用分高于FICO800分，違約率為1/1292。FICO信用評分模型FICO信用評分的打分范圍是300～85美國三大征信局三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)也開發(fā)出了不依賴FICO模型的信用評分，常常被稱為FAKO評分。但是這些信用評分目前無法和FICO信用評分抗衡，只能作為信用教育，免費(fèi)提供給消費(fèi)者。美國三大征信局三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)也開發(fā)出了不依賴FICO模型ZestFinanceZestFinance主要面向兩類人群，一類是（FICO評分接近或低于500）無法獲得基本的信貸需求的人群，解決他們的無信用評分借貸問題，另一類是信用分?jǐn)?shù)不高而借貸成本高的人群，利用大數(shù)據(jù)征信降低他們的信貸成本ZestFinance原名Zestcash，2009年成立于洛杉磯，是一家通過機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行個(gè)人信用評分，服務(wù)于哪些在傳統(tǒng)個(gè)人征信體系下無法正常使用金融服務(wù)的用戶的科技金融公司。ZestFinanceZestFinance主要面向兩類人

ZestFinance的競爭優(yōu)勢------基于大數(shù)據(jù)的信用評估

到目前為止，ZestFinance使用的原始數(shù)據(jù)信息就多達(dá)上萬條，在此基礎(chǔ)上ZestFinance付出了更多努力，開發(fā)了包括欺詐模型、還款能力模型、還款意愿模型在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)分析模型，而在相應(yīng)的模型中最多可以得出超過7萬個(gè)可以判斷信貸行為的指標(biāo)，最終可以得出準(zhǔn)確的消費(fèi)者信用評分。數(shù)據(jù)顯示，與傳統(tǒng)信貸管理業(yè)務(wù)比較，ZestFinance的處理效率提高了將近90%，在風(fēng)險(xiǎn)控制方面，模型相比于傳統(tǒng)信用評估模型性能則提高了40%。

