個人信用評分

個人信用評分2021/5/92021/5/9?1信用評分信用評分———指信用評估機構(gòu)對主體信用信息進行量化，并以分值形式表達的過程或者結(jié)果。1、信用評估機構(gòu)與征信機構(gòu)：征信機構(gòu)可以做評分，但更應(yīng)關(guān)注于信用信息的真實、客觀和權(quán)威，最好做到信息的全面及時。評估機構(gòu)應(yīng)該主要關(guān)注對被評價人來進行準確、合理、一致的評價，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)，違反標準及契約相關(guān)的信息。2021/5/92021/5/9?2信用評分的量化過程2021/5/92021/5/9?3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（基于理論進行數(shù)據(jù)分析）定量為主（應(yīng)用模型自動計算）效果注重個體準確性注重群體的準確性關(guān)注的數(shù)據(jù)當前歷史成本高低2021/5/92021/5/9?4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，當然也可能會用到征信局的數(shù)據(jù)，這個模型的特點主要對于某個具體的業(yè)務(wù)或者說某個客群是比較有效的。征信機構(gòu)利用所采集到的豐富信息對個人進行這樣一個綜合的信用評價。因為征信局收集的信用信息的維度也比較廣，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雜，那么它的評價相對來講是要比較綜合全面一些。一個行業(yè)的幾家機構(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)部評分征信機構(gòu)評分行業(yè)共享評分2021/5/92021/5/9?5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)用于個人貸款，住房抵押貸款和小企業(yè)貸款中運用。（費艾哲公司為美國投資公司構(gòu)建了第一個信用評分模型20世紀50年代1958年20世紀60年代20世紀80年代1995年2007年FICO評分開始在三大征信機構(gòu)得到普遍應(yīng)用1991年2021/5/92021/5/9?6FICO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)個人征信機構(gòu)的數(shù)據(jù)和FICO的評分模型開發(fā)而成，也稱為個人通用評分，可以廣泛地被授信機構(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、消費貸款、房貸、助學貸款和車貸等。其中美國3/4的家庭房貸是基于FICO信用評分做出的評價。

FICO信用評分又根據(jù)信用風險管理用途的不同可以分為欺詐風險評分、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，每個消費者有超過48個不同的信用評分，可以用于不同的消費場景。根據(jù)有關(guān)統(tǒng)計，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。2021/5/92021/5/9?7FICO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)生時距現(xiàn)在的時間長度等。2021/5/92021/5/9?8FICO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,一個客戶有信用賬戶需要償還貸款,并不意味著這個客戶的信用風險高。相反地,如果一個客戶有限的還款能力被用盡,則說明這個客戶存在很高的信用風險,有過度使用信用的可能,同時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客戶,究竟多少個信用賬戶是足夠多的,從而能夠準確反應(yīng)出客戶的還款能力。(三)使用信用的年限該項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。2021/5/92021/5/9?9FICO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因素占總影響因素的10%。在現(xiàn)今的經(jīng)濟生活中,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,在很短時間內(nèi)開立多個信用賬戶的客戶具有更高的信用風險,尤其是那些信用歷史不長的人。該項因素主要包括:(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)在信用報告中只保存兩年;(4)貸款方查詢客戶信用的時間長度;(5)最近的信用狀況,對于新開立的信用賬戶及時還款,會在一段時間后,提高客戶的FICO得分。(五)正在使用的信用類型該項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)。2021/5/92021/5/9?10各因素占比圖2021/5/92021/5/9?11FICO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構(gòu)等授信機構(gòu)進行授信決策。一般而言，如果借款人的信用分達到680分以上，授信機構(gòu)就可以認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，授信機構(gòu)或者要求借款人增加擔保，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，授信機構(gòu)就要作進一步的調(diào)查核實，采用其他的信用分析工具進行細致分析。在美國的各種信用分析計算方法中，F(xiàn)ICO信用評分模型的正確性最高。據(jù)一項統(tǒng)計顯示：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。2021/5/92021/5/9?12美國三大征信局三大個人征信機構(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，免費提供給消費者。2021/5/92021/5/9?13ZestFinanceZestFinance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，另一類是信用分數(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，是一家通過機器學習和大數(shù)據(jù)技術(shù)進行個人信用評分，服務(wù)于哪些在傳統(tǒng)個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。2021/5/92021/5/9?14

