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                          央行即將上線的二代徵信報告中,將新增“個人信用報告數字解讀”,推出針對個人的“信用評分” ,並給出該評分所處的“相對位置”。

                          新版徵信報告中,參考銀行的客戶綜合評分系統和支付寶的芝麻信用分 ,央行報給也給出了相應的分值給金融人士作爲參考。其中相對位置的意思就是對比同數值人羣中的排名。另一方面,央行權威的信用評分將將給中小銀行的個人信貸等業務打下基礎,便於把握個人資信情況 ;但另一方面  ,針對每個地區、每家銀行具體的風險偏好,銀行仍應適當加大本行金融科技方面的投入。

                          信用評分系統

                          業內人士認爲,該評分或與美國各徵信局採用的FICO評分相似的思路 ,針對個人信用狀況打出一個信用分。信用評分將使用FICO評分方法,即取值爲0到90之間的整數。當取值爲N時,說明信用評分相對位置大於N%。當無法評分時 ,該數據項返回“-1”,會說明用於數字解讀的分數影響因素或無法評分時的原因。各部分因素大致權重爲:以往支付歷史佔35%  ;信貸欠款數額佔30% ;立信時間長短佔15% ;新開信用賬戶佔10%;信用組合類型佔10% 。FICO評分的理論分值在300-900分之間 ,評分越低 ,表明信用風險越大 。

                          信用評分應用廣泛

                          一位華南大行人士表示,該行當前在金融科技領域的需求之一,是通過大數據給出較全面的客戶信用評分、個人資信和消費需求,通過信用、資信、消費需求數據實現信用卡和分期業務的自動審批,給出相對合理的信用額度 ,實現秒批秒貸 。作爲一個覆蓋所有徵信人羣的評分要兼顧全體 ,在局部客羣上不可避免會失去一些聚焦性或針對性 。央行徵信評分的開發樣本主要來自於銀行的傳統優質客羣 ,對於風險相對下沉的人羣模型效果會偏弱一些  。這部分客羣非銀行傳統客羣,是目前市場上“助貸”機構的主要放貸對象。此外 ,對於一些特殊客羣,比如小微企業客戶,模型也會比定製化模型效果要差,這是模型樣本偏差性造成的 。“央行的徵信評分 ,主要目的是爲了健全全社會的徵信體系,不是專門針對各類不同貸款產品的具體業務目的而開發,商業目的要淡一些 。”他表示 ,具體到各個細分客羣、細分產品的信貸業務  ,各家銀行和金融科技公司的定製化評分更有針對性  ,仍然有其不可替代性。

                          國內信用分對比

                          新上線的央行信用分與應用多年的芝麻信用、騰訊信用分相比,根據不同銀行上報的資料,綜合考慮因素更多,更具權威性 。雖然出現較晚,但其信用評分的影響比重很大 。而在市場多年的芝麻信用分、騰訊信用分 ,由於用戶評分方式沉澱已久 ,在輔助方面更具有參考價值。芝麻信用分構成遺憾的是 ,騰訊信用分僅僅開放了一段時間,目前無法查詢。以後,芝麻信用分會作爲輔助 ,給央行的信用分提供一定的幫助和參考 。

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