2006年1月，個人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫已在全國正式運行。這一數(shù)據(jù)庫主要采集和保存?zhèn)�人在商業(yè)銀行的借還款、信用卡、擔保等信用信息，以及相關(guān)的身份識別信息。那么，面對這么優(yōu)越的信息資源，各商業(yè)銀行應該如何充分利用以提高今后信貸決策的質(zhì)量呢？也許我們可以從征信制度的領(lǐng)跑者———美國身上學習他們的金融機構(gòu)是如何利用這些資源的。
美國有關(guān)個人信用的數(shù)據(jù)主要由三大信用管理局即experian，equifax和transunion來提供。美國金融機構(gòu)獲得這些數(shù)據(jù)后主要通過信用評分的方式將這些客戶的信息形成量化的指標以指導信貸決策。據(jù)估計，美國90%的消費者信用決策會將信用評分作為決定性的影響因素，75%的房地產(chǎn)抵押貸款決策會將信用評分視為重要因素。
信用評分是指根據(jù)客戶的信用歷史資料，利用一定的信用評分模型，得到不同等級的信用分數(shù)。根據(jù)客戶的信用分數(shù)，授信者可以分析客戶按時還款的可能性。據(jù)此，授信者可以決定是否準予授信以及授信的額度和利率。雖然授信者可以通過別的方法來處理這些歷史資料，但利用信用評分卻更加快速、更加客觀、更具有一致性。
信用評分最早始于十九世紀四十年代末，當時，美國有些銀行開始進行了一些有關(guān)信用評分方法的試驗，目的是提供一種可以處理大量信貸申請的工具。之后，許多基于統(tǒng)計學和運籌學的定量分析工具被使用，如判別分析法、回歸分析法、數(shù)學規(guī)劃法、遞歸判別法。最近，一些非參數(shù)模型和人工智能模型也開始被引入進來，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、專家系統(tǒng)法、基因算法和近鄰方法。1956年，工程師billfair和數(shù)學家earlisaac成立了fairisaac公司，共同發(fā)明了著名的fico評分方法。但直到八十年代fico評分方法才開始在美國廣泛使用。這主要是因為信息技術(shù)的應用使得信用數(shù)據(jù)的收集更加廣泛而迅速，數(shù)據(jù)的處理更加快捷、易于操作，數(shù)據(jù)的傳遞更加方便、及時。例如有些模型需要由80多個變量決定，如果用傳統(tǒng)的技術(shù)進行處理是無法想象的，但是利用現(xiàn)代信息技術(shù)瞬間就可以產(chǎn)生結(jié)果，并且可以立即將結(jié)果傳遞至任何需要的角落。
目前，美國著名的三大信用管理局都使用fico評分方法，每一份評估報告上都附有fico信用分。美國商務部也要求在半官方的抵押住房業(yè)務審查中使用fico信用分。fico評分方法的實質(zhì)，就是應用數(shù)學模型對個人信用報告包含的信息進行量化分析。該模型主要的評估內(nèi)容是客戶以往發(fā)生的信用行為，其對近期行為的衡量權(quán)重要高于對遠期行為的衡量權(quán)重。具體說來，該模型包含以下5個方面的因素:
1 、以往支付歷史。具體包括:各種賬戶（信用卡、零售商賬戶、分期付款、財務公司賬戶及抵押貸款）的支付信息；負面公共記錄以及諸如破產(chǎn)、抵押、訴訟、留置等報告事項，賬戶及應付款的違約情況以及公共記錄的細節(jié)；支付賬戶未出現(xiàn)延期的天數(shù)。
2、信貸欠款數(shù)額。具體包括:各種不同類型賬戶的欠款數(shù)額；特定類型賬戶的信貸余額、有信貸余額的賬戶的數(shù)目；信用額度使用比例、分期付款余額與原始貸款數(shù)額比例。
3、立信時間長短。具體包括:信用賬戶開立的最早時間、平均時間；特定信用賬戶開立的時間；該客戶使用某個賬戶的時間。
4、新開信用賬戶。具體包括:該客戶擁有的新開立賬戶的數(shù)目、開立時間；最近貸款人向信用報告機構(gòu)查詢該客戶信用狀況的次數(shù)、間隔時間；該客戶以往出現(xiàn)支付問題后的情況，最近的信用記錄是否良好。
5、信用組合類型。具體包括:該客戶擁有的信用賬戶類型、數(shù)目，各種類型的賬戶中新開立賬戶的數(shù)目及比例；不同信用機構(gòu)的信用查詢次數(shù)、間隔時間；各種類型賬戶開立的時間；以往出現(xiàn)支付問題后的信用重建狀況。
對于客戶總體而言，上述各大類因素所占權(quán)重大致分配為:以往支付歷史占35%；信貸欠款數(shù)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，實際操作中分值主要集中在500至800分，過高或過低的情況都是極少發(fā)生的。評分越低，表明信用風險越大。fico以其多年在個人信用信息市場的運作實踐，收集了大量貸款信息，獲得了具有實踐指導意義的眾多實證結(jié)果。據(jù)一項統(tǒng)計顯示，信用分低于600分，借款人的違約比例是1/8；信用分介于700至800分，違約率為1/123；信用分高于800分，違約率為1/1292。
貸款人根據(jù)fico評分，評估申請人的違約概率，進而結(jié)合申請人提供的與申請人償付能力有關(guān)的其他信息，例如收人、負債比例等數(shù)據(jù)，來確定是否貸款及所適用的貸款利率。
我國金融業(yè)在建立評分模型和應用評分方法時，應該注意以下幾點。
首先，要根據(jù)我國的實際情況，對其進行調(diào)整，從而使其能夠更加準確地反映被評估者的信用水平。這主要是因為，各國在經(jīng)濟政治、歷史文化等方面都不相同，評估方法所考慮的因素自然應有所不同。
第二，信用評分不應作為信貸決策的唯一標準。因為用以進行信用評分的信用評分模型是以一定的樣本為基礎(chǔ)設(shè)計出來的，而樣本只能在一定程度上代表而不能等同全部數(shù)據(jù)。而且，即使樣本數(shù)據(jù)完全一樣，由于模型設(shè)計者個人的理念和側(cè)重點不同，他們選擇的因素變量也會有所不同，從而使模型本身帶有一定的主觀性。正是基于這些原因，美國不同的信用評估機構(gòu)對同一個人會有不同的評分結(jié)果，美國法律也禁止將信用分作為拒絕消費貸款的唯一理由。以fico評分方法為例，如果借款者的信用分低于620分，金融機構(gòu)就會要求借款人增加擔保或抵押，如果借款人的信用分介于620-680分之間，金融機構(gòu)就會采用其他信用分析工具做進一步的調(diào)查核實。
第三，商業(yè)銀行不應向客戶公布其所使用的信用評分模型。因為客戶在得知商業(yè)銀行的評分模型后，就可以通過有意地改變某些數(shù)據(jù)來提高自己的信用分，如有意地新開立一些賬戶，有意地增加一些銀行存款數(shù)額，通過與雇主勾結(jié)來提高自己在征信系統(tǒng)中的收入水平等。fairisaac從未向外界公布fico信用評分的計算方法，即使有人對其提出強烈的質(zhì)疑和要求，它也只是公布了一小部分信用評分的打分方法。
信息來源：信用評估中心
