基于大数据的公共信用评价体系研究

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1、基于大数据的公共信用评价体系研究　　当今时代，随着互联网的快速发展及云计算、大数据、移动互联网、物联网等技术日渐成熟，政府机关、金融机构、互联网公司、公共服务行业等都积累了丰富的数据资源，这些数据资源在大数据环境下才能得到充分利用，才能挖掘出这些数据与信用的关联关系，促进对征信数据进行更加充分的利用。　　基于大数据实现公共信用评价，具有更广泛的用户覆盖率，能使信用评价更加全面和客观，评价产品的应用也更加广泛。对个人而言，将不只单纯地用于金融经济活动中，而将成为“人品指标”普遍运用于升学、招聘、升职、社保等领域；对于企业而言，除了提供最基础的

2、征信报告以供其向银行贷款，还将全方位对其在环保、质量、安全等方面的行为做出信用评级，使消费者能直观地了解一个企业最让人关心的问题；对于政府而言，不仅是对政府的行政透明化的监督，更是让政府通过新标准的数据监测和规律挖掘，对整个社会信用状况有了预警防范的能力，降低信用危机（比如金融危机）带来的危害。　　国内外信用评价体系现状与存在问题　　信用评价体系主要包含评价方法、评价指标、评价程序、信用等级等内容，广义上还包括信用评价应用。目前，发达资本主义国家都建立了比较完善的信用评价体系，我国在这方面也进行了积极探索。　　国外信用评价体系情况8　　国际

3、上早期评价方法包括财务分析法与要素分析法，现代主要采用模型分析法。无论是采用财务分析法、要素分析法，还是模型分析法，对被评价对象的信用数据收集都包括两方面：被评对象提供和信用评价机构独立收集。　　国际上一些知名的信用评价机构采用的评价程序不完全相同，但评价的周期都较长，比如穆迪在收集了足够的评价信息后，组建评级委员会，从评价委员会的首次讨论开始到评价结果发布，大约需要60-90天时间。　　国际上对企业信用等级一般采用等级符号来区分，三大信用评估机构所采用的符号不完全相同，但划分标准和等级数量相差不大，标准普尔和惠誉是20个等级，最高级都是A

4、AA，最低级是D，穆迪是19个等级，最高级是Aaa，最低级是C。FICO模型对个人信用等级用信用分表示，取值范围为300-850分，680分以上通常会被认为是信用极好。　　过去几年里，发达资本主义国家已经出现了一些新兴企业利用大数据来重新定义信用评估方式。比如美国的NeoFinance公司利用申请人的工作历史和其在LinkedIn（一家面向商业客户的社交网络）上的人际关系来决定是否向他提供贷款。另一家名为ZestFiance的公司是前谷歌首席信息官创办的，它利用顾客各方面的信用数据来做评价，包含成千上万的参数，比如借款方搬家的次数、他们在网

5、页上使用大写字母的能力等，这些参数可能与借款方的信用没有直接的因果关系，但是通过大数据手段可以发现一定的关联关系，因此也会对借款方的信用状况产生影响。　　国内信用评价体系探索8　　我国的信用评价体系发展较晚，采用了第三方评级机构和公共征信体系并行发展的模式。从1987年我国第一家信用评级机构吉林省资信评估公司成立，到1997年中国人民银行认可了中诚信等9家评级公司具有企业债券评级的资格，此后我国的信用评价开始步入快速发展阶段。近些年来，在国内占据领先地位的评级机构主要有中诚信、联合资信、大公国际、新世纪、东方金诚国际和中债资信等。而2006

6、年人民银行征信中心的成立，则标志着我国公共征信体系正式开始构建。　　国内信用评级业在自主发展的同时，也与国际信用评价机构积极开展合作，比如惠誉持有联合资信49%的股权、穆迪与大公国际曾签署为期3年的技术合作协议等。国内信用评价机构充分借鉴了国外在评价方法、评价指标、评价程序、信用等级等方面的经验，同时也在评价指标、评价模型等方面进行了积极探索。　　我国在2006年中国人民银行印发的《信用评级管理指导意见》，将企业评级要素分为企业素质、经营能力、获利能力、偿债能力、履约情况和发展前景六个方面；中国信用行业标准技术委员会2009年编制的《企业信

7、用评价标准》将企业信用评价过程分为外部环境、经营状况、管理状况、财务指标、公共信用记录和招投标信用记录五大部分。个人信用评价方面，目前国内主要使用的评价模型有：上海资信评估模型、深圳鹏远公司建立的“鹏元”模型和蚂蚁金服的芝麻信用评分模型。其中芝麻信用评分模型与美国的FICO模型类似，通过身份特质、履约能力、信用历史、人脉关系、行为偏好五个维度对个体信用进行分析。芝麻信用在评分的基础上扩展了信用贷、信用住、信用租车、出国免签等多种应用。8　　我国有些地方政府也对信用评价体系进行了积极探索，比如荣成市制定了可量化的细化加减分项信用指标，针对自然

8、人的信用评价指标分为商务领域、社会管理领域、司法领域、重点人群和加分信息5大类，针对法人的信用指标分为商务领域、社会管理领域、政务领域、司法领域和加分信息5大类。这些评价指标基本