个人信用评分研究及其发展

摘要：个人信用评分从类型上看主要分为申请评分、行为评分、利润评分以及考虑经济环境因素的信用评分。如何能在获取更大利润的同时将消费者信用风险控制在最小程度成为各授信机构和学术界当前研究的重点。关键词：信用评分；申请评分；行为评分；利润评分；经济环境中图分类号：F014.5文献标识码：Ａ文章编号：1003-949X（2008）-06-01-03 个人信用评分研究从技术层次上来讲，主要经历了三个阶段，从简单的分类模型到预测评分模型，再到决策评分模型。而从评分的类型上看，主要分为四个类型，即申请评分、行为评分、利润评分以及考虑经济环境因素的信用评分。一、申请评分(Application Scoring) 授信机构接受客户信用申请时，利用客户提交的申请表中的特征变量建立评分模型得到申请者的一个信用值，将该值与事先设定的标准值相比，判断该申请人逾期的可能性，从而决定是否授出信用及授信额度。这样的信用评分，称为申请评分。建立评分模型可以运用的方法非常多，传统统计学方法有判别分析、线性回归、Logistic回归等；非参数方法有最近邻方法等；运筹学方面则主要采用线性规划方法。随着信息技术的发展，近年来许多数据挖掘的新方法如神经网络、决策树、遗传算法、专家系统等陆续被引入信用评分领域中。Durand(1941)首先将判别分析方法用于信用评分，正式系统的提出使用数理统计模型辅助消费者授信决策的观念，并将Fisher（1936）提出的判别分析法用来区分“好”的贷款和“坏”的贷款，从而对贷款的信用风险进行评价，这是个人信用评估从定性分析逐步过渡到定量分析的开端。1958年William Fair & Earl Isaacs利用判别分析法建立了著名的FICO信用评分系统。Myers & Forgy(1963)采用判别分析和回归分析方法，利用零售信贷领域消费者信用申请表中的数据对财务公司的信用风险进行了预测。 Orgler(1970)首次将线性回归分析引入消费者贷款的信用风险评估，利用线性回归分析设计了一个评价未偿还贷款的评分卡。Fitzpatrick(1976) 、Lucas(1992)、Henley(1995)等也先后将这种方法用于构建个人信用评分模型。Myers & Forgy(1963)认为这两种方法对于降低商业银行等机构的坏账损失有很大的帮助。Reichert (1983)也发现运用这两种方法构建的个人信用评分模型在预测消费信贷风险时都表现出了很强的稳健性。Rosenberg & Gleit(1994)在他们的研究中也表示了与Reichert相似的赞同观点。但Eisenbeis (1977)认为只有在客户分类较少的时候，基于判别分析和多元线性回归方法建立的个人信用评分模型才会有好的效果。Wiginton(1980)首次尝试了在信用评分模型中使用Logistic回归方法，并与判别分析法进行了比较。但由于Logistic回归法没有变量正态性假设的要求，因此被学者认为是最适合发展信用评分模型的理论。并且由于该法使用的前提假设少，建立的个人信用评分模型具有相当的准确性和稳定性，因此成为了设计个人信用评分模型的主要方法，并且延续至今。 [!--empirenews.page--] 最近邻分析方法最先是由Fix & Hodges(1952)提出的，它是一种标准的非参数分类技术，通常被用来解决概率密度函数的估计和分类问题。它的思想很简单，就是把预测目标分为两类，当一个新的预测目标加入时，就将其并入最邻近一类中。Chatterjee & Barcun(1970)首次将最近邻法用于个人信用评分模型。Hand(1981)利用家庭贷款的数据对最近邻法与决策树进行了比较，结果最近邻法得到了相当高的预测精度。Mangasarian(1965)第一个意识到可以将线性规划方法应用于分类问题。但是直到Freed & Glover( 1981a ,b)的文章发表以后，才引起了更多人的兴趣。此后，有关的研究文献大量涌现。Joachimsthaler & Stam(1990)就这一领域的70多篇文献进行了综述。有些学者则对统计学方法与线性规划方法的效果进行了比较，尽管在Nath ,Jackson & Jones(1992)的研究中认为统计学方法要比线性规划方法好。1990年Odom(1990) 首次将神经网络方法引入信用风险评估中。Desai等(1996,1997)、West(2000) 等人使用神经网络方法构造了个人信用评分模型，并通过实证分析验证了在各种特征变量呈复杂的非线性关系的情况下，神经网络方法具有明显的优势。决策树方法，也叫分类树或递归分割法，通过使用一种分割方法，将原始样本集递归分割成

