陳惠民汪祿坤

（1.南京銀行，江蘇 南京 210000；2.南京財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士研究生，江蘇 南京 210000）

一、引言

隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深化和金融業(yè)務(wù)全面介入整個(gè)社會(huì)和個(gè)人經(jīng)濟(jì)生活，信用在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中扮演著日益重要的角色，良好的社會(huì)信用狀況不僅可以拉動(dòng)市場(chǎng)信貸消費(fèi)狀況，進(jìn)而改變主要由投資拉動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，而且同時(shí)能夠促進(jìn)社會(huì)主義法制建設(shè)。

個(gè)人信用是社會(huì)信用體系的核心，通過采用合理有效的信用評(píng)分指標(biāo)對(duì)個(gè)人進(jìn)行信用量化評(píng)分，可以準(zhǔn)確的獲取個(gè)人的社會(huì)信用水平，做到準(zhǔn)確判斷個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)，有利于提高個(gè)體、企業(yè)等交易者彼此間的交易成功率、降低交易成本、實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)資源的有效配置。

二、個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的演變及評(píng)分指標(biāo)設(shè)置原則

（一）個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法的演變

個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法最初是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)等在對(duì)個(gè)人進(jìn)行信貸決策時(shí)所做關(guān)于個(gè)體違約可能性大小的判定依據(jù)。20世紀(jì)40年代中期，二戰(zhàn)結(jié)束后，美國(guó)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也進(jìn)入了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快車道。信用經(jīng)濟(jì)作為傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的補(bǔ)充開始大規(guī)模發(fā)展，信貸需求的急劇增長(zhǎng)迫使銀行等金融機(jī)構(gòu)開始思考尋求一種快捷高效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法來應(yīng)對(duì)風(fēng)控。個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法經(jīng)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(fēng)險(xiǎn)識(shí)別發(fā)展初期所采用的較古老的方法。它通過有著豐富審核經(jīng)驗(yàn)和判斷事物能力的評(píng)估人依據(jù)被評(píng)估對(duì)象的過去發(fā)生的交易和所處的環(huán)境加以評(píng)估，如應(yīng)用于早期信貸決策的3C、5C、Camel等評(píng)估法。1936年，英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Fisher使用線性決策分析法對(duì)統(tǒng)計(jì)分類，1941年David Durand將該技術(shù)分類的思想應(yīng)用于信貸領(lǐng)域，他將年齡、性別、居住、工作年限、職業(yè)、資產(chǎn)等變量第一次通過采用數(shù)理模型的方式對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行授信決策，客觀定量判斷法隨之產(chǎn)生。此后，社會(huì)相繼出現(xiàn)多種結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)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(píng)分法等。60年代，信用卡的出現(xiàn)與使用更是一定程度上助推了個(gè)人信用評(píng)估方法的深入研究，分類樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法被陸續(xù)引用，使得信用評(píng)估的方法更加多元、科學(xué)、高效。信用定量的結(jié)果是信用以分?jǐn)?shù)的形式展現(xiàn)，“信用評(píng)分是運(yùn)用數(shù)學(xué)優(yōu)化理論(包括統(tǒng)計(jì)方法、運(yùn)籌方法等)，依照既定原則或策略(損失最小原則或風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)原則)，在數(shù)據(jù)分析決策階段區(qū)分不同違約率水平客戶的方法?！?/p>

（二）個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)設(shè)置原則

信用評(píng)分指標(biāo)是信用評(píng)分模型的基礎(chǔ)，也是構(gòu)成個(gè)人征信體系的重要組成部分。因而指標(biāo)選取的科學(xué)性直接關(guān)乎對(duì)個(gè)體信用評(píng)估的精準(zhǔn)度，標(biāo)準(zhǔn)、完善的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系才能確保評(píng)估工作的客觀工作。評(píng)分指標(biāo)的設(shè)立應(yīng)該在正確的指導(dǎo)原則下進(jìn)行。

1.全面性。信用評(píng)分指標(biāo)的設(shè)立應(yīng)全面展現(xiàn)出評(píng)分對(duì)象的信用信息，信用的反映并不僅僅表現(xiàn)為過往信貸記錄的優(yōu)良與否，還要有著基本信息的支撐。例如：對(duì)象基本信息、關(guān)系信息、資產(chǎn)信息、財(cái)務(wù)信息、風(fēng)險(xiǎn)信息等。

