河南誉泰认证服务有限公司带您一起了解鹤壁备案公示信用评估报告费用的信息,为什么不能把评级机构和征信机构混为一谈？征信就是收集户信息，并保存整理出来，合法提供信用记录，观记录、合法传播，不能删改或增加征信机构的主体意见。而评级工作是对这家公司的综合信用状况进行定量和定性分析，最终得出一个结论也就是信用等级。信用等级供交易双方参考，所以说，征信好比建筑行业的土建，评级好比建筑行业的装修，你获得土建资质的你只能做基础建设、你获得装修资质的就只能做装修，两者既有关联都是建筑业，但内容和侧不一样。征信是收集和整理，评级是分析总结和最后下结论。

据不完全统计，在我省从事信用服务的机构共45家（不含芝麻信用、分支机构）。其中，以信用评级为主要业务的传统信用服务机构36家，以运用互联网技术开展信用服务为主要业务的新兴互联网信用服务机构9家，主要分布在杭州、宁波等信用需求较旺盛的地区。总体呈现三大特点年提出“信用浙江”建设战略，信用服务业迎来第一个发展机遇期。年省建设工程招投标领域应用企业信用报告制度、年全省小微企业信用评级“三年三万家推进计划”政策陆续推出，信用服务机构数量呈现第二波快速增长态势。年招投标领域应用信用报告文件废止导致部分传统评级机构退出市场，但随着《浙江省公共信用信息管理条例》的及数字化转型信用“X”工程建设的推进，新兴互联网信用服务机构发展势头日益强劲，信用服务市场企稳回暖，第三波发展高峰呼之欲来。一是企业数量少。从全国看，在获得企业征信备案资质的家机构中，浙江仅占6席，远远少于北京（38家）、上海（35家）。发展改革委公布的27家综合信用服务机构试点名单中没有一家浙江企业。

ZestFinance目前也正在向信用风险管理的其他领域纵深扩展，年2月ZestFinance宣布推出基于大数据分析的收债评分（Collection Score），旨在为汽车金融、学生贷款、医疗贷款提供一种新的评分系统。ZestFinance的未来发展方向是希望把其在这种发款日的贷款上的优势继续拓展到其他贷款领域，包括信用卡、汽车的贷款，甚至包括房屋的贷款，在未来的10～15年，这一方法将取代现行指标，成为申请信贷的评估标准。传统的FICO评分模型的基本思想是比较借款人信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支，甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。如图2所示，它主要从五个方面考察用户的信贷资质。但随着信贷业务的进一步开展，FICO信用评分由于单一的标准、严苛的门槛和片面的评估结果而饱受诟病。

ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。传统的基于FICO的信用评估方法，处理的变量比较少，对每一个变量进行细致地处理，并且可以给出合适的解释，模型的透明性可以方便地在银行的不同部门之间进行沟通，而且便于个人消费者对分数的理解。ZestFinance的基于大数据的数以千计的变量规模和多模型使得数据的处理和模型的解释变得比较复杂，在实际应用中会带来许多麻烦。大数据的应用要注意个人的隐私保护。ZestFinance在利用个人消费者的大数据进行信用评估时，很多数据会涉及个人隐私，如对于个人社交网络的数据（微信朋友圈）和电商交易的数据、通话记录、微的数据等应用，美国对个人隐私的保护是有明确的边界的。而国内关于个人隐私方面的保护目前处于空白，已经出现国内一些互联网金融公司为了进行信用评估，忽视个人消费者的知情权和隐私保护。因此在利用大数据进行信用评估的时候，要考虑使用个人隐私的合规性前提。

有严格、科学的信用信息档案管理制度、保密措施和安全防范措施，具备开展信用服务业务相适应的基本设施；有符合开展信用评价工作的科学的信用管理体系体标准；有健全的组织机构、信用执业人员规则和内部信用管理制度。从《社会信用体系规划纲要(年)》（国发21号）看，商务信用作为推进领域，要加强生产、流通、金融、税务、价格、工程建设、政府采购、招标投标、交通运输、电子商务、统计、中介服务业、企业诚信管理制度等领域的信用建设。尤其在金融领域信用建设方面，要创新金融信用产品，改善金融服务，维护金融消费者个人信息安全，保护金融消费者合法权益。加大对金融欺诈、恶意逃废银行债务、内幕交易、制售假、骗保骗赔、披露信息、非法、逃套骗汇等金融失信行为的惩戒力度，规范金融市场秩序。加强金融信用信息基础设施建设，进一步扩大信用记录的覆盖面，强化金融业对守信者的激励作用和对失信者的约束作用。

虽然以ZestFinance为代表的新兴信用评估体系还不够成熟，但是为征信业的变革注入了活力，特别是对于中国的征信体系的建设会有的启示作用。普惠金融需要挖掘更多人的信用。国内目前真正发挥作用的征信体系主要是央行的征信系统，所覆盖的人群还是非常有限，远远低于美国征信体系对人口的85%的覆盖。目前我国个人有征信记录的仅有约2亿人，约占5亿人口中的7%。国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。大数据技术可以使得“数据皆信用”成为可能。以大数据为代表的IT新技术的应用，给征信体系建设带来了新的思路，原来海量庞杂、看似无用的数据，经过清洗、匹配、整合和挖掘，可以转换成信用数据，而且信用评估的效率和准确性也得到了程度的提升。新的信用风险体系的一个颠覆性的基本思想是数据皆信用，这是需要大数据技术来支撑的。国内征信体系的建设应当关注大数据技术的应用和发展，并加大投入，勇于实践。