不相交的子集，目的是使期望损失达到最小。最早将决策树方法用于信用评分的研究是Makowski(1985)。 Coffman(1986)将决策树方法与判别分析方法进行了比较，发现当变量存在相关性时，决策树方法的表现较好。Carter & Catlett(1987) , Mehta(1988)等把这一方法应用到信用评分领域。遗传算法是对一个问题的潜在解的种群进行系统的搜索，使得与解决问题相近的解保留在候选解中的可能性比其他解要大。遗传算法最早是由Holland(1975) 提出的。Albright(1994)首次将遗传算法应用于信用联盟评分卡的开发。Michalewicz(1996)提出了一些启发性的规则， Yobas, Crook, & Ross (1997)运用遗传算法并使用一个不同的函数对建立信用评分模型作了探讨。专家系统是仿效专家的决策行为的过程的集合，它由自然语言组成，将专家的意见汇入计算机中，专家系统能够提高预测“坏”客户的准确性。主要的研究有Zocco(1985) , Davis(1987) , Leonard(l993a,b)、Tessmer & Richey(1997) 等。Davis, Edelman & Gammerman (1992) 将Bayesian 专家系统用于信用卡申请者的分类问题，并将结果与神经网络方法的结果进行了比较。Talebzadeh, Mandutianu & Winner (1994)依据专家系统设计出了抵押贷款的个人信用评分模型。Leonard (1993)则利用专家系统成功预测了信用卡用户的违约率。Hand, Mcconway, & Stanghellini(1997), Sewart & Whittaker(1998)等则论述了运用绘图的方法可以更容易确定个人信用风险的全部因素。二、行为评分(behavioral scoring) 一般信用评分模式只考虑申请者本身的条件是否良好，未考虑外在环境变化。行为评分是一种统计专门技术，它是在一般信用评分的基础上考虑到时间因素发展而来的。研究的主要目标是通过预测现有授信客户的未来行为帮助借贷机构在管理客户时作出更好的决策。[!--empirenews.page--] 行为评分模型主要分为两种方法，一种是申请评分模型和额外信息变量的组合，另一种是建立客户行为的概率模型。根据估计参数信息的获取方式不同，后一种方法又分为两类，一是从以前的客户中抽样，二是使用贝叶斯方法，即根据顾客自己的行为更新公司对客户的信任度。概率模型本质上是马尔可夫链，顾客可以从一个状态跳到另一个状态。有关第一类行为评分的研究有：Cyert, Davidson & Thompson(1962) 用马尔柯夫链方法研究在贷款到期以后的不同时期，预计不可回收的贷款数目(C-D-T模型)。后来不少学者对C-D-T模型进行了修正。Van Kuelen et al. (1981)的主要修正在于考虑了过期账户的部分还款事实。Corcoran (1978)指出如果对于不同特征的账户给出不同的转移矩阵，系统将会更加稳定。Fryman et al. (1985)区分了移动者(movers)和停留者(stayers)这两种客户类型，发现后者更倾向于维持现有状态。Banasik et al. (1996)的研究指出如果对客户群体的分类不是足够清晰，在实际应用中得到的信用评分并不十分有效。关于第二类行为评分的研究，最早基于Bayesian定理的概率模型是Bierman & Hausman( 1970)提出的。这一模型中，还款概率不是根据以前客户的样本得[1][2]下一页出的，而是被看作一个参数满足Beta分布的Bernoulli随机变量。Dirickx & Wakeman(1976)以及Srinivasan & Kim (1987)分别对该模型做了扩展。Thomas (1994)将这一模型进行了修正，他不仅把还款概率作为随机变量，还把最大可能的还款金额也作为随机变量，根据已经还款的情况，这些随机变量不断被按Bayesian方法修正。三、利润评分(profit scoring) 个人信用评分模型的研究目标由客户违约率最小化向公司从该客户赚取利润最大化转变，是国外个人信用评分模型研究的前沿之一，也是信用评分领域近几年来的研究热点。这方面正在尝试的方法大体上可以分成以下四种。第一种是在现有的评分模型上建立的，估计违约率、交易量、接受和损失的比例，并根据不同测度下的得分对总体进行细分，对不同的群体定义利润。Oliver(1993)首先使用该方法，并考察如果顾客有了“交易利润得分”和“违约得分”，那么决策规则是什么的问题。Fishelson-Holstine(1998)讨论了运用利润的两种类型来细分顾客的问题。Li & Hand (1997)则建议不估计最终的利润，也不直接估计违约标准，而是估计中间变量，如节余、购

买额等，然后使用这些因素估计最终的收入。Hand, McConway & Stanghellini(1997), Sewart & Whittaker(1998)认为应该根据违约率、交易量、接受和损失率来综合考虑利润。第二种类似于信用评分中的回归方法，把利润表达成申请表格中定性变量的线性函数。Lai & Ying(1994)进行了这方面的研究。第三种是使用马尔可夫链方法来进行行为评分，以开发出更精确的消费者行为随机模型。Cyert et al (1962)对一个产品案例的利润进行了建模分析，当这些方法用于估计相同产品的顾客群体的坏账准备金时，结果表明应用非常成功。 [!--empirenews.page--] 第四种是成功地处理遗失数据的一种统计建模技术。人们试图根据有限的数据来估计消费者的长期利润。Narain (1992)是第一个建议人们在信用评分上使用该方法的学者，而Banasik et al (1999)的论文显示人们也可以使用竞争风险的思想来对消费者什么时候会违约和什么时候会预先付款进行估计，这样在一个分析中可以同时考虑违约率和流失率。Stepanova和Thomas(2001)利用PHAB模型进行行为评分研究，结果显示该模型在预测风险和预测利润两个方面都有很好的表现。Stepanova和Thomas(2002)研究了比例风险模型(即Cox模型)的三种扩展形式，研究表明该模型不论在预测风险还是在预测利润方面都非常有效。他们还提出了三个改进：在变量属性分类方面提出了coarse-classifying的分类方法；在模型拟合度的检验上提出了多个诊断方法；在数据处理上应反应其变化。Baesens, Stepanova和Vanthienen(2003)提出了几种神经网络生存模型，认为神经网络生存模型克服了比例风险模型要求输入函数形式是线性的缺点，并分别用神经网络生存模型与传统的比例风险模型的性能进行了比较。四、考虑经济环境因素的信用评分一般的信用评分模型中，都没有考虑经济环境等外在因素的影响，但经济周期等宏观经济变量无疑与客户违约率存在着密不可分的关系。随着信用评分技术方法的日益丰富以及计算机通信技术的迅猛发展，使得把经济环境因素整合到信用评分模型中成为必要和可能。其研究的主要目标是通过将经济环境变量、申请表特征变量和现有客户行为变量三者共同引入评分模型，以使得考虑的因素更充分，模型更加稳定，生命周期更长。Crook, Hamilton & Thomas( 1992)证实了当经济处于衰退期时，即使信用历史良好的顾客也会出现违约的情况。Zandi(1998)调查了美国90年代的情况，认为违约率上升的主要原因在于信用标准的降低，因为金融机构为了争取信用卡客户和国内的贷款人，调低了他们的授信界限。关于个人破产对经济变量的回归分析表明，经济状况的确对违约有显著的影响。构造同经济环境、申请表变量和消费者行为相联系的更严格的模型的一种方法是使用图形方法和贝叶斯学习网络。Sewart & Whittaker (1998)以及Hand et al (1997)指出这些技术对于检验自变量和因变量间的关系非常有用。Fung指出，使用模拟和马尔可夫的思想对信用评分的内容可以拟合得很好，由此分析可得到一个评分模型。五、结论个人信用评分的研究目标和方向一直在不断发生着变化，当前研究的重点是将风险管理目标从客户违约可能性最小化调整到如何使公司从该客户赚取的利润最大化。另外，信用评分的目的也从最初的评估违约风险，逐步扩大到评估响应、使用、保持、流失、负债管理、以及欺诈评分。这也为今后这一领域的研究指明了新的方向和道路。

信用贷款评级表

信用贷款评级表 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

兰州商学院资信调查与评估论文题目：信用类消费贷款评级表学院、系：金融学院信用管理系专业方向：经济学年级、班:2011级信用管理班学生姓名：李潇娜指导教师：周复之学号： 2014年5月10日