2.科學(xué)性。對(duì)指標(biāo)體系的科學(xué)性要求源于個(gè)人信用相關(guān)指標(biāo)數(shù)量的龐大，且各指標(biāo)的有用性大小參差不齊，因而在為模型的構(gòu)建奠定良好基礎(chǔ)的情形下需要對(duì)指標(biāo)的核算、評(píng)價(jià)方法等必須有著合理的科學(xué)依據(jù)。

3.合法性。信用評(píng)分指標(biāo)的選取需要遵守我國(guó)相關(guān)政策、法律和法規(guī)等，不能侵犯評(píng)估對(duì)象的隱私權(quán)及其他相關(guān)權(quán)利。美國(guó)《客戶信用保護(hù)法》規(guī)定，客戶種族、膚色、宗教、性別、婚姻狀況等信息不得出現(xiàn)在信用評(píng)分指標(biāo)體系中，否則客戶可就此向有關(guān)部門提起訴訟。

4.層次性。指標(biāo)的選取應(yīng)該體現(xiàn)對(duì)象信用信息的層次遞進(jìn)性。構(gòu)建指標(biāo)的分級(jí)，評(píng)估要素要能夠真實(shí)反映個(gè)人的各種相關(guān)信息。指標(biāo)的分級(jí)能夠更為詳細(xì)的反映出對(duì)象的真實(shí)信息。

5.可操作性。指標(biāo)的設(shè)立要考慮到信息的獲取便捷性，繁瑣的指標(biāo)一定程度上也為征信系統(tǒng)的構(gòu)建帶來了一定的難度。因而資料的可取的性也要作為指標(biāo)設(shè)立的標(biāo)準(zhǔn)之一。

三、國(guó)外信用評(píng)分指標(biāo)選取對(duì)我國(guó)的借鑒

20世紀(jì)60年代，伴隨著信貸消費(fèi)的產(chǎn)生，信用卡的出現(xiàn)使銀行等金融機(jī)構(gòu)意識(shí)到了信用評(píng)分的必要性，1975年美國(guó)政府通過了同等信用機(jī)會(huì)方案，這也就意味著政府認(rèn)可了通過信用評(píng)分來做信貸決策的方法。

（一）FICO模型

FICO模型 [1]是美國(guó)個(gè)人消費(fèi)信用評(píng)估公司費(fèi)埃哲推出的，于1956年由工程師BillFair、數(shù)學(xué)家FarlIsaac共同發(fā)明的一個(gè)信用評(píng)分量化模型，是現(xiàn)階段美國(guó)使用最為廣泛的個(gè)人信用評(píng)分模型，公司開發(fā)出三款不同的FICO評(píng)分系統(tǒng)，分別供三大信用管理局使用。

（二）信用評(píng)分指標(biāo)分析

FICO評(píng)分方法將個(gè)人過往的信用歷史資料以一定的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化，然后與包含眾多客戶信用數(shù)據(jù)的公司數(shù)據(jù)庫(kù)相比較，進(jìn)而得出個(gè)人信用違約、陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)。該模型選取了五個(gè)一級(jí)概括性評(píng)分指標(biāo)，一級(jí)指標(biāo)下設(shè)二級(jí)指標(biāo)，內(nèi)容及權(quán)重如下圖所示。

圖1 FICO主要評(píng)分指標(biāo)及權(quán)重大小

（三）信用評(píng)分指標(biāo)的設(shè)立對(duì)我國(guó)的借鑒

FICO評(píng)分模型依據(jù)客戶歷史信用信息，給出最后的信用分?jǐn)?shù)，具有高效、便捷、客觀等特點(diǎn)。信用分?jǐn)?shù)的準(zhǔn)確性很大程度上需要評(píng)分指標(biāo)的科學(xué)、完整。但是，由于美國(guó)作為一個(gè)較大的移民國(guó)家，這也決定了其國(guó)情的特殊性。某種意義上也給我國(guó)建立標(biāo)準(zhǔn)的信用評(píng)分指標(biāo)提供了良好的借鑒意義。

1.在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)要結(jié)合本國(guó)實(shí)際國(guó)情，同時(shí)保證個(gè)人的隱私安全得到保護(hù)，美國(guó)的《公平信用機(jī)會(huì)法》、《客戶信用保護(hù)法》[2]中條文規(guī)定，種族、膚色、宗教、性別、婚姻狀況等不參與評(píng)分要素。