2016年7月18日下午消息，百度宣布投資美國金融科技公司ZestFinance，數(shù)額未公布，而早在2015年6月份，ZestFinance還曾獲得京東集團(tuán)1.5億美元投資，雙方還宣布成立名為JD-ZestFinanceGaia的合資公司。NEWS京東和百度同時(shí)看中ZestFinance2016年7月18日下午消息，百度宣布投資美國金融科技公司ZZestFinance將為京東與百度提供強(qiáng)大支撐在投資ZestFinance并展開合作之后，就可以通過運(yùn)用其先進(jìn)的大數(shù)據(jù)信用模型構(gòu)建技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，為京東金融提供信用模型和技術(shù)，幫助前者更好的挖掘互聯(lián)網(wǎng)用戶群、年輕消費(fèi)者的信用價(jià)值，防范因當(dāng)前國內(nèi)個(gè)人信用體系不健全導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)。更重要的是，京東手中掌握著億級用戶的電商消費(fèi)軌跡和物流數(shù)據(jù)，這意味著那些游離于傳統(tǒng)信用體系之外的強(qiáng)消費(fèi)能力群體，可以經(jīng)ZestFinance之手成為京東布局消費(fèi)金融的潛在用戶群體。而百度更加看重的或許是ZestFinance對海量大數(shù)據(jù)庫的靈活運(yùn)用和強(qiáng)大分析，百度的大量用戶搜索數(shù)據(jù)完全可以通過ZestFinance的技術(shù)用于貸款承銷和評估信用風(fēng)險(xiǎn)。ZestFinance將為京東與百度提供強(qiáng)大支撐在投資Zes國內(nèi)信用評分的發(fā)展階段國內(nèi)信用評分的發(fā)展階段商業(yè)銀行評分商業(yè)銀行評分早期是打分表（卡）形式，基本上是某一個(gè)特征對應(yīng)某一個(gè)分?jǐn)?shù)，比如說單位的性質(zhì)，如果是國家機(jī)關(guān)對應(yīng)給一個(gè)分?jǐn)?shù)，事業(yè)單位也對應(yīng)相應(yīng)的分?jǐn)?shù)，不同的單位性質(zhì)對應(yīng)不同的分?jǐn)?shù)，這種形式就是打分表或打分卡形式。實(shí)際上，評分卡是通用稱呼，評分都可以用評分卡形式表現(xiàn)。這種評分卡很多是基于信貸員或風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，不見得比模型的方式效果差。當(dāng)然，這種評分卡可能存在一種問題，制定的標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行上會因?yàn)閭€(gè)人的喜好而變，不像自動(dòng)化的方式那么一致。所以在一致性和穩(wěn)定性上可能存在一些問題，也會影響準(zhǔn)確性。商業(yè)銀行評分商業(yè)銀行評分早期是打分表（卡）形式，基本上是某一商業(yè)銀行評分表商業(yè)銀行評分表試點(diǎn)信用機(jī)構(gòu)評分上海資信是人民銀行和上海市政府合作成立的征信試點(diǎn)機(jī)構(gòu)，它采集上海的所有的金融機(jī)構(gòu)金融信息，特別是信貸信息，包括上海市的一些政務(wù)方面的信息，如公積金和社保，它主要服務(wù)于上海市的所有金融機(jī)構(gòu)。2002年開發(fā)了個(gè)人的信用評分，叫做個(gè)人綜合信用管理評分，設(shè)的分值區(qū)間是-1000——1000，這個(gè)分值很有意思，它實(shí)際上相當(dāng)于兩個(gè)評分，但把它們放到一塊去了。一個(gè)是-1000到0，這個(gè)分是針對跟金融機(jī)構(gòu)尤其跟銀行是沒有打過交道人的評分；0到1000是給跟銀行打過交道的人的評分。目前評分分值區(qū)間已調(diào)整到0到2000，實(shí)際上仍然是一樣的，只不過是統(tǒng)一加了1000。上海資信試點(diǎn)信用機(jī)構(gòu)評分上海資信是人民銀行和上海市政府合作成立的征信鵬元征信是專門開展個(gè)人及企業(yè)征信、個(gè)人及企業(yè)評分、征信系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)、軟件設(shè)計(jì)開發(fā)和中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)控制等業(yè)務(wù)的專業(yè)征信機(jī)構(gòu)。2005年4月底，鵬元征信自主研發(fā)的個(gè)人綜合信用風(fēng)險(xiǎn)評分——“鵬元800”，正式對授信機(jī)構(gòu)及個(gè)人提供信用評分查詢服務(wù)。“鵬元800”通過建立數(shù)學(xué)模型對個(gè)人信用信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生違約風(fēng)險(xiǎn)的可能性，并用一個(gè)分?jǐn)?shù)綜合反應(yīng)個(gè)人信用狀況。該信用評分體系共設(shè)6個(gè)等級，從320分到800分，每80分一級，把個(gè)人信用狀況詳細(xì)量化，每個(gè)分?jǐn)?shù)對應(yīng)一個(gè)違約概率，分?jǐn)?shù)越高表示違約風(fēng)險(xiǎn)越低。鵬元征信鵬元征信是專門開展個(gè)人及企業(yè)征信、個(gè)人及企業(yè)評分、征信系統(tǒng)設(shè)征信中心評分信用報(bào)告“數(shù)字解讀”是為信貸市場風(fēng)險(xiǎn)控制提供的一種快捷的征信服務(wù)，是在中國人民銀行征信中心與美國費(fèi)埃哲公司（FairIsaacCorporation）合作進(jìn)行個(gè)人征信評分研究項(xiàng)目的基礎(chǔ)上，利用我國個(gè)人金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫（以下簡稱“個(gè)人征信系統(tǒng)”）的信貸數(shù)據(jù)開發(fā)出來的，是對個(gè)人信用報(bào)告信息的量化，可幫助信貸機(jī)構(gòu)更加方便、快速和一致地使用信用報(bào)告信息，了解客戶的當(dāng)前信貸風(fēng)險(xiǎn)狀況，以及預(yù)測信貸機(jī)構(gòu)個(gè)人客戶在未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生信貸違約的可能性。信用報(bào)告“數(shù)字解讀”的分?jǐn)?shù)范圍為0-1000分，每個(gè)分?jǐn)?shù)對應(yīng)一定的違約率。分值越高，表示未來發(fā)生信貸違約的可能性越低，其信用風(fēng)險(xiǎn)越?。环种翟降?，表示未來發(fā)生信貸違約的可能性越高，其信用風(fēng)險(xiǎn)越大。一般情況下，高分人群整體的信用狀況優(yōu)于低分人群，即未來發(fā)生信貸違約的可能性較低。征信中心評分信用報(bào)告“數(shù)字解讀”是為信貸市場風(fēng)險(xiǎn)控制提供的一數(shù)字解讀考察信用報(bào)告五大類信息還款情況。其所考察的因素包括：各類信貸產(chǎn)品當(dāng)前和歷史的還款情況、逾期還款的細(xì)節(jié)、按時(shí)還款的次數(shù)、擁有良好還款記錄的信貸賬戶個(gè)數(shù)等等。負(fù)債水平。包括以下考慮因素：各類信貸產(chǎn)品的信貸額度、當(dāng)前余額；當(dāng)前總負(fù)債額度和比例；有貸款余額的產(chǎn)品數(shù)量等等。