个人信贷信用评分模型所使用的评分方法也可以分为三类：专家判断法、定量模型法、专家判断法和定量模型法相结合的方法。专家判断法采用的是一种“自上而下”的建模方法，主要在没有足够历史数据的情形下使用，这些情形包括：没有建立数据库来系统地存储已有信贷业务的历史数据、对于新的信贷产品或处于信贷产品的早期等，该方法的优点是考虑的评估因素比较全，灵活性较高，缺点是在没有得到量化验证的情况下难以确定模型的预测能力；定量模型法则主要是在有足够历史数据的情形下使用，类型上可分为Logistic回归模型、多元线形回归模型、决策树模型以及神经网络模型等，该方法的优缺点则刚好与前一方法相反；而专家判断法和定量模型法相结合的方法(我们简称混合模型)则是综合了上述两方法的点，选择这一评级方法，并构建了以下两个模型：基于专家判断法的评分卡模型和基于定量模型法的Logistic回归模型。 1.评分卡模型。该模型可以通过数学表达式来加以表达，其中：Xi为第i个评估变量的取值，wi为对应的权重，N为评估变量的总个数，Score为最终的得分值(越高越好)。进一步可依据最终的得分值对个人信贷的风险水平进行等级划分，在该模型中Xi，wi都是基于个人信贷专家的经验和主观判断来加以确定的。根据前文所构建的个人住房贷款信用评分模型的分析框架，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最终确定了打分卡权重,其中：以100分为满分，作为第一还款来源的借款人要素占有了最高的权重，为50分；包括住房抵押和担保在内的风险缓释要素作为第二还款来源占有次之的权重，为30分；贷款方案的权重占有剩余的20分，结合表1给出的收入充 2.足性和稳定性、借款名誉度和诚信度等各细化要素的具体指标及其取值，就可以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。 3.定量模型

个人信用等级评分表

最新个人信用等级评分表

注1：健康状况良好=无住院记录；一般=非重大疾病住院记录；差=有重大疾病住院记录注2：社会信誉指社会知名度、社会职务、影响力等注3：信用评分的量化指标必须与面谈人员的主观评价相结合，因为评分体系不可能涵盖所有因素，所有这部分得分必须完全由面谈人员根据与贷款申请人的接洽（包括气质、谈吐、素养、礼貌、思路、衣着等）给出。信用分数对应的信用级别：

说明： 1、A级：表示债务人能够极好的债务安全保障。尽管各种各样的债务保护因素可能发生变化，但这些变化不大可能损害债务人相当稳定的偿债能力。 2、B级：表示债务人能够提供很好的债务安全保障。他们比A级债务人的级别低，只是因为存在其他因素使长期风险比A级债务人稍高。 3、C级：表示债务人能提供较好的债务安全保障。但是，可能存在一些会对将来产生不利影响和损害的因素。 4、D级：表示债务人能够提供必要的债务安全保障。然而从长时期来看，可能缺乏一些保护因素或某些保护因素不可靠。 5、E级：表示债务人债务安全保障是不可靠的。他们承担债务的能力中等，不能很好地保证将来偿还债务，质量的不确定性是这一等级债务的突出特征。 6、F级：表示债务人债务安全保障较差。从长期来看，他们按时偿付债务的能力可能不充足。评分依据：一、婚姻状况已婚且夫妻关系好的客户，会比单身者更具有稳定性，二、技术职称是客户工作能力的见证。相对来说，有各等级工程师、经济师、会计师、优秀教师等职称的借款人，往往信用较好。三、工作状况稳定性较高的行业从业人员也可以获得加分。如公务员、教师、医生以及一些效益好的企业员工，时尚行业和媒体人士由于具有较强的消费能力，评级也会偏上。“餐饮娱乐业的从业人员，获得高评级的可能性较小。” 四、经济能力个人收入证明提供详细、收入稳定、收入增长有长远性展望的人士，都会得到比较高的评级。

个人信用评估方法

个人信用评估方法比较分析摘要：个人信用评估制度是个人信用制度中的一个重要组成部分，建立科学的个人信用评估体系是建立个人信用制度体系的核心问题。随着我国经济的发展和经济运行中不确定性的增强，信用评估在经济中的作用和地位越来越重要。如何建立一个规范化并和国际接轨的个人信用制度体系已成为一个亟待解决的重要课题。本文介绍了个人信用评估的方法及其比较分析。关键词：信用评估评估模型神经网络评估系统正文：一．何谓个人信用评估及其内容目前的个人信用评级方法，就是在对个人资信状况全面考察的基础上，根据统一的评级指标体系和相应的评级程序，对其在各种商业往来、合作中履行承诺条件的兑现状况，以及信誉程度所进行的全方位评价。此外，还必须实时监控影响个人信用质量的重大事件，及时调整对个人的信用评级结果。一般认为，不同的等级符号代表了不同的违约概率。 1.个人信用评级指标：（1）人基本情况（2）个人资产规模和质量（3）个人偿债能力（3）个人盈利能力

（4）个人信誉状况（5）个人发展前景 2. 个人信用评级理念（1）定性与定量分析相结合，以定性分析为主，定量分析作为定性判断的重要依据。定量与定性都量化为分值，并与级别相对应。（2）注重分析个人信用记录，对个人的信用品质予以重点关注。（3）注重个人的还贷风险分析--对个人抵押物、固定资产、金融资产、无形资产、个人所在单位及其所处行业均进行深入调查和分析。（4）注重个人现金流量分析，判断个人偿还债务本息的能力。（5）进行个人财务报表数据真实性分析，在与个人沟通的基础上采用实际合理的数据。二．个人信用评估模型的的种类及其比较当前，我国个人业务的飞速发展使商业银行积累了一定量的数据，商业银行纷纷进行数据集中，建立数据仓库，开始应用数据挖掘技术建立科学的个人信用评估模型，进面建立完善的个人信用评估机制，以降低个人信贷业务成本和风险。但是我国银行业在个人信用评估模型的建立和应用方面仍处于起步阶段，对各种方法建立的个人信用评分模型的准确性和适用性的研究还有待深入。最常用的评估模型有以下几种。 1.神经网络 2.Logistic回归法

