信用管理与评分模型2013-5read

信用管理与评分模型

2013.3

专题4：征信数据处理

周伟民

主要内容

征信数据征信数据元

征信数据采集/整理

征信数据存储/更新/加工征信报告异议处理征信技术标准

征信数据

个人基本信息

–ID,地址，职业，年龄，资产，教育，性别，家庭, 电话，Email…

贷款数据

–贷款种类，用途，限额–贷款日，期限，余额…

违约纪录

–债务逾期，逾期回收，代理偿还

–强制回收，强制解除合同，拒付，失联…

征信数据

查询纪录

–查询时间，查询方，查询原因，查询内容，查询次数等

非金融支付数据

–公共缴费数据，房租…

公共纪录

–行政机关、司法机关在实行职权过程中形成的与个人信用相关的公共记录信息

征信数据

非金融支付数据的意义

–“薄档案”人群：没有信用记录或是信用记录不足

美国25%-30%中国%？

无法获得正规的信贷服务

主要是年轻人、老年人，低收入者，农村居民以及流动人口。

–用于首次授信评分

征信数据

严重拖欠率

目标通过率

使用公共事业支付信息情况下的严重拖欠率未使用公共事业支付信息情况下的严重拖欠率

* 不同目标通过率条件下所出现的严重拖欠率（Vantage评分模型）

* 严重拖欠率是指付款拖欠90天或90天以上

征信数据元

征信数据元是征信数据中不可再分的最小数据单元

个人征信数据标准的重要部分（2006底，央行） 9大类

序号123456789

类目

金额、利率、比率类日期、时间类人员类机构类银行业务类

征信数据元

征信数据元的18个属性

中文名称、英文名称、内部标识符、定义、关键字、关系类型、数据类型、数据格式、值域、计量单位、备注等11个特征属性

版本、注册机构、分类方案、应用约束、注册状态、提交机构、批准日期等7个共有属性。

中文名称贷款合同金额

内部标识符11001

定义

数据类型

征信数据元

征信数据元名称及部分属性

信用卡授信额度11002信用卡共享授信

11003

额度

贷款最高余额11004信用卡历史最大

11005

负债额

贷款本月应还款

11006

金额

信用卡本月应还

11007

款金额

贷款本月实际还

11008

款金额

信用卡本月实际

11009

还款金额贷款当前余额

11010

信用卡当前余额11011贷款当前逾期总

11012

额

金融机构与客户签订的贷款合同上规定

数字型

的放款额度。

金融机构为客户所持信用卡核定的信用

数字型

额度。

金融机构为客户核定的多张信用卡共用

数字型

的授信额度。

指定贷款合同下的最高贷款余额。数字型信用卡实际使用额度（透支）的历史最

数字型

高值。

根据还款计划计算出的，客户在当月应

数字型

向金融机构支付的本金与利息之和。根据上个帐单日计算出来的本月应还款

额。对于贷记卡，为最低还款额；对于数字型准贷记卡，为本月透支余额与利息之和客户在上个至本个应还款日期之间向金

数字型

融机构实际支付的数额。

客户在上个至本个信用卡结算日期之间

数字型

向金融机构实际支付的数额。

截至当前，客户尚未清偿的贷款本金金

数字型

额。

信用卡当前占用的授信额度。数字型贷款当前应还未还的本金与利息之和。数字型

征信数据元

征信数据元的意义：

–最大限度的消除征信数据元描述的混乱现象

–使不同用户对相同数据元拥有一致的理解，可有效提高信息资源的共享和使用效率

–降低信用信息采集成本，促进信用信息跨系统、跨行业及跨部门共享，

–确保信用信息的准确和完整，提高数据质量，客观和全面反映被征信主体的信用状况

个人征信数据元的修改和更新：

–数据元生命周期管理、数据元的添加、数据元的删除、数据元的更新等工作

征信数据采集

征信数据来源

–提供消费信贷及信用卡的商业银行及其他金融机构。

个人征信系统最主要的数据来源。

–第三方数据处理公司的数据。

例：对消费者个人收入的各种各样的测算，对消费者消费形态、消费行为的各种各样的分析处理等。 向第三方数据处理公司收购，用于分析有关消费者的整体信贷风险和价值行为，生成个人信用评分。

征信数据采集

征信数据来源

–消费者的征信查询数据。

消费者在寻求贷款过程中产生的查询行为的数据 一部分是指消费者向信贷公司提出信用贷款的请求，信贷公司来查询该消费者最近的信用记录，是消费者引发的，可以被认作“消费者正在寻求贷款”的直接证据；

另一部分是指信贷公司主动要求征信局对消费者的数据进行分析检查，是信贷公司引发的。

通过分析查询记录，可以完整地勾勒出与消费者寻求信贷的行为与轨迹，对于消费者风险行为的预测与判断具有非常重要的意义。

征信数据采集

征信数据来源

–公共记录数据。

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