周口信用评估报告等级评估

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近年来，这种基于大数据的信用风险评估框架（远不能称为主流的信用评估方法）被国内外多家互联网金融机构采用，如德国的Kreditech、美国的Kabbage，以及国内近获得IDG公司A首轮万元投资的闪银（Wecash）等，对传统的信用体系形成了冲击。如表2所示，将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估（以美国的征信体系为例）相比，发现主要的区别有以下几个方面。

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。

从长三角看，三省一市互认备案的信用服务机构家，其中浙江37家，和上海（76家）、江苏（58家）相去甚远。二是行业规模小，机构从业人员平均27人，年45家信用服务机构总收入35亿元，基本相当于深圳鹏元征信一家公司的年收入；三是市场开拓不足，50%以上的机构无省外收入，70%以上的机构长三角地区收入占比超过90%。但值得期待的是，调查显示80%的机构对行业未来发展“比较有信心”或“非常有信心”。年从业人员数同比增长56%，说明企业家信心满、底气足，对未来看好。与传统信用服务机构主营业务收入逐年下降不同，新兴互联网信用服务机构虽然数量仅占20%，但年主营业务收入分别占到9%、15%和39%，环比增长率分别为69%和95%，呈加速增长态势。目前，全省排名前4的浙江汇信、东方安卓、三零卫士、杭州有数均是新兴互联网信用服务机构，主营业务收入之和占全行业的57%。按照贝恩的结构分类表，属于高集中寡占型，有利于资本集中、技术创新、行业发展。

因此企业信用评级首先是银行给出的内部评级，可称为银行企业信用评级，背后的依据是按照中国人民银行发布的《企业信用评级管理办法》和各银行内部制定的《银行户信用评级办法》。根据该办法，银行对于户信用等级的评定从户的偿债能力、获利能力、经营管理、履约情况、发展能力与潜力五个方面进行评价，定期评定、适时调整。目前，银行的信用评级方法和评级标准属于银行内部掌握的信贷工具，不向社会公布，仅为银行内部管理服务。因此当企业需要该评级信息时，有的银行是通过收费提供有偿服务，给以一个信用等级证明。有的则口头告知，这是企业基本难以拿到有效证据。有的银行则对户说内部使用，不对外公开。