个人信用等级评定

个人信用等级评定个人信用等级评定的主要内容包括：（一）信用等级划分标准与企业信用等级评定相似，个人的信用等级是对个人借款人的还款意愿、还款能力的综合度量，通过基于评估指标体系的积分进行划分，依信用度高低划分AAA、AA、A、BBB、BB和B级： 1.AAA级。综合得分90以上，客户的收入水平很高，偿债意愿很强，社会地位很高，家庭环境非常优越，一般可获得60万元额度的贷款。 2.AA级。综合得分在80分至89分，客户的收入水平高，偿债意愿强，社会地位高，家庭环境非常优越，一般可获得10万的贷款授信额度。 3.A级。测评得分在70至79分之间，客户的收入水平高，偿债意愿较强，社会地位较高，家庭环境比较优越，一般可获得5万元贷款的授信额度。 4.BBB级。得分在60至69分之间，客户的收入水平中等，有偿债意愿，有一定社会地位，家庭环境良好，一般可获得1万元贷款授信额度。 5.BB级。得分在50至59之间，客户的收入水平一般，有一定偿债意愿，社会地位一般，你家庭环境一般，一般只能获得5000元授信额度。 6.B级。得分在49分以下，客户的收入水平较低，偿债意愿不强，社会地位较低，家庭环境较差，一般只能获得3000元授信额度。（二）信用等级测评方法 1.资格。借款人是否符合贷款对象要求；是否有隐瞒事实套取银行贷款及恶意透支行为；是否遵纪守法以及借款人诚实守信程度、对银行和其他债权人的还款记录等。 2.能力。包括借款人年龄、学历、职业、职务、职称等。 3.收入。包括借款人本人和家庭年收入、家庭人均收入、家庭负债总额、与家庭年收入额比重、月还本付期占家庭月收入的比重等。 4.环境。包括借款人单位的行业性质、经营状况和发展前景、借款人在现职年限等。 5.与银行的关系。包括是否为贷款银行客户、在银行贷款情况、借款人与银行的关系、借款人的信誉记录等。 6.测评指标。

基于电子商务活动的交易主体个人信用评价指标体系及表示规范

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基于电子商务活动的交易主体个人信用评价指标体系及表示规范 Transaction Subject Based Upon Electronic Commerce Activity The Specification for Personal Credit Assessment （征求意见稿）目次前言.................................................. 错误!未定义书签。 1............................................................................................................................................. 范围1 2.......................................................................................................................... 规范性引用文件1 3..................................................................................................................................术语和定义1 4......................................................................................................................................评价原则2 5......................................................................................................................................评价要素2 6......................................................................................................................................评价指标3 7.............................................................................................................................. 网络信用标识5

个人征信系统数据仓库与信用评估模型的构建

ＡＢＣＤＥ１项目本月累计本年计划占收入计划（％）２１消费税３２５３２５４１４３７．８４３２增值税２２３２２３２６４３８．４４４３营业税２４５２４５３０８７７．９４５４专项调节税３３３３３３４３９２７．５８６５个人所得税２６０２６０３０１８８．６１７６证券交易税１７０１７０１８９２８．９９８７遗产税１０６１０６１４３９７．３７９８土地增值税６５６５６３５１０．２４１０９企业所得税１８７１８７２１６３８．６５１１其中：集体７５７５９０２８．３１１２私营５７５７６３７８．９５１３其他５５５５６２４８．８１１４１０城乡维护建设税２０７２０７２０３７１０．１６１５１１车船税２６９２６９１８８４１４．２８１６１２房产税１６５１６５１７６４９．３５１７１３屠宰税１３８１３８２６１９５．２７１８１４资源税１２６１２６１８３０６．８９１９１５土地使用税４９４９１０８０４．５４２０１６印花税１２０１２０２４９３４．８１２１１７滞纳金及补税罚款１７１７３９６４．２９２２收入合计３００５３００５３７５１５８．０１ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! １引言１．１个人征信相关概念个人征信，是指第三方中介机构（即征信机构）把分散在不同授信机构、司法机构、行政机构等社会各个方面的个人信用信息通过合法手段进行采集、加工、存储到一个或若干个数据库中，进而形成个人信用档案，让授信机构在授信决策时能方便、快捷地查询到完整、真实的信用信息和信用评分。个人征信体系是一个庞杂的系统，它由一整套个人征信制度和方法，以及个人征信主体、手段和产品构成，是与个人征信有关的业务和活动的总称，主要包括个人信用信息基础数据库、征信相关的法律法规、征信服务机构、信用产品市场、政府监督管理和诚信教育６个方面内容。其中建立标准化的个人信用信息基础数据库系统是个人征信体系建设的核心，开发有效可靠的信用等级评估产品、建立个人信用评估机制是个人征信体系建设的目标，这将有助于对个人进行客观、科学的信用状况分析，是降低银行信贷风险、稳定金融秩序、促进经济增长的关键所在。１．２国内外征信业发展现状从国际经验看，征信系统的构建主要有３种模式，而这３种模式的共同特点是都建有集中管理的全国性甚至跨国性数据库。（１）美国模式：也称市场型模式，其信用体个人征信系统数据仓库与信用评估模型的构建黄岚１，张晓晖２，殷树友２（１．吉林大学计算机科学与技术学院，长春１３００１２；２．长春金融高等专科学校，长春１３００２２）［摘要］建立、健全个人征信体系有助于降低信贷风险、稳定金融秩序和促进经济增长。随着个人信用信息数据量的增多以及对数据分析需求的加大，构建个人信用信息数据仓库，利用多维数据分析和数据挖掘等技术，开发信用评估等增值产品将会是个人征信体系发展的必经之路。［关键词］个人征信系统；数据仓库；信用评估；信贷风险决策；数据挖掘；智能算法［中图分类号］Ｆ８３０．５８９［文献标识码］Ａ［文章编号］１６７３－０１９４（２００７）０６－００６０－０５［收稿日期］２００７－０３－２３［基金项目］吉林省科技发展计划项目资助（２００５０６０３－２）［作者简介］黄岚（１９７４－），女，江西临川人，吉林大学计算机科学与技术学院副教授，博士，主要从事计算机应用研究工作。运行上述程序得到的结果如下表４所示。表４某市税务局税收数据汇总表中国管理信息化ＣｈｉｎａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ２００７年６月第１０卷第６期Ｊｕｎ．，２００７Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．６

信用等级评分表

附件4：信用登记评分表指标大类序号指标名称权重指标得分项目经理评分评审经理评分（40%）综合得分审批人评分（1）审批人评分（2）终审审批人评分说明企业及企业主基本状况（50%） 1 企业经营年限 6 2-7年(含) 7年以上2年（含）以内经营年限长，但仍处小微企业阶段，企业成长性低。 6 4 0.67 2 企业经营场所性质 4 自有长期租赁短期租赁在同一场所连续租赁时间达3年（含）以上的为长期租赁，3年以下的为短期租赁 4 2.67 0.44 3 企业纳税情况 5 连续三年完整纳税连续两年完整纳税一年完整纳税企业提供税务局出具的完税凭证，以上结果都不是，此项得零分 5 3.33 0.56 4 企业及企业主信用记录 10 无逾期、欠息记录非恶意逾期、欠息2次非恶意逾期、欠息2 次以上通过人民银行企业征信系统得到，以上结果都不是，此项得零分 10 6.67 1.11 5 企业主从业经验 5 5年以上3-5年（含）3年（含）以下 5 3.33 0.56 6 企业主年 3 35-55岁（含）35岁以下55岁以上