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)的機器學習分析模型，而在相應(yīng)的模型中最多可以得出超過7萬個可以判斷信貸行為的指標，最終可以得出準確的消費者信用評分。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%，在風險控制方面，模型相比于傳統(tǒng)信用評估模型性能則提高了40%。2021/5/92021/5/9?152016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京東和百度同時看中ZestFinance2021/5/92021/5/9?16ZestFinance將為京東與百度提供強大支撐在投資ZestFinance并展開合作之后，就可以通過運用其先進的大數(shù)據(jù)信用模型構(gòu)建技術(shù)和經(jīng)驗，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、年輕消費者的信用價值，防范因當前國內(nèi)個人信用體系不健全導致的信貸風險。更重要的是，京東手中掌握著億級用戶的電商消費軌跡和物流數(shù)據(jù)，這意味著那些游離于傳統(tǒng)信用體系之外的強消費能力群體，可以經(jīng)ZestFinance之手成為京東布局消費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)庫的靈活運用和強大分析，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險。2021/5/92021/5/9?17國內(nèi)信用評分的發(fā)展階段2021/5/92021/5/9?18商業(yè)銀行評分商業(yè)銀行評分早期是打分表（卡）形式，基本上是某一個特征對應(yīng)某一個分數(shù)，比如說單位的性質(zhì)，如果是國家機關(guān)對應(yīng)給一個分數(shù)，事業(yè)單位也對應(yīng)相應(yīng)的分數(shù)，不同的單位性質(zhì)對應(yīng)不同的分數(shù)，這種形式就是打分表或打分卡形式。實際上，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險經(jīng)理的業(yè)務(wù)經(jīng)驗，不見得比模型的方式效果差。當然，這種評分卡可能存在一種問題，制定的標準執(zhí)行上會因為個人的喜好而變，不像自動化的方式那么一致。所以在一致性和穩(wěn)定性上可能存在一些問題，也會影響準確性。2021/5/92021/5/9?19商業(yè)銀行評分表2021/5/92021/5/9?20試點信用機構(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機構(gòu)，它采集上海的所有的金融機構(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構(gòu)。2002年開發(fā)了個人的信用評分，叫做個人綜合信用管理評分，設(shè)的分值區(qū)間是-1000——1000，這個分值很有意思，它實際上相當于兩個評分，但把它們放到一塊去了。一個是-1000到0，這個分是針對跟金融機構(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，實際上仍然是一樣的，只不過是統(tǒng)一加了1000。上海資信2021/5/92021/5/9?21鵬元征信是專門開展個人及企業(yè)征信、個人及企業(yè)評分、征信系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)、軟件設(shè)計開發(fā)和中小企業(yè)信用風險控制等業(yè)務(wù)的專業(yè)征信機構(gòu)。2005年4月底，鵬元征信自主研發(fā)的個人綜合信用風險評分——“鵬元800”，正式對授信機構(gòu)及個人提供信用評分查詢服務(wù)。“鵬元800”通過建立數(shù)學模型對個人信用信息進行統(tǒng)計分析，以預測未來一段時間內(nèi)發(fā)生違約風險的可能性，并用一個分數(shù)綜合反應(yīng)個人信用狀況。該信用評分體系共設(shè)6個等級，從320分到800分，每80分一級，把個人信用狀況詳細量化，每個分數(shù)對應(yīng)一個違約概率，分數(shù)越高表示違約風險越低。鵬元征信2021/5/92021/5/9?22征信中心評分信用報告“數(shù)字解讀”是為信貸市場風險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埃哲公司（FairIsaacCorporation）合作進行個人征信評分研究項目的基礎(chǔ)上，利用我國個人金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫（以下簡稱“個人征信系統(tǒng)”）的信貸數(shù)據(jù)開發(fā)出來的，是對個人信用報告信息的量化，可幫助信貸機構(gòu)更加方便、快速和一致地使用信用報告信息，了解客戶的當前信貸風險狀況，以及預測信貸機構(gòu)個人客戶在未來一段時間內(nèi)發(fā)生信貸違約的可能性。信用報告“數(shù)字解讀”的分數(shù)范圍為0-1000分，每個分數(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，其信用風險越??；分值越低，表示未來發(fā)生信貸違約的可能性越高，其信用風險越大。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。2021/5/92021/5/9?23數(shù)字解讀考察信用報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)品當前和歷史的還款情況、逾期還款的細節(jié)、按時還款的次數(shù)、擁有良好還款記錄的信貸賬戶個數(shù)等等。負債水平。包括以下考慮因素：各類信貸產(chǎn)品的信貸額度、當前余額；當前總負債額度和比例；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。2021/5/92021/5/9?24驗證和使用情況模型驗證根據(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，取值在0到1，數(shù)值越大代表模型區(qū)分能力越強）達到30%以上認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個月客戶在驗證機構(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、消費貸款業(yè)務(wù)新申請客戶群的KS值平均達到46.6%、38.9%、54.7%，在這三類業(yè)務(wù)存量客戶群的KS值平均達到64%、51.2%、64%。使用情況截至2015年12月31日，有24家機構(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家消費金融公司、4家汽車金融公司。其中17家機構(gòu)已累計查詢含“數(shù)字解讀”的信用報告1.16億，查詢量最大的是某全國性商業(yè)銀行，共6300多萬筆。2021/5/92021/5/9?25市場機構(gòu)評分2021/5/92021/5/9?26

