FICO 评分模型中所关注的主要因素
(二) 信用账户数 该因素仅次于还款历史记录对得分的影响, 占总影响因素的30%。对于 贷款方来讲, 一个客户有信用账户需要偿还贷款, 并不意味着这个客 户的信用风险高。相反地, 如果一个客户有限的还款能力被用尽, 则 说明这个客户存在很高的信用风险, 有过度使用信用的可能, 同时也 就意味着他具有更高的逾期还款可能性。该类因素主要是分析对于一 个客户, 究竟多少个信用账户是足够多的, 从而能够准确反应出客户 的还款能力。 (三) 使用信用的年限 该项因素占总影响因素的15%。一般来讲, 使用信用的历史越长, 越能 增加FICO信用得分。该项因素主要指信用账户的账龄, 既考虑最早开 立的账户的账龄, 也包括新开立的信用账户的账龄, 以及平均信用账 户账龄。据信用报告反映, 美国最早开立的信用账户的平均账龄是14 年, 超过25%的客户的信用历史长于20年, 只有不足5%的客户的信用历 史小于2年。
分做起来也会比较复杂，那么它的评价相对来讲是要比较综合全面一些。
行业共享评分
一个行业的几家机构使用他们共同的数据，也包括会从征信局拿到的一些数据构 建的模型，这个模型基本上是对他们有共同行为特征的客户或者是相同或相近的 业务来使用。
美国信用评分的发展历史
费艾哲公司为美国 投资公司构建了第 一个信用评分模型
20世纪50年代
20世纪60年代
1958年
美国零售商和 邮购商开始应 用信用评分
利用信用评分进 行信用卡发放
FICO评分开始在三 大征信机构得到普
遍应用
20世纪80年代
1991年
1995年
2007年
信用评分开始应用 于个人贷款，住房 抵押贷款和小企业 贷款中运用。（
房利美和房地美开 始应用FICO信用评 分来评估美国房贷
FICO信用评分又根据信用风险管理用途的不同可以分为欺诈风险评分、破产评分、 收益评分和债务催收评分。
仅基于FICO开发的信用评分模型，每个消费者有超过48个不同的信用评分，可以 用于不同的消费场景。根据有关统计，全球信贷市场上90%的信用评分都是FICO开 发。全球FICO信用评分已经出售了1000亿份。
个人信用评分
信用评分
信用评分———指信用评估机构对主体信用信息进行量化，并以分值形式表达
的过程或者结果。
1、信用评估机构与征信机构： 征信机构可以做评分，但更应关注于信用信息的真实、客观和权威，最好做到信息的
全面及时。 评估机构应该主要关注对被评价人来进行准确、合理、一致的评价，体现评分的公平。
各因素占比图
FICO信用评分模型
FICO信用评分的打分范围是300～850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。
房贷
推出第五版FICO评 分，称为FICO 08
FICO信用评分--最具有权威性
FICO信用评分是最具代表性的，一般指根据个人征信机构的数据和FICO的评分模 型开发而成，也称为个人通用评分，可以广泛地被授信机构所使用。
FICO信用评分按照信贷产品的不同，评分模型也不同，常见的分类为：信用卡、消 费贷款、房贷、助学贷款和车贷等。其中美国3/4的家庭房贷是基于FICO信用评分 做出的评价。
FICO 评分模型中所关注的主要因素
(一) 偿还历史 影响FICO得分的最重要的因素是客户的信用偿还历史, 大约占总影响因素的 35%。支付历史主要显示客户的历史偿还情况, 以帮助贷款方了解该客户是 否存在历史的逾期还款记录, 主要包括: (1) 各种信用账户的还款记录, 包括信用卡( 例如: Visa、MasterCard、 AmericanExpress、Discover) 、零售账户(直接从商户获得的信用) 、分期 偿还贷款、金融公司账户、抵押贷款。 (2) 公开记录及支票存款记录, 该类记录主要包括破产记录、丧失抵押品赎 回权记录、法律诉讼事件、留置权记录及判决。涉及金额大的事件比金额小 的对FICO 得分的影响要大, 同样的金额下,越晚发生的事件要比早发生的事 件对得分的影响大。一般来讲, 破产信息会在信用报告上记录7- 10年。 (3) 逾期偿还的具体情况, 包括, 逾期的天数、未偿还的金额、逾期还款的 次数和逾期发生时距现在的时间长度等。
FICO 评分模型中所关注的主要因素
(四) 新开立的信用账户 该项因素占总影响因素的10%。在现今的经济生活中, 人们总是倾向于开立更多的信用账户, 选择信用购物的消费方式, FICO 评分模型也将这种倾向体现在信用得分中。据调查, 在很 短时间内开立多个信用账户的客户具有更高的信用风险, 尤其是那些信用历史不长的人。该 项因素主要包括: (1) 新开立的信用账户数, 系统将记录客户新开立的账户类型及总数; (2) 新开立的信用账户账龄; (3) 目前的信用申请数量, 该项内容主要由查询该客户信用的次数得出, 查询次数在信用报 告中只保存两年; (4) 贷款方查询客户信用的时间长度; (5) 最近的信用状况, 对于新开立的信用账户及时还款, 会在一段时间后, 提高客户的FICO 得分。 (五) 正在使用的信用类型 该项因素占总影响因素的10%,主要分析客户的信用卡账户、零售账户、分期付款账户、金融 公司账户和抵押贷款账户的混合使用情况, 具体包括: 持有的信用账户类型和每种类型的信 用账户数。
历史
高
低
信用评分分类
内部评分
商业银行他们基于自己收集到的数据，主要是基于自己客户数据构建模型，当然 也可能会用到征信局的数据，这个模型的特点主要对于某个具体的业务或者说某 个客群是比较有效的。
征信机构评分
征信机构利用所采集到的丰富信息对个人进行这样一个综合的信用评价。因为征 信局收集的信用信息的维度也比较广，覆盖的人群也会比较多。所以征信局的评
2、信用信息 此概念不能简单鉴定为信贷信息，而是说与触犯法律法规，违反标准及契约相关的信
息。
信用评分的量化过程
评级与评分
对比 对象数量及规模
技术 效果 关注的数据 成本
评级
评分
少且大
多且小
定性为主+定量分析（基于理 定量为主（应用模型自动计
论进行数据分析）
算）
注重个体准确性
注重群体的准确性
当前