第4章-个人信用管理

第四章个人信用管理第一节个人信用管理的内容第二节个人信用评估第一节个人信用管理的内容个人信用管理是指监督、管理和保障个人信用活动健康、规范发展的一整套规章制度和行为规范。

个人信用登记制度 个人信用评估制度 个人信用风险预警制度 个人信用风险管理制度 个人信用风险转嫁制度一、个人信用管理的主要对象零售信用管理现金信用管理服务信用管理二、个人信用管理活动制定政策、规则和程序制定政策：个人信用政策、调查政策、收账政策明确行为规则构建信用程序实施各种管理工作组织信用部门职能组织客户组织建立控制措施三、个人信用项目营销营销方案的建立寻找合适的信用消费群体增加销售收入出售质量更高的商品提高消费者的忠诚度稳定现金流减少运营成本额外信用销售额的来源新的消费者、消极的信用消费者、积极的信用消费者个人信用营销组合4P：产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）第二节个人信用管理一、个人征信管理二、个人信用评估三、个人信用报告四、个人信用的建设和维护一、个人征信管理个人信用征信活动是指个人信用信息采集、处理、信用档案的建立和维护、信用价值评价、信用记录的传播全过程，个人征信的对象可以是来自零售信用、现金信用和服务信用领域的授信人。个人征信机构：个人征信局、专项信用风险管理公司、征信技术服务类公司、个人财产征信公司和信用修复类公司。个人征信产品和业务服务可分为：个人征信数据；个人征信数据整合/增值产品；数据库服务与技术服务；决策支持及策略分析；个人征信局(至少以一个行政或经济区全部成年人口为单位),在美国可提供40种报告和服务。常见的有当事人信用调查报告、房屋贷款授信参考的消费者信用调查报告、应聘人员信用调查报告等。个人信用调查报告或信用记录的传播受到法律的严格限制。个人征信机构及其业务模式对于征信机构，征信方式有三种：同业征信、联合征信和金融联合征信。同业征信数据源同业单位的信息/行业信息信息服务服务对象本行业建立或指定的合格征信本行业的赊销和授信单位联合征信数据源信息服务服务对象合格的征信机构相关政府部门相关民间机构现金信用授信零售信用授信金融联合征信数据源信息服务服务对象合格的征信机构相关政府部门相关民间机构现金信用授信零售信用授信征信局记录的内容和格式在美国，消费者信息标准要求采集5类信息，即：人口统计信息、付款/费信息、就业信息、公共信息和征信局查询记录。个人征信调查分为一般性项目和特定项目。依据是5C和1S,即品行（character）、能力（capacity）、资本（capital）、抵押（collateral）、状况（condition）和稳定性（stability）。一般性调查报告，以美国为例，主要包括：

个人姓名、地址、社会安全号码、出生日期、教育背景、工作经历等个人信息和个人简历，从法院或政府的社会保障部门获得破产、逃税、经济纠纷判决、子女抚养等记录，并合并信用申请人填写个人收入和家庭状况信息。还可以取自赊销商、金融机构、信用卡公司、公用事业单位等的投诉，这些机构会向征信局提供消费者偿贷记录和失信记录。特定项目调查主要包括： 1、付款记录； 2、收入； 3、纳税与开销； 4、就业； 5、婚姻状况； 6、年龄； 7、处于分期付款状态的资产； 8、抵押品； 9、申请信用的目的； 10、征信局查询记录消费者信用记录型报告和消费者信用调查型报告制作个人信用记录的准则建立个人信用时，根据家庭生活的实际需要和支付能力合理使用信用工具，坚持实事求是的原则，避免滥用信用，或者消费过度。使用信用工具时，应该按照契约行事，坚持谨慎守约的原则，及时且足额偿付账款。对个人征信机构来说，全部业务操作过程必须符合法律法规的要求，特别是对有失信记录者进行惩罚的量刑，这是征信机构需要坚持的原则。在个人征信机构的业务操作过程中，记录在个人信用档案上的信用信息必须符合事实，坚持信用记录仅基于事实的原则，报告内容的可靠性十分重要。基于信息准确性的原则，个人征信机构的数据须随时更新，如果采用批处理数据工作方式，时间间隔必须足够短，要提高征信数据库的更新频率。个人征信数据库的覆盖面应该具有完整性或相对完整性，即不遗漏地逐渐将一国或一个城市的每个合法居民的信用状况记录在案。常见的消费者信用调查报告最普通的当属“消费者当事人信用报告”购房信贷信用报告；就业报告；商业报告；销售支援报告；消费者信用评分报告。二、个人信用评估个人信用评估的运作框架受信人：要求信用消费的个人授信人：提供信用的企业或金融机构信用评估机构：拥有个人信用档案库①提出申请同意接受信用调查②申请货委托信用调查③必要时的补充调查④提供信用补充资料⑤提交信用评估报告⑥决定是否提供信用个人信用评估的特点独立性信息性公正性严密性客观性科学性时效性权威性统一性隐私性个人信用评估方法经验判断法信用管理人员主要利用个人的知识、经验和直觉对个人信用进行评估的方法主要是通过分析个人财务报表和个人纳税表来进行主要内容是资产分析、收入分析、负债分析和综合分析信用评分法将数学和统计学模型运用在信用分析中，以大量的信用管理历史经验为依据，通过将影响个人信用要素的各种属性数量化、具体化，对受信人在信用关系中的履约趋势、偿债能力、信誉状况、可信程度等进行分析、审查和评估，根据对评估对象的综合分析确定其信用等级。信用评分法针对不同的应用，信用评分分为：风险评分、收入评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。信用评分不仅为授信部门筛选合格的客户设置了门槛，减少坏账，大大地降低了坏账率；而且也实现了授信部门对消费者授信决策的自动化、标准化，提高了授信工作的效率。信用评分模型的起源起源之一：第二次世界大战期间银行的需要随着老职员的离开，年轻的新职员进入银行许多有经验的信贷官员离开银行，参加了军队为了让年轻的新职员能作出决定，快速的消费信用评估方法就应运而生起源之二：大战结束后金融业发展的需要二战后，人们频繁搬迁银行贷款需求不断增长