龄 3 2 0.33 7 企业主住房条件 3 自购无贷款房自购有贷款房租用住房 3 2 0.33 8 企业主婚姻、子女状况 5 配偶、子女均在本市配偶、子女在外地配偶、子女在海外或未婚或离异 5 3.33 0.56 9 企业主行为习惯 3 无不良嗜好，无高风险投资有较高风险投资（证券、期货等）有涉赌、吸毒等不良嗜好 3 2 0.33 10 企业或企业主与我司担保关系的年限 2 2年以上1-2年(含) 1年(含)以下企业（主）在我司已合作担保合作期限 2 1.3 3 0.22 11 商业信用 4 交易对手评价高无违约行为交易中有违约行为商业信誉和市场口碑 4 2.67 0.44 小计：企业财务状况（30%） 12 资产负债率 6 ≤40% 40%-60% ≥60% (企业（主）负债总和/企业资产总和) )×100% 6 4 0.67 13 销售总收入7 贷款总规模的10倍以上贷款总规模的5-10（含）倍贷款总规模的5倍（含）以下客户贷款规模包含本次申请金额

个人信用评分表

个人信用评级指标一、个人指标个人指标主要描述个人的特征，从这些借款人的基本信息中，银行可以间接地了解到借款人的还款能力与还款意愿。个人指标主要包括： 1、年龄。年龄与借款人的收入能力和可支配财富有关。20岁以下的借款人，受其工作经验、学历程度等因素的影响，收入水平普遍较低，信用度最低，发生能力风险的可能性极大；20-30岁的借款人，随着工作经验和工作能力的不断提高，收入逐步上升，信用度随之提高；30-45岁的借款人，工作经验和工作能力处于人生的巅峰时期，收入水平最高、还款能力最强，发生能力风险的可能性最小；45-55岁的借款人，职业和收入相对稳定，随着年龄的增加，收入呈减少趋势，发生能力风险的可能性逐渐回升；55岁以上的借款人，大多数已离开工作岗位，收入水平下降，发生能力风险的可能性较大。 2、性别。一般认为女性的违约风险较小于男性。在我国，女性的法定退休时间比男性早5年，从实际情况看，女性在30-40岁的年龄区间收入水平最高，在35岁左右达到峰值；男性在35-45岁的年龄区间收入水平最高，在40岁左右达到峰值。因此，银行在能力风险分析中要考虑到性别的因素，适当加以调整。 3、婚姻状况。用于考察个人生活的稳定性。一般认为结婚的人生活更稳定，工作更勤奋，且大部分情况下，一个家庭有双份收入。有无子女也会影响到婚姻的稳定性，一般分为以下几种情况考虑：未婚、已婚无子女、已婚有子女、离异、其他。 4、受教育程度。按常规，受教育程度与收入水平成正比，受教育程度越高谋生手段越多，可工作的领域越广，则借款人的还款能力越强。包括：博士、硕士、大学、大专、高中专、初中及以下。 5、健康状况。良好的健康状况是稳定收入的保证，包括很好、良好、一般、差、很差。 6、单位类型。能体现收入稳定性和收入水平，便于评估借款人的还贷能力。我国目前的单位类型包括：机关事业单位、社会团体、国有企业、三资企业、上市公司、民营、私营、个体户和其他等。 7、行业情况。体现未来收入稳定性与收入水平。 8、职位或职称。体现收入水平和社会地位，这与薪酬制度有关。 9、就业年数及在现单位工龄。反映就业稳定性及收入能力。工作年限越短，收入的积累状况越差，反之，积累的收入较多。在现单位工龄越长如10年以上，借款人的就业稳定性越高，未来流动的可能性很小，信用度越高。在本职位工作年限较短如1以下的申请人提供前单位工作相关情况。 10、住房情况。一般认为住房情况可以反映借款人的稳定性，自有住房对应于较低的违约风险，并且必要时，可以作为抵押资产。住房情况一般包括：自置无按揭、自置有按揭、共有住宅、与父母同住、租用、集体宿舍、其他。（二）经济指标经济指标能够直接反映贷款申请人的还款能力! 主要包括： 1、个人月收入。这是反映借款人还款能力最直接的，也是最有效的指标。显然，个人月收入越高"收入的来源越稳定，还贷能力越强，违约风险越小。可以结合授信银行当地的经济水平划分为低收入、中等收入和高收入三个阶层。 2、家庭月收入。可以从另一个侧面反映还款能力。大部分情况下，个人代表家庭借款"因此还款来源可能来自家庭收入，这样"家庭月收入越高，则违约的风险越小。 3、家庭人均月收入，由于可能存在家庭成员多而导致家庭总的高收入，这个指标可以消除这种情况对银行审查的误导。 4、金融资产。包括股票、债券、存款、外汇、金银等，具有增值潜力和较强的变现能力，是充当质押或还款的有效来源。借款人持有的金融资产越多，说明其经济实力越强，还款能力越强。 5、其他资产。如遗产、自有车辆、除现住房外的其他房产等。可以考察借款人除第一收入来源以外的收入或者可支配财产。另外可以考察借款人的可抵押资产。 6、主要指商业保险。反映借款人抵抗意外事件的能力。我国居民投资理财型保险的可以认为具有较好的还款能力和意愿。（三）信用指标信用指标直接从过去的各种表现和行为反映借款人的还款意愿。主要包括： 1、是否有不良信用记录。主要考察借款人有无向银行贷款长期不还；有无信用卡透支久欠不还；有无