信用歷史?？疾煲蛩匕ǎ鹤钤玳_立的信貸產(chǎn)品的賬齡；所有信貸產(chǎn)品的平均賬齡、某特定類型產(chǎn)品的賬齡等等。相較前兩類信息而言，此類信息在總體評估中占的比重較輕。

近期信貸申請?？疾煜M(fèi)者近期對新的信貸產(chǎn)品的申請和使用情況。包括：最近一段時(shí)期有多少新開立的信貸產(chǎn)品；最近申請了多少次信貸產(chǎn)品等等。相較前兩類信息而言，此類信息在總體評估中占的比重較輕。

產(chǎn)品種類?？疾炷心男┓N類的信貸產(chǎn)品，以及這些產(chǎn)品的組合情況。相較前兩類信息而言，此類信息在總體評估中占的比重較輕。數(shù)字解讀考察信用報(bào)告五大類信息驗(yàn)證和使用情況模型驗(yàn)證根據(jù)業(yè)界共識，評分模型KS值（衡量模型對好壞人群的區(qū)分能力的指標(biāo)，取值在0到1，數(shù)值越大代表模型區(qū)分能力越強(qiáng)）達(dá)到30%以上認(rèn)為評分模型是可用的?！皵?shù)字解讀”在不同的業(yè)務(wù)類型和客戶類型上均超過30%以上，好壞區(qū)分能力較好。例如，若未來24個(gè)月客戶在驗(yàn)證機(jī)構(gòu)的任一信貸業(yè)務(wù)逾期90天以上為“壞客戶”，在這一定義下，“數(shù)字解讀”模型在信用卡、住房貸款、消費(fèi)貸款業(yè)務(wù)新申請客戶群的KS值平均達(dá)到46.6%、38.9%、54.7%，在這三類業(yè)務(wù)存量客戶群的KS值平均達(dá)到64%、51.2%、64%。使用情況截至2015年12月31日，有24家機(jī)構(gòu)已開通“數(shù)字解讀”查詢權(quán)限，包括14家全國性商業(yè)銀行、4家城商行和農(nóng)商行、1家外資銀行、1家消費(fèi)金融公司、4家汽車金融公司。其中17家機(jī)構(gòu)已累計(jì)查詢含“數(shù)字解讀”的信用報(bào)告1.16億，查詢量最大的是某全國性商業(yè)銀行，共6300多萬筆。驗(yàn)證和使用情況模型驗(yàn)證市場機(jī)構(gòu)評分市場機(jī)構(gòu)評分

芝麻信用分評分指標(biāo)

一、身份特征（15%）這個(gè)指標(biāo)主要是確認(rèn)你是“你”，不是別人！包括實(shí)名認(rèn)證，地址信息，學(xué)校信息，公司信息等。二、信用歷史（35%）這個(gè)指標(biāo)主要確認(rèn)你以前是個(gè)誠實(shí)的人。主要從支付寶賬戶，征信系統(tǒng)和其它系統(tǒng)提取的信用卡記錄，借唄花唄還款記錄，水電煤繳費(fèi)情況等等三、履約能力（20%）這個(gè)指標(biāo)主要是證明你未來有錢還。比如在阿里系有股票基金，余額寶還有支付寶余額等等！四、人脈關(guān)系（5%）這個(gè)指標(biāo)主要是從側(cè)面證明你的還款能力，一般來說有土豪朋友的人，自己也不會太差。這塊指標(biāo)的數(shù)據(jù)應(yīng)該是參考通訊錄的轉(zhuǎn)賬數(shù)據(jù)還有微博的人脈關(guān)系等等（有大V關(guān)注你，那證明你的信用應(yīng)該還不錯(cuò)）。五、行為偏好（25%）這個(gè)指標(biāo)主要是證明你以前的消費(fèi)能力，以前消費(fèi)層次越高，說明你的還款能力應(yīng)該不錯(cuò)。主要是在淘寶的消費(fèi)記錄，比如購物的頻率，消費(fèi)的層次等等