面对众多的申请，银行必须采用新的方法来快速作出贷款决定。？信用评分模型的发展历史1940年1950年1960年1970年1980－1990年2000年信用评分的早期实践信用卡诞生，消费信贷业务快速发展信用卡的崛起与国际组织的形成

美国银行的经营范围的开放日益先进的科技手段越来越高的监管要求信用评分的基本类型基础信用评分细分类型的信用评分

评分模型的三大要素评分模型三大要素变量分值属性评分模型的三大要素：变量变量也称特征项，比如：年龄教育程度职业上个月的账面余额最近一次调整额度到现在的月数开户至今月数变量属性分值年龄18－252026－353036－5535……教育程度硕士及以上25大学20大专15……………评分模型中的“变量”示意：评分模型的三大要素：属性属性是对变量的可能答案的区间或分组。为了使评分模型稳健，大多数的属性是以区间或分组形式出现的。变量属性分值年龄18－252026－353036－5535……教育程度硕士及以上25大学20大专15……………评分模型中的“属性”示意：评分模型的三大要素：分值分值是在评分模型中的变量之每一属性对应的分数。将个体的每个变量中相应属性的分值相加，即为该个体的信用评分。变量属性分值年龄18－252026－353036－5535……受教育程度硕士及以上25大学20大专15……………评分模型中的“分值”示意：评分模型的三大要素：分值的计算举例（假设评分模型如下）：变量属性分值年龄18－252026－353036－5535……教育程度硕士及以上25大学20大专15……………根据模型，申请者张先生的信用评分将是这样产生的：年龄＝3130教育程度＝大学20……合计分值225评分模型的种类按照预测目的按照对建模资料的要求按照客户生命周期按照评估的个体按照客户生命周期不同阶段在模型中使用的数据来源和变量是不同的。说明

