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AAA信用评估报告申报,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。

各级政府、各相关部门应将相关市场主体所提供的信用记录或信用报告作为其实施行政管理的重要参考。对守信者，应探索实行优先办理、简化程序、"绿色通道"和支持等激励政策；对失信者，应结合失信类别和程度，严格落实失信惩戒制度。对食品药品安全、环境保护、产品质量、医疗卫生、工程建设、教育科研、电子商务、股权投资、融资担保等关系到人民群众切身利益、经济健康发展和社会和谐稳定的领域，各级政府、各相关部门应推进在行政管理事项中使用相关市场主体的信用记录和信用报告。探索完善在行政管理事项中使用信用记录和信用报告的制度规范　　各级政府、各相关部门应结合地方和部门实际，在政府采购、招标投标、行政审批、市场准入、资质审核等行政管理事项中依法要求相关市场主体提供由第三方信用服务机构出具的信用记录或信用报告。各级政府、各相关部门应根据履职需要，研究明确信用记录或信用报告的主要内容和运用规范。

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。

目前招标机构普遍严重依赖网络，不懂就百度搜索，大量的不良征信公司在网上发假新闻、假消息，甚至模仿政府网站发布标准，让本身对信用行业不懂的招标机构碰见真消息还好，碰见这些的消息就往往出现很多错误。招标机构的从众心理一些征信机构，通过关系或者公司控股等手段，让一些招标记机构在在招标文件上说评级机构具有中国人民银行征信备案，这样时间久啦，会造成其他招标机构不懂就模范同行，结果整个被误导。加强事中事后全程监管，发挥信用约束作用。转变监管理念，建立以信息公示为基础，信用监管为核心的监管制度。充分发挥准入环节信息公示的作用，发挥市场主体年报、即时信息公示和监管部门信息公示的作用，把随机抽查、检查信息公示与列入经营异常名录和严重违法企业名单结合起来，依托企业信用信息公示系统，推动部门之间和社会之间信息互联互通，充分发挥信用约束作用，使“一处违法，处处受限”落到实处。 深化商事制度改革。加强顶层设计，完善企业退出机制，放宽企业注销登记条件，简化企业注销登记流程，方便企业办理注销登记。规范企业经营异常名录管理，做好企业移出经营异常名录工作。引导企业增强诚信意识，明确企业主体责任，指导企业提交移出经营异常名录申请，在核实企业履行信息公示义务后，及时办理移出经营异常名录登记。