芝麻信用分評分指標

一、身份特征（15%）這個指標主要是確認你是“你”，不是別人！包括實名認證，地址信息，學校信息，公司信息等。二、信用歷史（35%）這個指標主要確認你以前是個誠實的人。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，水電煤繳費情況等等三、履約能力（20%）這個指標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%）這個指標主要是從側(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）。五、行為偏好（25%）這個指標主要是證明你以前的消費能力，以前消費層次越高，說明你的還款能力應(yīng)該不錯。主要是在淘寶的消費記錄，比如購物的頻率，消費的層次等等2021/5/92021/5/9?272021/5/92021/5/9?282021/5/92021/5/9?292021/5/92021/5/9?30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”?；ヂ?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)、商家乃至個人，可能根據(jù)評分系統(tǒng)的要求，刻意美化數(shù)據(jù)，導致評分結(jié)果缺乏真實性。另外，雖然芝麻信用目前數(shù)據(jù)來源非常廣泛，但細究就會發(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)的真實性和有效性問題2021/5/92021/5/9?31評分體系適用性問題目前，芝麻信用乃至整個互聯(lián)網(wǎng)征信行業(yè)仍處在探索階段。對一個系統(tǒng)是否具有適用性的評價往往需要若干個建立、驗證、修正、再驗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入驗證階段，體系中許多指標還需要修改、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)果的準確產(chǎn)生影響。2021/5/92021/5/9?32個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。2021/5/92021/5/9?33信用評分評價的標準2021/5/92021/5/9?34信用評分評價的標準準確性：構(gòu)建評分模的目的就是為了能夠區(qū)分目標客戶的好壞優(yōu)劣?？梢允褂肒-S值來評價。K-S值越大，表示評分模型能夠?qū)ⅰ昂每蛻簟?、“壞客戶”區(qū)分開來的程度越大。一致性：一個評分是不是未來能夠很好運用，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，你隨機地抽足夠多一個800分的群體，未來發(fā)生違約的概率都應(yīng)該是1/1000。如果這個月800分對應(yīng)千分之一，下個月對應(yīng)千分之二，就不能做到一致性。穩(wěn)定性：一個評分模型不能夠穩(wěn)定持續(xù)地進行評估，任何一家機構(gòu)就很難去使用，因為需要天天調(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，純粹一個黑箱子，對于金融消費者的權(quán)益保護非常不利。并且如果不能解釋，產(chǎn)生風險的原因會不會突然改變就不知道，會不會造成系統(tǒng)性風險，這些都是需要考慮的。2021/5/92021/5/9?35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險定價，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了自動化的信貸審批系統(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：個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構(gòu)使用，來預測借貸者償還的可能性和及時性，預測用來對組合定價的未來現(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。賬戶維護和賬戶審查：信用卡的發(fā)放者常常定期審查消費者的信用報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行交叉銷售新產(chǎn)品。2021/5/92021/5/9?36保險領(lǐng)域的應(yīng)用：信用評分也常常用于汽車保險和居民保險過程中的定價。從1990年開始，個人征信機構(gòu)開始開發(fā)特定的保險評分，幫助保險公司來評價潛在顧客的保險風險。研究表明，通過使用這種保險評分，大部分消費者可以降低保費，信用評分高的消費者往往索賠的次數(shù)比較少。消費場景中的應(yīng)用：由于征信機構(gòu)可以根據(jù)請求很快地提供信用報告和信用評分，在一些“獲得信貸是消費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，信用評分和自動化的信貸審批可以實現(xiàn)即時授信。信用評分還被用于電信公司、水電公司以及消費信用相關(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)濟分析的應(yīng)用：信用評分已經(jīng)成為度量與信用風險相關(guān)的金融資產(chǎn)質(zhì)量的重要的行業(yè)指標之一，并間接地用于度量消費者參與經(jīng)濟活動的能力，成為美國國家金融基礎(chǔ)設(shè)施不可或缺的一個重要組成部分。例如美國聯(lián)邦貨幣監(jiān)理署每季度發(fā)布的《住房抵押貸款指標報告》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）或其他評分的等價定義次級貸款違約可能性。2021/5/92021/5/9?37信用評分在我國的未來應(yīng)用前景廣闊中誠信信用分個人信用評分已在醫(yī)療、保險、學生創(chuàng)業(yè)就業(yè)等方面開展廣泛應(yīng)用,評分高的個人,在醫(yī)院做手術(shù)時可免交押金,去企業(yè)應(yīng)聘時會提升成功率,還將開辟租房市場的應(yīng)用?？祭庞梅之斢脩舻膫€人考拉信用分達到一定的等級時，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，創(chuàng)新地將商戶交易流水、稅務(wù)、財務(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。2021/5/92021/5/9?38芝麻信用分的應(yīng)用——生活社交領(lǐng)域登機不用排隊，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場乘機的旅客，若芝麻信用分數(shù)達到750分以上便只需在機場指定位置打開支付寶APP，掃描宣傳海報上的芝麻信用二維碼，將芝麻信用頁面向機場工作人員出示，即可享受首都機場CIP貴賓通道（商務(wù)貴賓通道）相較于普通安檢口需要排隊20分鐘以上，CIP貴賓通道僅需等待3至4個人次，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,芝麻信用也在租車、租房、婚戀、簽證等多個領(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)計劃,只要信用分600以上便可享受免押金和延時付款服務(wù)。2021/5/92021/5/9?39消費金融領(lǐng)域個人消費金融領(lǐng)域，為用戶提供信貸服務(wù)。“螞蟻金服”基于芝麻信用分，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人相應(yīng)額度的消費貸款，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個月，貸款日