FICO发展研究——FICO评分系统的发展与架构

现代经济社会,信用无处不在。西方发达国家信用的使用更是遍及经济社会的每个角落。美国既是信用卡的发源地,也是个人信用评估体系最发达的国家之一。而说到美国的个人信用评分系统,主要是Fair Isaac Company 推出的FICO评分系统。

以下就是研究小组所了解到并整理出的FICO发展史以及有关FICO评分的一些方面的分析与理解:

FICO评分系统发展

40年代末50年代初,世界各地有些银行就开始进行了一些有关信用评分方法的试验,目的是提供一种可以处理大量信贷申请的工具。

1956年,FICO成立,成为世界上第一家提供信用评分数学模型的专业化公司。之后,随着信用卡业的逐步整合、发展,银行间的竞争日益激烈,银行越来越需要学会在对风险的控制下得到回报,对信用评分工具的需求也就越发强烈。

70年代初,FICO为WellsForgo银行开发出世界上第一套信用行为评分模型;80年代末,FICO又为资信银行开发出世界上第一套信用报告评分模型。过去10年间,FICO占据了全球市场这一领域的绝大多数份额,同时,也极大地提高了银行对用户进行信用评估的准确性、有效性和一致性。

FICO评分系统简述

实际上,Fair Isaac 公司开发了三种不同的FICO 评分系统,三种评分系统分别由美国的三大信用管理局使用,评分系统的名称也不同。分别是Equifax 下的BEACON,Experian 下的ExperianPFair Isaac Risk Model,TransUnion 下的FICO Risk Score, Classic。Fair Isaac 公司所开发的这三种评分系统使用的是相同的方法, 并且都分别经过了严格的测试。这三家的信用评分模型是在相互独立的基础上开发的,所以虽然系统公司不同,但是同一个人的分数在这三家中的得分可谓是相差无几。

FICO评分系统得出的信用分数范围在300-850分之间,分数越高,说明客户的信用风险越小。一般地说,如果借款人的信用评分达到680 分以上,贷款方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。如果借款人的信用评分低于620 分,贷款方或者要求借款人增加担保,或者干脆寻找各种理由拒绝贷款。如果借款人的信用评分介于620- 680 分之间,贷款方就要作进一步的调查核实,采用其它的信用分析工具,作个案处理。目前美国的信用分数处于正态分布状况,详见下图:

FICO发展研究——FICO评分系统的发展与架构

图1:美国FICO信用分数正态分布图

影响FICO评分的主要因素

FICO评分的出现,主要是用于贷款方可以快速,可观的度量客户的信用风险,缩短授信过程,所以它决策的公正性无疑非常重要。在FICO评分中,客户的性别、种族、宗教、国籍和婚姻状况等因素,都不会对信用评分产生任何影响,保证了评分的客观公正性。而且根据事情发生的时间,越早的信用信息,对分数的影响越小。

FICO发展研究——FICO评分系统的发展与架构

图2:FICO评分关注的主要因素

FICO评分模型中所关注的主要因素有五类,分别是客户的偿还历史、欠款数额、信用历史年限、最近申请贷款次数以及新开立信用账户。

所以根据这一图标,我们可以发现,如果你的FICO评分相对较低,那就有可能是以下极重原因中的一类:

  • 严重的拖欠贷款未及时归还;
  • 拥有严重的不良公共记录问题;
  • 距离上次拖欠时间太近;
  • 账款拖欠程度太高;
  • 有太多拖欠的账款;
  • 循环账户的信用额度的余额比率太高;
  • 建立长期贷款账户。

而如果想要改善你的分数,你就应该:

  • 及时付清账单;
  • 让不好的记录随时间流逝;
  • 减少贷款等级;
  • 申请需要的贷款,减少不必要的贷款数量;
  • 不要使用信用卡,但是保留账户。
  • 对FICO评分的评价

FICO 评分系统经过多年的实践和不断深入的理论与实证研究,已经成为了美国个人信用评分事实上的标准,加之美国完善的个人信用法律环境和反馈及时的文化环境,使美国建立了相对完善的个人信用制度。

FICO评分收录了完整、有效的个人信用信息记录,信息全面,而且及时更新数据,保证了数据的完整性、真实性、有效性和一致性,能够比较全面的衡量客户的信用状况,从而更好的做出决策。

FICO的评分系统依赖的是没有偏见,客观公正的计算机系统,可以自动完成评估工作,更好的实现信用评分的精神。

FICO评分在中国

FICO一直对中国的巨大市场极其关注,FICO首次来中国是1998年5月。目前,在中国已经有不同类型的银行用户。

而要在中国立足,首要的问题便是国情,根据FICO的理念,将会运用自身的全球性经验,结合用户自己的数据资料,开发出“中国”式的评分模型,而非照搬FICO在其他国家或机构的现成产品。从这点便体现出FICO的不同之处。与此同时,中国也在积极进行自身信用评价体系的建设,虽然现在只有个中国分数(China scores)的雏形,而且现在正在试用期间,但未来的一切还是未知的。