基于层次分析法的个人信用评估

基于层次分析法的个人信用评估体系李立兵，曾志伟河海大学，南京（210098） E-mail：libing_li2004@https://www.360docs.net/doc/cf9675700.html, 摘要：本文在层次分析法的基础上建立个人信用的评价指标体系对个人信用进行评估。关键词：层次分析法，评估指标体系，个人信用评估从古到今，信用都不是孤立的概念，它必须依附于当时的经济、政治和文化背景，个人信用，是自然人个人的信用，是个人的无形资产，信用资产质量好，拥有良好的信用记录，则意味着更多的发展机会，更高的发展效率。个人信用问题已经是我国经济体制改革和发展中不可回避的重要问题。但是我国的个人信用体系还不完善，基本上属于空白。目前我国居民个人信用资料缺乏，他们能提供的信用证明文件只有身份证和户籍证明、所在单位的工作证明；在个人储蓄实名制实施以后，又增加了个人存单和实物资产。国内虽然已有相关机构对个人的信用进行评估，但是由于在评估定位、评估要素的选取以及评估手段方面的不足，使得个人信用评估结果的可信度大大降低。如何建立科学的个人信用评估方法、如何建立一个规范化并和国际接轨的个人信用评估制度体系已成为一个亟待解决的重要课题。本文选取个人资质评价指标情况、个人资产评价指标、家庭评价指标及个人的信用历史等一系列的指标，利用层次分析法来建立个人信用评估体系，对个人信用进行评估。 1. 层次分析法概述⑴、⑵、⑶ 层次分析法（Analytical Hierarchy Process，ＡＨＰ）是美国匹兹堡人学教授A. L. Saaty 于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。它是一种能将定性分析与定量分析相结合的系统分析方法。其解决问题的基本思路和基本原理是：首先，把要解决的问题分层系列化，即根据问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，按照因素之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合，形成一个递阶的、有序的层次模型。然后，对模型中每一层次因素的相对重要性，依据人们对客观现实判断给予定量表述，再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。最后，通过综合训算各因素相对重要性的权值，得到最低层(方案层)相对最高层(总日标)相对重要性次序的组合权值，以此作为评价和选择方案的依据。层次分析法处理问题的基木步骤简述如下：①确定评价目标，再明确方案评价的准则。根据评价目标、评价准则构造递阶层次结构模型。递阶层次结构模型一般分为3层：目标层、准则层和方案层；②应用两两比较法构造所有的判断矩阵。具体如下： 1.1 建立判断矩阵对本级的要素进行两两比较来确定判断矩阵A的儿素，a ij是要素a i对a j的相对重要性其值是由专家根据资料数据以及自己的经验和价值观用判断尺度来确定判断尺度表示要素要素a i对a j相对重要性的数量尺度。采用的判断尺度见表１。

招商银行信用卡综合评分标准11页word文档

招商银行信用卡综合评分标准1. 保障支持最高得分为15分(1) 住房权利最高得分为8分无房 0分租房 2分单位福利分房 4分所有或购买 8分 (2)有无抵押最高得分为7分有抵押 7分无抵押 0分 2.经济支持最高得分为34分(1)个人收入最高得分为26分月收入6000元以上 26分月收入3000~6000元 22分月收入2000~3000元 18分月收入1000~2000元 13分月收入300~1000元 7分(2)月偿债情况最高得分为8分无债务偿还 8分 10~100元 6分 100~500元 4分 500元以上 2分

3.个人稳定情况最高得分为27分 (1)从业情况最高得分为16分公务员 16分事业单位 14分国有企业 13分股份制企业 10分其他 4分退休 16分失业有社会救济 10分失业无社会救济 8分 (2)在目前住址时间最高得分为7分 6年以上 7分 2~6年 5分 2年以下 2分 (3)婚姻状况最高得分为4分未婚 2分已婚无子女 3分已婚有子女 4分 4.个人背景最高得分为24分 (1)户籍情况最高得分为5分本地 5分外地 2分

(2)文化程度最高得分为5分初中及以下 1分高中 2分中专 4分大学及以上 5分 (3)年龄最高得分为5分女30岁以上 5分男30岁以上 4.5分女30岁以下 3分男30岁以下 2.5分 (4)失信情况最高得分为9分未调查 0分无记录 0分一次失信 0分两次以上失信 -9分无失信 9分招行授信政策: 申请条件：年龄、学历、行业属性、工龄、财力情况… 内外部信用记录的查核信用额度的核予后续的信用额度调整规范

信用评价体系

第六章信用评价体系学习目标： 1. 了解信用评价的特点和地位； 2. 了解信用评价指标和标准； 3. 掌握个人和企业信用评价的方法； 4. 对构建科学的信用评价体系问题进行相关思考。学习重点：掌握个人和企业信用评价的方法学习难点：信用评价指标和标准第一节信用评价概述一、信用评价的特点（一）全面性（二）公正性（三）监督性（四）服务性二、信用评价的作用（一）信用评价在市场经济中的作用（二）信用评价对企业的作用（三）信用评价对个人的作用三、信用评价方法（一）“5C”评价法（二）“5W”评价法（三）CAMPARI评价法四、信用评价流程（一）确定评价目标（二）确定评价指标体系（三）收集数据（四）进行评价（五）提出信用报告第二节信用评价机构一、信用评价机构的作用（一）信用评价机构的信用风险度量作用（二）信用评价机构的风险检测作用（三）信用评价机构的信用风险预警作用（四）信用评价机构的信用资源整合作用二、信用评价机构的工作程序三、国际信用评价机构简介四、我国信用评价机构的发展现状

第三节信用评价指标及标准一、信用评价指标体系的设计（一）信用评价指标的分类（二）信用评价指标的设计原则二、信用评价标准（一）计划（预算）标准（二）历史标准（三）客观标准（四）经验数据标准三、个人信用评价指标体系的设计（一）个人信用评价指标（二）个人信用评分表的编制（三）个人信用评价标准（四）个人信用评价中应注意的问题四、企业信用评价指标体系的构建（一）管理者基本素质评价指标（二）企业基本素质评价指标（三）财务状况评价指标（四）企业创新能力指标（五）企业成长和发展能力指标第四节信用评价的技术与方法一、个人信用评价方法（一）主观判断法（二）信用记分制（三）模型评价法二、企业信用评价方法（一）A记分模型（二）Z记分模型（三）营运资产信用评价模型

商业银行个人信用评分系统的优化研究

商业银行个人信用评分系统的优化研究随着经济和技术的快速发展,各类信用消费纷纷涌现,信用社会逐渐形成,我国步入了信用时代。在这一时代背景下,商业银行的个人信贷产品种类也不断丰富,个人消费信贷规模迅速增长,如何开展有效的个人信用评分,做好信用风险管理就显得尤为重要。个人消费信贷所带来的个人信用风险具有分散性、普遍性、非系统性等特点,已经成为商业银行最难控制管理的风险之一。个人信用评分系统通过充分挖掘历史信用样本的有效信息,对影响个人消费信贷中个人信用的主客观因素进行综合考察,能够对个人信用风险做出预测判断,是指导商业银行个人信用风险管理的重要工具之一。因此,本文以商业银行个人信用评分系统为研究对象,阐明了个人信用评分系统在促进信贷资源有效配置上的重要作用,并以此为出发点,提出个人信用评分系统的优化目标,有针对性地对个人信用评分系统进行优化。本文从商业银行个人信用评分系统构成的角度总结并梳理了国内外的相关研究,在此基础上对相关概念进行了界定,明确了个人信用评分系统的优化目标,运用博弈论分析了商业银行个人信贷业务中的博弈关系,进而从理论层面明确了个人信用评分系统优化的关键问题,包括缺少宏观指标及指标冗余问题、拒绝推论及样本容量问题、信用评分模型的选择问题、违约损失及信用等级问题,针对这些关键问题,全面地优化了个人信用评分系统。首先,针对个人信用评分指标体系中存在的缺少宏观指标及指标冗余问题,本文从形成有效且完善的信用评分指标体系的角度出发,分析了影响个人信用的主要因素,提出了影响个人信用的宏观经济因素,并基于结构方程模型验证了宏

