我國個人信用評分指標體系的應用探討

陳惠民汪祿坤

（1.南京銀行，江蘇 南京 210000；2.南京財經大學碩士研究生，江蘇 南京 210000）

一、引言

隨著我國市場經濟的深化和金融業務全面介入整個社會和個人經濟生活，信用在市場經濟的發展中扮演著日益重要的角色，良好的社會信用狀況不僅可以拉動市場信貸消費狀況，進而改變主要由投資拉動的經濟增長方式加快經濟轉型，而且同時能夠促進社會主義法制建設。

個人信用是社會信用體系的核心，通過采用合理有效的信用評分指標對個人進行信用量化評分，可以準確的獲取個人的社會信用水平，做到準確判斷個人信用風險，有利于提高個體、企業等交易者彼此間的交易成功率、降低交易成本、實現市場資源的有效配置。

二、個人信用風險識別的演變及評分指標設置原則

（一）個人信用風險識別方法的演變

個人信用風險識別方法最初是傳統金融機構等在對個人進行信貸決策時所做關于個體違約可能性大小的判定依據。20世紀40年代中期，二戰結束后，美國大力發展經濟的同時也進入了經濟發展的快車道。信用經濟作為傳統經濟的補充開始大規模發展，信貸需求的急劇增長迫使銀行等金融機構開始思考尋求一種快捷高效的風險識別方法來應對風控。個人信用風險識別方法經歷了主觀定性到客觀定量的研究變化，主觀定性判斷法是信用風險識別發展初期所采用的較古老的方法。它通過有著豐富審核經驗和判斷事物能力的評估人依據被評估對象的過去發生的交易和所處的環境加以評估，如應用于早期信貸決策的3C、5C、Camel等評估法。1936年，英國統計學家Fisher使用線性決策分析法對統計分類，1941年David Durand將該技術分類的思想應用于信貸領域，他將年齡、性別、居住、工作年限、職業、資產等變量第一次通過采用數理模型的方式對消費者進行授信決策，客觀定量判斷法隨之產生。此后，社會相繼出現多種結合統計學、運籌學的信用定量分析方法。如基于線性回歸、Logistic回歸、Probit回歸的回歸分析，基于判別分析法的FICO評分法等。60年代，信用卡的出現與使用更是一定程度上助推了個人信用評估方法的深入研究，分類樹、神經網絡等方法被陸續引用，使得信用評估的方法更加多元、科學、高效。信用定量的結果是信用以分數的形式展現，“信用評分是運用數學優化理論(包括統計方法、運籌方法等)，依照既定原則或策略(損失最小原則或風險溢價原則)，在數據分析決策階段區分不同違約率水平客戶的方法。”

（二）個人信用評分指標設置原則

信用評分指標是信用評分模型的基礎，也是構成個人征信體系的重要組成部分。因而指標選取的科學性直接關乎對個體信用評估的精準度，標準、完善的信用評級指標體系才能確保評估工作的客觀工作。評分指標的設立應該在正確的指導原則下進行。

1.全面性。信用評分指標的設立應全面展現出評分對象的信用信息，信用的反映并不僅僅表現為過往信貸記錄的優良與否，還要有著基本信息的支撐。例如：對象基本信息、關系信息、資產信息、財務信息、風險信息等。

2.科學性。對指標體系的科學性要求源于個人信用相關指標數量的龐大，且各指標的有用性大小參差不齊，因而在為模型的構建奠定良好基礎的情形下需要對指標的核算、評價方法等必須有著合理的科學依據。

3.合法性。信用評分指標的選取需要遵守我國相關政策、法律和法規等，不能侵犯評估對象的隱私權及其他相關權利。美國《客戶信用保護法》規定，客戶種族、膚色、宗教、性別、婚姻狀況等信息不得出現在信用評分指標體系中，否則客戶可就此向有關部門提起訴訟。

4.層次性。指標的選取應該體現對象信用信息的層次遞進性。構建指標的分級，評估要素要能夠真實反映個人的各種相關信息。指標的分級能夠更為詳細的反映出對象的真實信息。

5.可操作性。指標的設立要考慮到信息的獲取便捷性，繁瑣的指標一定程度上也為征信系統的構建帶來了一定的難度。因而資料的可取的性也要作為指標設立的標準之一。

三、國外信用評分指標選取對我國的借鑒

20世紀60年代，伴隨著信貸消費的產生，信用卡的出現使銀行等金融機構意識到了信用評分的必要性，1975年美國政府通過了同等信用機會方案，這也就意味著政府認可了通過信用評分來做信貸決策的方法。

