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从共享单车谈个人信用评分
添加时间:2017-11-29 15:48:16   来源:中国征信杂志

  在北、上、广、深、杭等50多个城市都可以看到不同颜色的共享单车,成为城市街道的靓丽风景,解决“近距离交通出行”的同时,也带来了乱停乱放、恶意损毁等乱象。为此,一些单车公司引入以分值计算的“个人用户信用评价”体系,以期规范用车行为。于是乎,“信用分值”再度燃起社会热议。
 
  征信市场上已存在的信用评分种类早已让人眼花缭乱。一些机构各自推出了独具特色的“评分”,但都是基于自身数据和方法,通用性太差。例如,有的“分”局限于购物能力,不适用于信贷领域;有的“分”,其背后控股是其母公司,模型基于内部客户信息建立,不能算作“独立第三方”。再看美国,世界征信巨头之一益博睿(Experian)早就推出了信用评分,但近期因欺瞒和误导了消费者其信用评分的用途,被监管毫不留情罚款300万美元。总之,目前国内的一些机构还没有深刻领悟到征信信息有误、片面可能造成的严重后果。
 
  人民银行征信中心历时10多年努力,整合国内各金融机构的信贷信息,建成世界规模最大、收录人数最多、使用最广泛的金融信用信息基础数据库,并向接入机构提供多样化的征信产品增值服务。征信中心与美国费埃哲(FICO)公司联合研究,利用金融信用信息基础数据库的信贷数据,使用决策树、逻辑回归等数据建模技术,开发出个人信用风险量化产品——个人信用报告数字解读。个人信用报告数字解读可预测放贷机构个人客户在未来一段时间内发生贷款违约的可能性,其评分模型的特征变量,主要来源于客户的个人信用报告。截至目前,多家商业银行已与征信中心签订协议,积极推广使用个人信用报告数字解读服务。因为多数商业银行的评分模型,大多基于客户在自家银行办理业务的历史信息,属于“信息孤岛”,缺乏客户在他行的信息,在信贷审批和信用卡审批阶段,常常错失“好客户”或错收“坏客户”;另外,商业银行的传统模型分为申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型等几种,缺乏对不同模型的高效整合应用,建立信用评分模型的技术也不足,与世界权威评分机构合作研发模型的成本又较高。那么,商业银行可引入个人信用报告数字解读产品,前提是必须“先验证后使用”,要根据银行自身的客户规模,抽样一定比例的“信用卡”和“个人信贷”客户,并从征信中心获取这些抽样客户的评分值,然后进行技术层面(如KS、ROC、PSI、IV等重要指标的计算)和业务层面(如客户申请通过、申请被拒等业务表现)的评分验证工作,目的是检验评分在银行贷前审批、贷后管理、调额、催收、违约监测等应用领域的有效性,是否能真正帮助银行简化审批流程、细化调额策略、降低违约风险。验证通过后,商业银行方可与征信中心签署协议,引入个人信用报告解读产品。
 
  在应用领域方面,除了客户准入、额度管理、贷后预警等传统领域的应用,也可以将个人信用报告数字解读应用于精准营销领域。商业银行可将其与行内客户的资产余额(包括存贷款及中间业务的余额)、转账汇款交易特征、贡献星级结合起来使用,并结合行外的银监披露、公检法、工商注册、手机定位、工商税务、车辆违规处罚信息、消费行为和社交网络等征信类别信息,构建更完整的“征信资源池”。商业银行可把信用评分作为“客户画像及标签建设”的另一重要参考指标,以更深入分析客户在投资产品和交易渠道方面的行为特征,为精准营销和风险防控打造更加坚实的“防火墙”。

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