2.年齡、工資、職業(yè)、頭銜、雇主、受雇時(shí)間、受雇歷史。這些因素同樣不包含在評(píng)分指標(biāo)系統(tǒng)中，但考慮到信用評(píng)分的初衷，金融機(jī)構(gòu)在做出信貸決策時(shí)會(huì)考慮這些因素，一定程度上顯示出FICO評(píng)分方法的不足。

3.客戶居住地點(diǎn)、已有的信用賬戶的適用利率不用于信用評(píng)估的范圍?？蛻艟幼〉攸c(diǎn)以及所屬性質(zhì)一般意義能夠反映出評(píng)估對(duì)象的財(cái)務(wù)能力，社會(huì)地位等，已有信用賬戶的適用利率可以反映出個(gè)人的信用賬戶層次及風(fēng)險(xiǎn)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(guó)在構(gòu)建個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)體系時(shí)要充分考慮以上信息的適用情況。結(jié)合我國(guó)在公民隱私保護(hù)方面相關(guān)的法律法規(guī)，在不違反法律條文的前提下，設(shè)立全面、深入體現(xiàn)個(gè)人信用信息得指標(biāo)。等來判斷用戶未來履約的能力。

（四）身份特質(zhì)：個(gè)人在使用淘寶、支付寶等阿里相關(guān)產(chǎn)品時(shí)，需要實(shí)名注冊(cè)基本信息，因此理論上而言芝麻信用可以獲得個(gè)人的身份信息，但是存在用戶填寫虛假信息且無法得到驗(yàn)證的情況，而且支付寶等產(chǎn)品用戶以學(xué)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(gòu)買、合作、置換等方式獲取外部數(shù)據(jù)，但是核心的金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)仍未統(tǒng)計(jì)在內(nèi)[10]。

（五）人脈關(guān)系：好友的身份特征以及跟好友互動(dòng)程度。作為一種新型的評(píng)估指標(biāo)，其性能、風(fēng)險(xiǎn)性和驗(yàn)證性等目前來說都有待考證，表現(xiàn)在個(gè)人用戶存在較多芝麻分較高的好友時(shí)，會(huì)自動(dòng)提升個(gè)人信用分，因而不可避免出現(xiàn)“刷分”的情形，個(gè)人信用狀況評(píng)價(jià)存在差錯(cuò)。

芝麻信用的優(yōu)勢(shì)是擁有阿里體系內(nèi)多年積累的大量數(shù)據(jù)，但做到數(shù)據(jù)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(jī)構(gòu)不足，無疑會(huì)影響到指標(biāo)數(shù)據(jù)的全面性、真實(shí)性和模型的精準(zhǔn)性，因此對(duì)評(píng)分指標(biāo)的采用存在其合理、可操作性的問題。

四、國(guó)內(nèi)個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)的應(yīng)用實(shí)踐

芝麻信用分是芝麻信用管理有限公司旗下產(chǎn)品，螞蟻金融服務(wù)集團(tuán)旗下的子品牌，芝麻信用管理有限公司是互聯(lián)網(wǎng)金融公司個(gè)人信息的采集與應(yīng)用的典型代表。是公司根據(jù)當(dāng)前采集的個(gè)人信息進(jìn)行加工、整理、計(jì)算后得出的信用分?jǐn)?shù)。信用分?jǐn)?shù)范圍從350分到950分不等，信用分?jǐn)?shù)越高代表信用違約可能性越低，反之。各指標(biāo)內(nèi)容如圖所示。

芝麻信用分不論在生活中還是金融市場(chǎng)上均能夠體現(xiàn)出超強(qiáng)價(jià)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(xiàn)在商家與客戶，客戶與客戶兩方面。對(duì)于商家來說，客戶的高信用評(píng)分能夠準(zhǔn)確的表現(xiàn)其資質(zhì)，從而為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)時(shí)所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)值更小?？蛻糁g彼此信用分的多少也能夠刻畫出對(duì)方資信水平?？梢暂^大程度上降低雙方的交易門檻，促進(jìn)信用交易的發(fā)展。但是單純從芝麻信用分評(píng)分模型來看，指標(biāo)體系的構(gòu)建以及數(shù)據(jù)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(gè)人信用的重要部分，因此該部分占五個(gè)評(píng)分維度中較大的權(quán)重。但是該指標(biāo)的設(shè)置沒有考慮到數(shù)據(jù)來源問題，一定程度上無法較好的達(dá)到目的。