（一）FICO模型

FICO模型 [1]是美國個人消費信用評估公司費埃哲推出的，于1956年由工程師BillFair、數學家FarlIsaac共同發明的一個信用評分量化模型，是現階段美國使用最為廣泛的個人信用評分模型，公司開發出三款不同的FICO評分系統，分別供三大信用管理局使用。

（二）信用評分指標分析

FICO評分方法將個人過往的信用歷史資料以一定的數據格式標準化，然后與包含眾多客戶信用數據的公司數據庫相比較，進而得出個人信用違約、陷入財務困境的風險。該模型選取了五個一級概括性評分指標，一級指標下設二級指標，內容及權重如下圖所示。

圖1 FICO主要評分指標及權重大小

（三）信用評分指標的設立對我國的借鑒

FICO評分模型依據客戶歷史信用信息，給出最后的信用分數，具有高效、便捷、客觀等特點。信用分數的準確性很大程度上需要評分指標的科學、完整。但是，由于美國作為一個較大的移民國家，這也決定了其國情的特殊性。某種意義上也給我國建立標準的信用評分指標提供了良好的借鑒意義。

1.在構建指標體系時要結合本國實際國情，同時保證個人的隱私安全得到保護，美國的《公平信用機會法》、《客戶信用保護法》[2]中條文規定，種族、膚色、宗教、性別、婚姻狀況等不參與評分要素。

2.年齡、工資、職業、頭銜、雇主、受雇時間、受雇歷史。這些因素同樣不包含在評分指標系統中，但考慮到信用評分的初衷，金融機構在做出信貸決策時會考慮這些因素，一定程度上顯示出FICO評分方法的不足。

3.客戶居住地點、已有的信用賬戶的適用利率不用于信用評估的范圍。客戶居住地點以及所屬性質一般意義能夠反映出評估對象的財務能力，社會地位等，已有信用賬戶的適用利率可以反映出個人的信用賬戶層次及風險水平，這些信息的缺失容易造成客戶信用判斷誤差。因而、我國在構建個人信用評分指標體系時要充分考慮以上信息的適用情況。結合我國在公民隱私保護方面相關的法律法規，在不違反法律條文的前提下，設立全面、深入體現個人信用信息得指標。等來判斷用戶未來履約的能力。

（四）身份特質：個人在使用淘寶、支付寶等阿里相關產品時，需要實名注冊基本信息，因此理論上而言芝麻信用可以獲得個人的身份信息，但是存在用戶填寫虛假信息且無法得到驗證的情況，而且支付寶等產品用戶以學生、年輕上班族為主力軍，因而也存在客戶群局限性的問題。目前芝麻信用主要通過購買、合作、置換等方式獲取外部數據，但是核心的金融機構數據仍未統計在內[10]。

（五）人脈關系：好友的身份特征以及跟好友互動程度。作為一種新型的評估指標，其性能、風險性和驗證性等目前來說都有待考證，表現在個人用戶存在較多芝麻分較高的好友時，會自動提升個人信用分，因而不可避免出現“刷分”的情形，個人信用狀況評價存在差錯。

芝麻信用的優勢是擁有阿里體系內多年積累的大量數據，但做到數據的充分、合理、有效利用還需要不斷探索和研究。在獲取信息通道上如果合作機構不足，無疑會影響到指標數據的全面性、真實性和模型的精準性，因此對評分指標的采用存在其合理、可操作性的問題。

四、國內個人信用評分指標的應用實踐

芝麻信用分是芝麻信用管理有限公司旗下產品，螞蟻金融服務集團旗下的子品牌，芝麻信用管理有限公司是互聯網金融公司個人信息的采集與應用的典型代表。是公司根據當前采集的個人信息進行加工、整理、計算后得出的信用分數。信用分數范圍從350分到950分不等，信用分數越高代表信用違約可能性越低，反之。各指標內容如圖所示。