观经济因素对个人信用的影响,提取了有效的宏观经济指标;设计了PSO-CFS算法对个人信用指标体系进行属性约简,解决指标冗余问题,提高了系统的评分精度,同时也有利于商业银行有针对性地进行信用调查和管理。其次,针对个人信用评分样本集中存在的拒绝推论及有效样本容量不足两个关键问题,本文从构建具有代表性的个人信用评分样本集的角度出发,提出采用案例推理方法引入拒绝样本来解决拒绝推论问题,并针对案例推理方法中案例检索和案例重用假设的不合理性,对案例推理方法进行了优化,设计了优化的案例推理模型,提高了案例推理对拒绝推论问题的解决能力;采用蒙特卡洛模拟生成有效的信用样本,增加样本集中有效样本的数量,进而构建了更能代表样本总体的个人信用评分样本集。再次,针对个人信用评分模型中存在的模型的选择和优化问题,本文从建立精确的个人信用评分模型的角度出发,对现有的多种单一模型进行研究分析,阐明各个单一信用评分模型的优点及局限性,并在此基础上建立基分类器池;分别以精度、差异度和误判损失率为选择标准,考虑基分类器之间的互补性和差异性,设计全局搜索算法输出最优分类器子集;通过比较,选择了行为知识空间法作为基分类器的融合方法,最终根据商业银行信用风险管理需求实现最优组合模型的输出。最后,本文针对个人信用评分系统应用中存在的忽略违约损失及缺少信用等级细分这两个关键问题,对个人信用评分中的违约损失率进行了界定,明确了个人信用评分中违约损失率的计算方法,以“信用等级越高,违约损失率越小”为基本原则,构建了基于违约损失率的信用等级划分模型,并以我国商业银行个人信用样本集中的样本进行了实证,建立了9级个人信用等级模型,对各个级别的贷款用户特征进行了总结,简单阐明了商业银行对于不同等级客户所应采取的主要信用风险管理策略,完成了对贷款申请者信用等级的有效细分,加强了系统在

个人信用评分系统应用现状与展望

59 中国信用卡 2009.3一、个人信用评分系统概述 1．个人信用评分的现实意义（1）个人信用评分是世界上普遍采用的评估个人信用风险的方法。在欧美发达国家，信用评分专业公司根据银行的业务需要开发不同的信用评分模型。因为每一家银行的业务经营存在差异，从目标客户的选择到客户服务水平都可能有所不同，这使得各个银行开发模型所依赖的数据不同。实践证明，个人信用风险的管理有三个突破，每个突破都会给银行带来较大的利润增长。这三个突破是信用评分、自动化管理系统和决策优化。（2）缺少个人信用评分技术是制约我国商业银行消费信贷业务发展的瓶颈。目前，我国的信用体系还不完善，银行在无法全面掌握贷款人信用的情况下不敢承担太大风险。因此，个人信贷不能用企业贷款的方法来进行风险管理，只能靠收集数据，运用数量分析方法（信用评分模型）进行消费信贷的风险评估。 2．个人信用评分的原理个人信用评分是建立在个人信用信息数据库系统的基础上，运用数理统计学原理，找出可能影响消费者未来信用风险和价值的各种因素，并配以不同权重，进而建立特定的数学模型，并借助计算机技术对个人信用信息进行量化评估的方法（即数理统计+模型+计算机+文化内涵）。个人信用评分以一个分数区间来反映个人的信用状况，一般界定为分数越高风险越低或信用越好。二、个人信用评分系统的现状及其原因分析 1．个人信用评分系统的现状按照党中央、国务院的指示，中国人民银行于2006年组织建成了全国统一的企业和个人信用信息基础数据库。到2007年底，该数据库分别为全国13 700多万户企业和近6亿自然人建立了信用档案。现在贷款买房买车，或者是申请信用卡，商业银行都会查看申请人的信用档案，了解申请人的信用记录。个人信用数据库已经为各金融机构累计提供了超过1亿人次的个人信用报告查询服务，而这一数据是逐渐累积起来的。2007年最后一个月，个人信用数据库平均日查询量为30多万笔，其中最高一天近60万笔。但总体而言，由于我国个人信用数据的收集汇总才刚刚开始，建立和完善个人信用评估体系还存在诸多亟待解决的问题。 2．目前存在的主要问题一是缺乏与个人信用评估相关的资料。目前，个人信用信息基础数据库已基本实现全国联网，但这只是各商业银行历史信用数据的汇集，没有包含工商、税务、法院、保险等信息，不能保障信用数据的完整性。二是缺乏对个人信用信息的综合有效评价。我国的个人信用管理起步比较晚，目前还处在个人信用信息的汇总阶段，没有建立科学的评估标准和评估方法，缺乏对评估指标及其权重的理论和实证研究。三是缺乏专业的个人信用评估机构。由于我国的金融市场体系是银行主导型，中国人民银行在建立健全信用评个人信用评分系统是一套定量评估个人信用风险的应用系统，它通过对个人客户信息进行量化而计算得出信用分值，以反映个人客户的信用状况。一般而言，信用分数越高的客户信用风险越低，信用分数越低的客户信用风险越高。个人信用评分系统广泛应用于个人信贷、信用卡、保险理赔等金融业务中，为信用政策的制定、分析、评估和优化提供量化支持。个人信用评分系统应用现状与展望中国人民银行南京分行营业管理部尤晓明