营销答复评分模型在营销阶段使用

申请评分模型在新账户生成阶段使用

行为评分模型在账户管理阶段使用按照对建模资料的要求专家法评分模型

当没有足够数据的时候使用，比如新产品、产品的早期、没有保留数据等数学法评分模型

当有足够数据的时候使用，比如产品有足够长的历史、足够多的“坏”账户、丰富的信息等按照预测的目的不同目的的模型中，表现变量不同。说明

风险评分模型（逾期、违约或破产）

利润评分模型（营业额）

欺诈检测评分模型

逾期还款评分模型按照评估的个体

客户水平评分模型产品水平评分模型

账户水平评分模型典型的信用评分数学模型

1、杜兰德信用计分模型2、FICO信用评分模型3、中国建设银行的个人信用计分模型1、杜兰德信用计分模型杜兰德9因素消费信贷评分体系：第一，年龄：超过20岁后每一年给0.01分，最高分为0.3分；第二，性别：女性给0.4分，男性给0分；第三，居住的稳定性：长期居住在现在住所给0.42分，最高分为0.42分；第四，职业：好职业给0.55分，坏职业给0分，其他给0.16分；第五，就业的产业：在公共行业、政府部门和银行给0.21分；第六，就业的稳定性：长期工作在现在的部门给0.59分；第七，在银行有账户：给0.21分；第八，有不动产：给0.35分；第九，有人身保险：给0.91分。根据杜兰德的研究，划分消费者贷款风险高低或者消费者信用高低的界限是1.25分至评分在1.25分以上的可视为有良好的资信，可以考虑申请人的贷款请求；而低于1.25分的则视为贷款风险较高，申请人资信度较差，应拒绝贷款要求。2、FICO信用评分模型美国的个人信用报告机构是世界上最先进的。三大信用局（Equifax、Experian、TransUnion)是从银行等金融机构收集信用信息，包括正面的和负面的信息，加以整合，再为金融机构提供消费者个人的信用报告。美国的三大信用局和1000多家地方信用局每年出售6亿多份消费者个人信用报告，每天发送的个人信用报告超过200万份，每月个人信用档案数据库的更新次数超过20亿次。为这三家资信局进行信用评分模型开发工作的是世界上最早和最大的专业信用评分公司FairIsaac，简称FICO，信用评分就是由该公司的两位创始人所发明的，资信局的FICO评分被美国银行业公认为“黄金标准”。

FICO信用评分模型利用高达100万的大样本数据；FICO信用评分的打分范围是325～900分；FICO信用分可以帮助金融机构等授信机构进行授信决策。一般而言，如果借款人的信用分达到680分以上，授信机构就可以认为借款人的信用卓著，可以毫不迟疑地同意发放贷款；如果借款人的信用分低于620分，授信机构或者要求借款人增加担保，或者寻找各种理由拒绝贷款；如果借款人的信用分介于620分～680分之间，授信机构就要作进一步的调查核实，采用其他的信用分析工具进行细致分析。

违约行为对信用分的影响因素——时间：违约发生的时间，违约事件越近对信用分的影响越大。——程度：违约的严重程度，拖欠债务90天比拖欠60天的后果严重。——频率：违约发生的次数，次数越多扣分越多。信用评分使用的五类资料依次是——个人破产记录、扣押抵押品、拖欠债务、迟付借款。——未偿还债务。——信用历史的长短。——一年来贷款申请的查询次数。——使用的信贷类型。特殊规定：种族、宗教、性别、婚姻和国籍不可作为信用分计算依据。美国信用分种类：信用局信用分、普通信用分、定制信用分。

FICO个人信用评分表住房自有租赁其他无信息25151017现地址居住时间（年）＜0.50.5～2.492.5～6.496.5～10.49＞10.49无信息121015192313职务专业人员半专业管理人员办公室蓝领退休其他无信息5040312825312227工龄＜0.50.5～1.491.5～2.492.5～5.495.5～12.49＞12.5退休无信息28192530394320信用卡无非银行信用卡主要贷记卡两者都有无回答无信息01116271012银行开户情况个人支票储蓄账户两者都有其他无信息51020119债务收入比例＜15%15%～20%26%～35%36%～49%＞50%无信息2215125013一年以内查询次数012345～9无记录3113-7-7-200信用档案年限＜0.51～23～45～7＞705153040循环信用透支账户个数01～23～5＞55128-4信用额度利用率0～15%16%～30%31%～40%41%～50%＞50%155-3-10-18毁誉记录无纪录有记录轻微毁誉第一满意线第二满意线第三满意线0-29-14172429在美国的各种信用分析计算方法中，FICO信用评分模型的正确性最高。据一项统计显示：信用分低于FICO600分，借款人违约的比例是1/8；信用分介于FICO700～800分，违约率为1/123；信用分高于FICO800分，违约率为1/1292。