芝麻信用分不論在生活中還是金融市場上均能夠體現出超強價值。生活中，其能夠有效地解決了人與人間的信任問題。具體體現在商家與客戶，客戶與客戶兩方面。對于商家來說，客戶的高信用評分能夠準確的表現其資質，從而為客戶提供優質服務時所承擔的風險值更小。客戶之間彼此信用分的多少也能夠刻畫出對方資信水平。可以較大程度上降低雙方的交易門檻，促進信用交易的發展。但是單純從芝麻信用分評分模型來看，指標體系的構建以及數據的來源等均存在不足之處。

（一）信用歷史：過往信用賬戶還款記錄及信用賬戶歷史。信用賬戶和信用歷史是衡量個人信用的重要部分，因此該部分占五個評分維度中較大的權重。但是該指標的設置沒有考慮到數據來源問題，一定程度上無法較好的達到目的。

（二）行為偏好：在購物、繳費、轉賬、理財等活動中的偏好及穩定性，日常活動中的行為偏好無疑是更能體現的信用意識和狀況的，這也是芝麻信用分突出的部分，但該指標需要個人詳細的上述活動交易記錄數據，且芝麻信用分基本依賴于客戶在其阿里巴巴相關產品賬戶中的交易記錄，但如果個人非用戶，則甚至存在個人的交易記錄為空白的情況，也就無從談起評分，因此該指標的設置不符合可操作性原則。

（三）履約能力：綜合考慮個人各方面的資產信息來加以判斷，享用各類信用服務并確保及時履約。例如租車是否按時歸還、水電煤氣是否按時繳費以及包含通過消費情況、消費穩定性、消費層次

五、完善我國個人信用評分指標體系的建議

現階段，我國個人征信系統較西方國家而言處于起步階段且相關征信指標的設立還不夠規范，因而個人信用評分指標的標準化研究為我國征信系統乃至信用經濟都具有很大的意義。對于西方國家相關評分模型的指標設立要取其精華去其糟粕，在借鑒的同時要注意各個國家特殊的國情，并結合本國國情進行調整和補充，根據個人信用評分指標設立的原則針對如何建立我國信用評分模型指標體系提出意見。

（一）指標的適用性，各個國家征信系統的建設、發展歷程不同，使得在信用評估指標選取的考慮也會不同，作為一個移民較多且崇尚自由的國家，美國法律規定市場征信機構、政府等在做個人信貸評估時是不考慮當事人的膚色和性別的，但在我國并不存在相關問題。

（二）指標的穩定性，個人信用評分就理論而言針對的是社會上的每個公民，但是商業銀行和非銀行金融機構關注更多的是公司客戶的信用狀況，因而有實用價值的信用評分并非針對的是社會全體。考慮到目前我國現階段較大的人口漂移[5]，因而在指標體系以及模型的構建時要考慮到這一因素所帶來的結果偏差，所以在指標的選取時要結合指標的穩定性。

（三）指標的精準性，在指標體系的構建選取時還應注意到一級指標下分級指標的精確概括性。指標的意義在于能夠全面的體現出申請人的相關信息，但是要想對評估的準確性有所保障，就需要申請人信息的精度達到一定的要求。

（四）指標的多維度，指標體系的設立需要豐富的信息支撐，一級指標、分級指標的設立為體系的全方位、多角度提供了基礎，且要考慮到符合模型構建時的變量的標準化問題。

（五）自身其他因素，由于我國特殊的信用底蘊發展情況，相比較而言社會信用環境惡劣，導致個人信用資料存在大量缺失，以至于不規范、不完整。同時，我國信用評估制度發展起步較晚，制度本身的不完善使得信息真實性和準確性還無法保障。

[1]姜琳.美國FICO評分系統述評[J].商業研究，2006，(20):81-84

[2]溫芳芳.美國個人信用信息管理對我國的啟示[J].教育部人文社會科學研究，2007，(12).

[3]白云峰，畢強.美國個人信用評分體系研究及啟示[J].現代管理科學，2010（12）:31-32

[4]李孟來.我國個人信用評分模型的應用探討[J].金融管理與研究，2009（02）.

[5]張文博，宋國軍.美國個人征信市場化運作特點、監管措施及對我國的啟示[J].華北金融，2015（05）.

[6]孫大利.個人信用評分模型綜述與應用研究[J].中國信用卡，2006(09).

[7]陸一夫.小芝麻大野心[J].新經濟，2015(03).