（二）行為偏好：在購(gòu)物、繳費(fèi)、轉(zhuǎn)賬、理財(cái)?shù)然顒?dòng)中的偏好及穩(wěn)定性，日?；顒?dòng)中的行為偏好無疑是更能體現(xiàn)的信用意識(shí)和狀況的，這也是芝麻信用分突出的部分，但該指標(biāo)需要個(gè)人詳細(xì)的上述活動(dòng)交易記錄數(shù)據(jù)，且芝麻信用分基本依賴于客戶在其阿里巴巴相關(guān)產(chǎn)品賬戶中的交易記錄，但如果個(gè)人非用戶，則甚至存在個(gè)人的交易記錄為空白的情況，也就無從談起評(píng)分，因此該指標(biāo)的設(shè)置不符合可操作性原則。

（三）履約能力：綜合考慮個(gè)人各方面的資產(chǎn)信息來加以判斷，享用各類信用服務(wù)并確保及時(shí)履約。例如租車是否按時(shí)歸還、水電煤氣是否按時(shí)繳費(fèi)以及包含通過消費(fèi)情況、消費(fèi)穩(wěn)定性、消費(fèi)層次

五、完善我國(guó)個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)體系的建議

現(xiàn)階段，我國(guó)個(gè)人征信系統(tǒng)較西方國(guó)家而言處于起步階段且相關(guān)征信指標(biāo)的設(shè)立還不夠規(guī)范，因而個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化研究為我國(guó)征信系統(tǒng)乃至信用經(jīng)濟(jì)都具有很大的意義。對(duì)于西方國(guó)家相關(guān)評(píng)分模型的指標(biāo)設(shè)立要取其精華去其糟粕，在借鑒的同時(shí)要注意各個(gè)國(guó)家特殊的國(guó)情，并結(jié)合本國(guó)國(guó)情進(jìn)行調(diào)整和補(bǔ)充，根據(jù)個(gè)人信用評(píng)分指標(biāo)設(shè)立的原則針對(duì)如何建立我國(guó)信用評(píng)分模型指標(biāo)體系提出意見。

（一）指標(biāo)的適用性，各個(gè)國(guó)家征信系統(tǒng)的建設(shè)、發(fā)展歷程不同，使得在信用評(píng)估指標(biāo)選取的考慮也會(huì)不同，作為一個(gè)移民較多且崇尚自由的國(guó)家，美國(guó)法律規(guī)定市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)、政府等在做個(gè)人信貸評(píng)估時(shí)是不考慮當(dāng)事人的膚色和性別的，但在我國(guó)并不存在相關(guān)問題。

（二）指標(biāo)的穩(wěn)定性，個(gè)人信用評(píng)分就理論而言針對(duì)的是社會(huì)上的每個(gè)公民，但是商業(yè)銀行和非銀行金融機(jī)構(gòu)關(guān)注更多的是公司客戶的信用狀況，因而有實(shí)用價(jià)值的信用評(píng)分并非針對(duì)的是社會(huì)全體?？紤]到目前我國(guó)現(xiàn)階段較大的人口漂移[5]，因而在指標(biāo)體系以及模型的構(gòu)建時(shí)要考慮到這一因素所帶來的結(jié)果偏差，所以在指標(biāo)的選取時(shí)要結(jié)合指標(biāo)的穩(wěn)定性。

（三）指標(biāo)的精準(zhǔn)性，在指標(biāo)體系的構(gòu)建選取時(shí)還應(yīng)注意到一級(jí)指標(biāo)下分級(jí)指標(biāo)的精確概括性。指標(biāo)的意義在于能夠全面的體現(xiàn)出申請(qǐng)人的相關(guān)信息，但是要想對(duì)評(píng)估的準(zhǔn)確性有所保障，就需要申請(qǐng)人信息的精度達(dá)到一定的要求。

（四）指標(biāo)的多維度，指標(biāo)體系的設(shè)立需要豐富的信息支撐，一級(jí)指標(biāo)、分級(jí)指標(biāo)的設(shè)立為體系的全方位、多角度提供了基礎(chǔ)，且要考慮到符合模型構(gòu)建時(shí)的變量的標(biāo)準(zhǔn)化問題。

（五）自身其他因素，由于我國(guó)特殊的信用底蘊(yùn)發(fā)展情況，相比較而言社會(huì)信用環(huán)境惡劣，導(dǎo)致個(gè)人信用資料存在大量缺失，以至于不規(guī)范、不完整。同時(shí)，我國(guó)信用評(píng)估制度發(fā)展起步較晚，制度本身的不完善使得信息真實(shí)性和準(zhǔn)確性還無法保障。

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