中国商业银行个人信用评分体系系统构成：信贷台账子系统、个人信用等级评估系统、账务处理子系统、信贷监控子系统系统功能：申请审批、账户管理、还款处理、查询统计、系统管理、辅助管理、个人信用管理、贷款监控、电子文档资料、催款通知单和扣款通知单的打印、利率变动后的还款通知单、与会计系统的数据传送、手工账户的录入转换等。还贷还息信用卡透支结算信用股票账户信用空头支票远期支票个人金融信用综合式个人金融信用跟踪示意图个人身份识别号金融司法街道保险工商公用事业单位税务村民委员会社会保险集中式个人信用跟踪示意图例：中国建设银行的个人信用计分模型中国建设银行的个人信用计分模型，是借鉴国外商业银行的信用评分体系，并结合我国实际情况设计而成的。该模型采用百分制，有自然情况、职业情况、家庭情况、与银行关系四部分内容组成（见下表）。自然状况项目评分标准得分年龄25岁以下26岁～35岁36岁～50岁50岁以上2464性别男女12婚姻状况已婚有子女已婚无子女未婚其他5432健康状况良好一般差53-1文化程度研究生以上本科大专864中专、高中其他21户口性质常住户口临时户口21中国建设银行的个人信用计分模型职业情况单位类别机关事业国营企业集体企业军队6435个人独资个体经营户三资企业其他2251单位经济状况良好一般差42-1从事行业发展前景较好一般较差42-1岗位性质单位主管部门主管一般职员642岗位年限2年以上1～2年1年以内321职称高级中级初级无职称4210月收入10000元以上8000元～10000元5000元～8000元4000元～5000元1210983000元～4000元2000元～3000元1000元～2000元1000元以下6421家庭情况家庭月平均收入5000元以上4000元～5000元3000元～4000元2000元～3000元96541000元～2000元1000元以下31与本行关系是否本行员工是否20本行账户有信用卡用户有储蓄卡户无640存款余额较高较低无640业务往来频繁一般较少420其他借款情况从未借款有借款但已还清有拖欠记录45-5总分建设银行根据个人的总分来确定信用额度贷款：90分以上，贷款额度为60万元；80分～89分，贷款额度为10万元；70分～79分，贷款额度为5万元；60分～69分，贷款额度为1万元；50分～59分，贷款额度为5000元；40～49分，贷款额度为3000元；40分以下，贷款额度为0。招商银行信用卡综合评分标准

1.保障支持最高得分15分

(1)住房权利最高得分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7分

有抵押7分

无抵押0分2.经济支持最高得分34分

(1)个人收入最高得分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分三、个人信用报告个人信用报告是你的“信用档案”，全面、客观记录你的信用活动，如偿还贷款本息、信用卡透支额的情况等：你的基本信息：包括你的姓名、证件号码、家庭住址、工作单位等。这些信息告诉商业银行“你是谁”。

银行的借款信息：你何时在哪家银行贷了多少款，你办理了哪几家银行的信用卡，信用卡的透支额度以及你还款的记录等。借款历史信息：过去借款和还款的情况，是否按时还款、是否拖欠、是否信用卡被止付等特殊信息：破产记录、与个人经济生活有关的法院判决等。

信用报告被查询的记录：计算机会自动记载“何时、何人、出于什么原因”查看了你的信用报告。随着数据库建设的逐步推进，除了以上信息外，你的个人信用报告还将记载你的个人住房公积金缴存信息、社会保障信息、是否按时缴纳电话、水、电、燃气费等公共事业费用的信息，以及法院民事判决、欠税等公共信息。个人信用查询你需要本人带上有效身份证件，前往人民银行当地征信管理部门省（市/区)市（州/县/区)单位名称查询地址联系电话北京北京人民银行营业管理部西城区月坛北街26号恒华国际大厦8层8104008108866上海上海中国人民银行上海总部上海市陆家嘴东路181号三号门三58845161湖北武汉人民银行武汉分行营业管理部汉口建设大道743前暂不收费。个人信用报告中国人民银行征信中心提供两种版本的个人信用报告，两者的共同点是全面反映了个人信用数据库采集的关于个人的信用信息，银行标准版于银行标准版主要供商业银行查询，在信用交易信息中，该报告不展示除查询机构外的其他贷款银行或授信机构的名称，目的是保护商业秘密，维护公平竞争；个人查询版。个人查询版供本人查询使用，在这个版本中，贷款银行等授信机构的名称全部展示。个人信用报告的信息内容:（1）个人基本信息，包括个人姓名、地址、工作单位、居住地址、职业等；（2）信用交易信息，如个人的贷款、信用卡、为他人贷款担保等信息；（3）个人开立结算账户信息，指个人开立结算账户的数量、开户银行等；（4）个人非银行信息：包括个人住房公积金信息、个人养老保险金信息、个人电信缴费信息等；（5）特殊交易信息；（6）特别记录；（7）查询记录。个人信用报告个人（数据主体）在征信活动中有什么权利？知情权。您有权知道征信机构掌握的关于您自己的所有信息，知晓的途径是到征信机构去查询您的信用报告。很多国家的法律都明确规定个人拥有知情权，部分国家的法律还规定，个人每年至少可以从征信机构免费获得一份自己的信用报告。异议权如果您对自己信用报告中的信息有不同意见，可以向征信机构提出来，由征信机构按程序进行处理。纠错权如果经证实，您的信用报告中所记载的信息存在错误，您有权要求数