芝麻信用分評分指標(biāo)

一、身份特征（15%）個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件芝麻信用暫存的問題

目前芝麻信用分如何評判、主要影響因素有哪些，通過何種手段可以影響信用分已經(jīng)成為“公開的秘密”。互聯(lián)網(wǎng)的虛擬性又給數(shù)據(jù)的來源罩上了一層面紗，這使得數(shù)據(jù)造假更為可能。希望獲得更高信用額度的小微企業(yè)、商家乃至個(gè)人，可能根據(jù)評分系統(tǒng)的要求，刻意美化數(shù)據(jù)，導(dǎo)致評分結(jié)果缺乏真實(shí)性。另外，雖然芝麻信用目前數(shù)據(jù)來源非常廣泛，但細(xì)究就會發(fā)現(xiàn)仍未跳脫“阿里體系”。換言之，芝麻信用分評估所用的數(shù)據(jù)，幾乎都是來自阿里巴巴所涉及的領(lǐng)域，而其他領(lǐng)域則相對空白。那么，若用戶很少在淘寶上購物或不曾使用阿里金融，芝麻信用對該類用戶的信息數(shù)據(jù)采集將會變得很困難，致使評分成果不完善。數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性問題芝麻信用暫存的問題目前芝麻信用分如何評判、主要評分體系適用性問題目前，芝麻信用乃至整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)征信行業(yè)仍處在探索階段。對一個(gè)系統(tǒng)是否具有適用性的評價(jià)往往需要若干個(gè)建立、驗(yàn)證、修正、再驗(yàn)證的周期才能趨于成熟。而芝麻信用目前剛剛從建立階段進(jìn)入驗(yàn)證階段，體系中許多指標(biāo)還需要修改、完善。并且，芝麻信用的評分采用的是互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，而用戶互聯(lián)網(wǎng)行為和社會行為的差異可能使得傳統(tǒng)的信用理論和算法未必適用于互聯(lián)網(wǎng)征信，其適用性將對評估結(jié)果的準(zhǔn)確產(chǎn)生影響。評分體系適用性問題個(gè)人隱私及信息安全問題