中国农业银行贷记卡个人客户征信等级评定标准

中国农业银行贷记卡个人客户征信等级评定标准根据查询之日客户个人信用报告中信用情况，贷记卡个人客户征信分为A、B、C、D 四个等级标准。一、征信等级A 级标准，其判断依据应同时满足下列条件：（一）“信用汇总信息” 同时具备以下条件：1.“贷款汇总信息”中“贷款机构数”不超过“4”；2.“信用卡汇总信息”中“发卡机构数”不超过“8”。（二）信用卡和贷款“明细信息”同时具备以下条件：1.账户状态显示为“正常”；2.“当前逾期期数”及“当前逾期总额”均为“0”。（三）信用卡和贷款“最近24 个月还款状态记录”仅存在以下几种情况：1.记录为“*”（本月没有还款历史，即本月未透支/使用）；2.记录“N-正常”（准贷记卡透支后还清、贷记卡当月的最低还款额已被全部还清或透支后处于免息期内、借款人已按时归还该月应还款金额的全部）或“C”（贷记卡和准贷记卡结清的销户，借款人的该笔贷款全部还清）。（四）个人信用报告中无影响客户还款的不利因素。二、征信等级 B 级标准，个人征信报告其他方面符合A 级条件，但存在下列情况之一的：（一）“信用汇总信息”具备以下条件之一： 1.“贷款汇总信息”中“贷款机构数”超过“4”；2.“信用卡汇总信息”中“发卡机构数”超过“8”。（二）信用卡和贷款“明细信息”存在以下任一情况： 1.贷记卡“当前逾期期数”为“1” （贷记卡连续未还最低还款额1 次，）且“当前逾期总额”不超过200 元（含）的；2.准贷记卡“当前逾期期数”不超过“3”且“当前逾期总额”不超过200 元（含）的； 3.贷记卡12 个月内未还最低还款次数”不超过“1”； 4.贷款“最高逾期期数”不超过“1”（贷款逾期1-30 天）. （三）信用卡和贷款“最近24 个月还款状态记录”中“2-12”存在以下情况：1.贷记卡历史逾期记录最高不超过“1”（贷记卡连续未还最低还款额1 次）；2.准贷记卡历史最高记录不超过“2”（准贷记卡透支31-60 天）；3.贷款历史逾期记录最高不超过“1”（贷款逾期1-30 天）。三、征信等级C 级标准，个人征信报告其他方面符合B 级条件，但存在下列情况之一的：（一）信用卡和贷款“明细信息”出现以下下列情况之一的：1.贷记卡“当前逾期期数”为“1” （贷记卡连续未还最低还款额 1 次，），且“当前逾期总额”在1000 元以内的；2.准贷记卡“当前逾期期数”为“3”，且“当前逾期总额”在1000 元以内的。（二）信用卡和贷款“最近24 个月还款状态记录”中“2-12”存在以下情况之一：1. 贷记卡历史最高记录为“2”（贷记卡连续未还最低还款额2 次），且只能出现1 次；2.准贷记卡最高记录为“3”（准贷记卡透支61-90 天），且只能出现1 次； 3.贷款历史最高记录为“2”（贷款逾期31-60 天），且只能出现１次。四、征信等级D 级标准，个人征信报告其他方面符合C 级条件，但存在下列情况之一的：（一）信用卡和贷款“明细信息”出现下列情况之一：1.信用卡“当前逾期总额”超过1000 元的； 2.贷记卡“当前逾期期数”为“2”及以上； 3.准贷记卡“当前逾期期数”为“4”及以上；4.信用卡账户状态显示为“冻结”、“止付”及“呆账”等非正常状态；5. 贷款“当前逾期总额”不为“0”的；6. 贷款“累计逾期次数”为“3”及以上（二）信用卡和贷款“最近24 个月还款状态记录”中“2-12” 存在以下情况之一：1. 出现除上述A、B、C 等级所规定条款以外的其他情况； 2.“信用卡最近24 个月还款状态记录”出现“G”(除结清以外，其他任何形态的终止账户)； 3.“贷款最近24 个月还款状态记录”出现“G”(除结清以外，其他任何形态的终止账户)、“Z”(以资抵债)、“D”(担保人代还)。（三）信用报告中存在特殊交易信息，包括：担保人代还、以资抵债；存在特殊记录包括：欺诈、被起诉、破产、失踪、死亡、核销后还款的。（四）其他经认定有必要评价为征信等级为D 的情况。五、对出现下列任一情况的，应在原有征信等级的基础上降低一个信用等级。（一）“最近24 个月还款状态记录”项“1-12”贷记卡为“1”或准贷记卡为“2”出现3 次及以上的；（二）“最近24 个月还款状态记录”中“13-24”中贷记卡和贷款出现“3”及以上或准贷记卡出现“4”及以上；（三）“被担保实际金额”超出客户申请资料个人年收入3 倍以上的；（四）“信用卡汇总信息”中“信用额度”超过客户申请资料个人年收入3 倍以上的；（五）所有信用卡账户开户均不满一年的，或所有贷款账户开户不满一年；（六）在“特殊交易”贷款出现展期（延期）的。不良信用记录？——解读准贷记卡透支及其还款记录[ 刘建昆]——(2011-9-3) / 已阅

个人信用评分模型构建以及个人欺诈评分模型构建

个人信用评分模型构建以及个人欺诈评分模型构建 —、个人信用评分概念个人信用评分又称“消费者信用评分”，是预测信用申请人或现有借款人违约可能性的一种统计方法。它通过对消费者的人口特征、信用历史记录、行为记录、交易记录等大量历史数据进行系统的分析，利用统计方法及其他定量方法挖掘数据中蕴含的行为模式和信用特征，开发出预测性模型，用以对消费者未来的信用行为进行预测。有很多信用记录会明显影响个人信用评分，如延迟付款额度变化、拖延付款时间的严重程度、信贷账户数目增减、信贷余额变化、账龄、最近的查询记录等。当个人信用评分模型工作时，它会从个人信用档案中抽取不同因素来评价消费者的信用状态，一旦信用记录中有瑕疵出现，评分模型就会度量出瑕疵的大小，直接从现有的分数中扣除, 从而使信用评分的分值减小一些。信用评分及其自动化的操作加速了整个信贷决策过程，申请人可以更加迅速地得到答复，提高了操作的效率。据美国消费银行协会的最新一份资料，以前不使用信用评分，小额消费信贷的审批平均需要12小时，如今使用信用评分和自动处理程序，这类贷款的审批缩短到15分钟。使用信用分后，60%的汽车贷款的审批可以在1小时内完成。信用卡的审批只要一两分钟，甚至几秒钟。二、个人信用评分模型构建 (一）“信用评分卡”的概念在了解个人信用评分模型之前，需要了解“信用评分卡”的概念。在消费者信用评分过程中，信用评分卡是一种表格，由描述借款人状况的各个特征变量的不同取值对应的信用分值所组成。使用信用评分卡可以计算不同借款人的信用评分分值。典型的信用评分卡见表4-1。 □第四章个人征信业务一个贷款申请人的状况如下：在现岗位工作时间为12个月，租房住，同时拥有活期存款账户和储蓄存款账户，尚无信用卡，职业为销售人员，年龄24岁。因此，通过表中所给的数据，可以算出该人的信用评分分值为：14+19+31 + 11 + 18 + 19 = 112。 (二）建立信用评分模型的过程一个人信用评分模型的建—立是市场分析人员、风险管理经理、统计—学家、数据库管理人员和计算机程序员等多个领域的专家综合协调的结果。为了保证个人信用评分模型的顺利开发和应用，必须对建模过程的每个部分进行仔细的设计和计划。通常，建立信用评分模型的过程一般包括以下几个部分：