附:部分FICO重要信息摘录:

More than one score

  • Credit bureau scores are not the only scores used.
  • FICO scores are not the only credit bureau scores.
  • FICO scores are based on software used by the credit bureaus and each credit bureau may arrive at a different final FICO score,depending on what information each credit bureau.
  • FICO scores change over time,

Benefits to consumers from using credit scores

  • People can get loans faster
  • Credit decisions are faster
  • Credit mistakes count for less
  • More credit is available
  • Credit rates are lower overall

The score

  • Scores range from 300 to 850
  • Five areas considered in the calculation of the score,from most important to least:
  • Payment history about 35%
  • Amount owed 30
  • Length of credit history 15
  • New credit 10
  • Types of credit in use 10
  • A scores of about 650 is at the 25th percentile.
  • A scores of about 725 is at the 50h percentile.
  • A scores of about 775 is at the 75h percentile.
  • National distribution of FICO scores:

Up to 499       1%

500-549         5

550-599         7

600-649         11

650-699         16

700-749         20

750-799         29

800+            11

100%

  • Deliquincy rates (90 days past due or worse)

Up to 499        87%

500-549          71

550-599          51

600-649          31

650-699          15

700-749           5

750-799           2

800+              1

  • Most common reasons for low scores
    1. Serious delinquency
    2. Serious delinquency,and public record or collection filed
    3. Derogatory public record or collection filed
    4. Time since delinquency is too recent or unknown
    5. Number of accounts with delinquency
    6. Amount owed on accounts
    7. Proportion of balances to credit limits on revolving accounts is too high
    8. Length of time accounts have been established
    9. Too many accounts with balances
  • Ways to improve the score
    1. Pay bills on time
    2. Let time pass
    3. Decrease level of debt
    4. Apply only for credit that is needed
    5. Don’t use credit cards but keep the accounts

作者信息:组长:张晓莹  /   组员:金迪茜  黄晶

版权声明及安全提醒:本文转自网络平台,文章仅代表作者观点,不代表「金融文库」立场。相关版权归原作者所有,「金融文库」仅提供免费交流与学习,相关内容与材料请勿用于商业。我们感谢每一位原创作者的辛苦付出与创作,如本转载内容涉及版权及侵权问题,请及时联系我们客服处理(微信号:RyanLin007),谢谢!

(0)
上一篇 2018年5月10日 上午6:19
下一篇 2018年5月16日 上午11:49

相关推荐

  • 信用算力:2018年中国零售金融信用体系报告(42页)

    1月15日,信用服务解决方案提供商信用算力联合上海市社会信用促进中心、上海交通大学中国普惠金融创新中心发布《2018年中国零售金融信用体系报告》。

    2019年2月17日
  • 征信数据中个人信息都能被采集吗?

    纳入征信报告的个人信息越来越多了,难道我们所有的数据都要被采集吗?一份征信报告,是否会让我们的信息暴露无遗? 征信报告里面有什么? 如果没有了解,很多人都以为,征信报告是给金融机构…

    2018年12月20日
  • 三个维度揭秘百行征信数据源(附名单)

    1月1日,百行征信正式启动了个人征信系统、特别关注名单平台和信息核验平台三款产品。根据百行征信官方网站介绍,个人征信系统是百行征信生产经营的基础产品,帮助接入机构解决信息不对称问题;特别关注名单平台主要是为了解决机构面临的多头借贷、恶意骗贷等线上欺诈问题,其中包括经有关方面认定的P2P恶意逃废债借款人信息;信息核验平台旨在解决市场上征信数据核验困难。

    2019年3月14日
  • 征信视角下的替代数据应用研究

    从完善征信服务体系建设入手,阐述替代数据产生的背景与定义,比较分析我国征信系统、征信机构等四类不同平台替代数据的采集范围、价值及存在的问题,提出相关建议,为我国征信服务体系的顶层设…

    2020年5月25日
  • 5G技术助力普惠金融风控创新实践

    作者 | 中国建设银行合肥电子银行业务中心 陈冰林 张润 身处网络信息化新时代的今天,随着我国经济对外逐步开放,金融科技的浪潮蓬勃兴起,银行业面临的机遇与挑战并存,以创新谋求发展已…

    2020年11月30日
  • 蚂蚁金服成立企业征信公司

    截至2019年12月末,全国共有22个省(市)的128家企业征信机构在人民银行分支行完成备案。

    2020年3月30日