目前，互聯(lián)網(wǎng)征信剛剛起步，國內(nèi)尚未出臺相關(guān)規(guī)定，如何保證來自各個(gè)平臺的數(shù)據(jù)和信息都被合理監(jiān)管，不被外泄，是用戶最擔(dān)心的問題。而對芝麻信用平臺來說，由于缺乏規(guī)定，部分重要數(shù)據(jù)可否被合法采集，對評估體系有著重要的影響。信息安全已成為芝麻信用目前面臨也將長期面臨的最主要問題。個(gè)人隱私及信息安全問題目前，互聯(lián)網(wǎng)征信剛剛起步，國內(nèi)信用評分評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)信用評分評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)信用評分評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確性：構(gòu)建評分模的目的就是為了能夠區(qū)分目標(biāo)客戶的好壞優(yōu)劣?？梢允褂肒-S值來評價(jià)。K-S值越大，表示評分模型能夠?qū)ⅰ昂每蛻簟薄ⅰ皦目蛻簟眳^(qū)分開來的程度越大。一致性：一個(gè)評分是不是未來能夠很好運(yùn)用，要看評分和違約率未來有沒有確定的、一致的對應(yīng)關(guān)系。比如，800分對應(yīng)違約率是1/1000，你隨機(jī)地抽足夠多一個(gè)800分的群體，未來發(fā)生違約的概率都應(yīng)該是1/1000。如果這個(gè)月800分對應(yīng)千分之一，下個(gè)月對應(yīng)千分之二，就不能做到一致性。穩(wěn)定性：一個(gè)評分模型不能夠穩(wěn)定持續(xù)地進(jìn)行評估，任何一家機(jī)構(gòu)就很難去使用，因?yàn)樾枰焯煺{(diào)整策略和系統(tǒng)?？山忉屝裕喝绻荒軌蚪忉岋@然就沒有公平而言，純粹一個(gè)黑箱子，對于金融消費(fèi)者的權(quán)益保護(hù)非常不利。并且如果不能解釋，產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的原因會不會突然改變就不知道，會不會造成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，這些都是需要考慮的。信用評分評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確性：構(gòu)建評分模的目的就是為了能夠區(qū)分目美國信用評分目前的應(yīng)用情況傳統(tǒng)信貸的應(yīng)用：信用評分在傳統(tǒng)信貸領(lǐng)域應(yīng)用的基本功能是信貸審批和信貸風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，涵蓋了信用卡生命周期管理、住房抵押貸款、汽車貸款和消費(fèi)信貸。放貸者利用信用評分來決定是否授信，決定提供多少信用額度，用什么條款。例如美國的房利美和房地美利用信用評分啟動(dòng)了自動(dòng)化的信貸審批系統(tǒng)，使得信貸管理人員將房地產(chǎn)抵押貸款審批流程化。信貸組合的估價(jià)：個(gè)人借貸者的信用評分也被信貸組合購買者、信貸組合的資產(chǎn)證券化購買者以及評級機(jī)構(gòu)使用，來預(yù)測借貸者償還的可能性和及時(shí)性，預(yù)測用來對組合定價(jià)的未來現(xiàn)金流。市場營銷：信用評分被用在授信前的提前篩選，特別是信用卡信用額度決策。賬戶維護(hù)和賬戶審查：信用卡的發(fā)放者常常定期審查消費(fèi)者的信用報(bào)告和信用評分來決定是否提高或降低信用額度、利率以及是否提供一些特別的服務(wù)（如余額轉(zhuǎn)移）。其它的放貸者也在信用管理過程中使用信用評分，或者評估是否對已有的顧客進(jìn)行交叉銷售新產(chǎn)品。個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材美國信用評分目前的應(yīng)用情況傳統(tǒng)信貸的應(yīng)用：信用評分在傳統(tǒng)信貸保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用：信用評分也常常用于汽車保險(xiǎn)和居民保險(xiǎn)過程中的定價(jià)。從1990年開始，個(gè)人征信機(jī)構(gòu)開始開發(fā)特定的保險(xiǎn)評分，幫助保險(xiǎn)公司來評價(jià)潛在顧客的保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，通過使用這種保險(xiǎn)評分，大部分消費(fèi)者可以降低保費(fèi)，信用評分高的消費(fèi)者往往索賠的次數(shù)比較少。消費(fèi)場景中的應(yīng)用：由于征信機(jī)構(gòu)可以根據(jù)請求很快地提供信用報(bào)告和信用評分，在一些“獲得信貸是消費(fèi)者購買決策中重要組成部分”的交易場景中，例如汽車交易和百貨商店，信用評分和自動(dòng)化的信貸審批可以實(shí)現(xiàn)即時(shí)授信。信用評分還被用于電信公司、水電公司以及消費(fèi)信用相關(guān)的企業(yè)。信用評分還被用于雇傭過程中雇員背景調(diào)查，盡管一些州立法限制信用評分僅能用到某一些特殊職位。