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

新版征信報告中,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為參考。其中相對位置的意思就是對比同數值人群中的排名。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,便于把握個人資信情況;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

業內人士認為,該評分或與美國各征信局采用的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,即取值為0到90之間的整數。當取值為N時,說明信用評分相對位置大于N%。當無法評分時,該數據項返回“-1”,會說明用于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為:以往支付歷史占35%;信貸欠款數額占30%;立信時間長短占15%;新開信用賬戶占10%;信用組合類型占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。作為一個覆蓋所有征信人群的評分要兼顧全體,在局部客群上不可避免會失去一些聚焦性或針對性。央行征信評分的開發樣本主要來自于銀行的傳統優質客群,對于風險相對下沉的人群模型效果會偏弱一些。這部分客群非銀行傳統客群,是目前市場上“助貸”機構的主要放貸對象。此外,對于一些特殊客群,比如小微企業客戶,模型也會比定制化模型效果要差,這是模型樣本偏差性造成的。“央行的征信評分,主要目的是為了健全全社會的征信體系,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,具體到各個細分客群、細分產品的信貸業務,各家銀行和金融科技公司的定制化評分更有針對性,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,由于用戶評分方式沉淀已久,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。以后,芝麻信用分會作為輔助,給央行的信用分提供一定的幫助和參考。

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