宏觀經(jīng)濟(jì)分析的應(yīng)用：信用評分已經(jīng)成為度量與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的金融資產(chǎn)質(zhì)量的重要的行業(yè)指標(biāo)之一，并間接地用于度量消費(fèi)者參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的能力，成為美國國家金融基礎(chǔ)設(shè)施不可或缺的一個(gè)重要組成部分。例如美國聯(lián)邦貨幣監(jiān)理署每季度發(fā)布的《住房抵押貸款指標(biāo)報(bào)告》就一直利用信用評分為資產(chǎn)分類；美國聯(lián)邦監(jiān)管部門用FICO信用評分小于或等于660分（取決于產(chǎn)品類型和抵押品情況）或其他評分的等價(jià)定義次級貸款違約可能性。個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用：信用評分也常常用于汽車保險(xiǎn)和居民保險(xiǎn)過程中的信用評分在我國的未來應(yīng)用前景廣闊中誠信信用分個(gè)人信用評分已在醫(yī)療、保險(xiǎn)、學(xué)生創(chuàng)業(yè)就業(yè)等方面開展廣泛應(yīng)用,評分高的個(gè)人,在醫(yī)院做手術(shù)時(shí)可免交押金,去企業(yè)應(yīng)聘時(shí)會提升成功率,還將開辟租房市場的應(yīng)用?？祭庞梅之?dāng)用戶的個(gè)人考拉信用分達(dá)到一定的等級時(shí)，用戶就可以享受免押金租車、租房等優(yōu)待；而考拉商戶信用分也能幫助符合資質(zhì)的小微企業(yè)解決融資難問題?？祭餍诺纳虘粜庞梅值膬?yōu)勢在于搶占了國內(nèi)小微企業(yè)市場的先機(jī)，創(chuàng)新地將商戶交易流水、稅務(wù)、財(cái)務(wù)、黑名單以及商戶資質(zhì)等6種信息結(jié)合起來，為廣闊的小微市場提供了貸款解決方案新思路。個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材信用評分在我國的未來應(yīng)用前景廣闊中誠信信用分個(gè)人信用評分培訓(xùn)芝麻信用分的應(yīng)用——生活社交領(lǐng)域登機(jī)不用排隊(duì)，享受安檢快速通道，這種原本只屬于高端信用卡客戶或者企業(yè)高級用戶才能享受到的快捷服務(wù)，現(xiàn)在在北京首都國際機(jī)場乘機(jī)的旅客，若芝麻信用分?jǐn)?shù)達(dá)到750分以上便只需在機(jī)場指定位置打開支付寶APP，掃描宣傳海報(bào)上的芝麻信用二維碼，將芝麻信用頁面向機(jī)場工作人員出示，即可享受首都機(jī)場CIP貴賓通道（商務(wù)貴賓通道）相較于普通安檢口需要排隊(duì)20分鐘以上，CIP貴賓通道僅需等待3至4個(gè)人次，即可完成安檢，其便捷性和高效性是很有優(yōu)勢的與此同時(shí),芝麻信用也在租車、租房、婚戀、簽證等多個(gè)領(lǐng)域商定了合作伙伴,并率先與“阿里旅行·去啊”合作推出基于信用的酒店服務(wù)計(jì)劃,只要信用分600以上便可享受免押金和延時(shí)付款服務(wù)。個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材芝麻信用分的應(yīng)用——生活社交領(lǐng)域登機(jī)不用排隊(duì)，享受安檢快速通消費(fèi)金融領(lǐng)域個(gè)人消費(fèi)金融領(lǐng)域，為用戶提供信貸服務(wù)?！拔浵伣鸱被谥ヂ樾庞梅?，發(fā)展了3款產(chǎn)品，即花唄、借唄以及好期貸。公司根據(jù)用戶的芝麻信用分來匹配個(gè)人相應(yīng)額度的消費(fèi)貸款，用戶可以將這些額度提現(xiàn)到支付寶余額。貸款金額為1千元至5萬元不等，還款最長期限為12個(gè)月，貸款日利率是0.045%，隨借隨還。此外，許多合作也已經(jīng)在芝麻信用與其他金融機(jī)構(gòu)之間開展，并且協(xié)定將芝麻分納入放貸的標(biāo)準(zhǔn)中。比如“玖富”引入芝麻信用分，分?jǐn)?shù)越高，相應(yīng)借款額度就越高，利率也會更低。而芝麻信用也與金融搜索平臺“融360”建立合作，共同規(guī)劃數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。 個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材個(gè)人信用評分培訓(xùn)課件ppt優(yōu)秀課件精品課件培訓(xùn)課件培訓(xùn)教材消費(fèi)金融領(lǐng)域個(gè)人消費(fèi)金融領(lǐng)域，為用戶提供信貸服務(wù)?！拔浵伣鸱ξ覈鴤€(gè)人信用評分未來的思考（

一）

加快征信立法建設(shè)，為個(gè)人信用評分產(chǎn)品開發(fā)提供一個(gè)良好的法律環(huán)境相較于美國關(guān)于個(gè)人征信行業(yè)頒布了17部法律,我國目前僅有兩部相關(guān)條例,法律體系方面顯得有些單薄。中國人民銀行雖已頒布了《個(gè)人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)