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考核無抵押貸款是否批貸的信用評(píng)分是怎么來的?

騰輝信德時(shí)間:2020-01-09 17:00:58

近日,隨著春節(jié)的來臨,辦理無抵押貸款的借款人也多了起來,自然辦理無抵押貸款被拒的情況也就跟著多了起來。然而,多數(shù)借款人在銀行辦理無抵押貸款被拒的原因都是因?yàn)樾庞迷u(píng)分不足導(dǎo)致的。那么,信用評(píng)分是怎么來的呢?雖然銀行工作人員都不知道具體原因,但近日央行相關(guān)人員卻給出了一下答復(fù)!

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一個(gè)人在征信機(jī)構(gòu)里的數(shù)據(jù)是很多的,信用報(bào)告內(nèi)容很豐富,包含了這個(gè)人在過去幾年的信用記錄,審貸人員從頭到尾看一遍要花不少時(shí)間,如果兩個(gè)審貸人員去看同一個(gè)申請(qǐng)人的信用記錄,就算他們是雙胞胎,也很有可能會(huì)由于個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷不同而得出不一樣的決定。所以,單純用信用報(bào)告來做決定,既不能達(dá)到審批標(biāo)準(zhǔn)的一致性,也無法提高效率,畢竟個(gè)人信用產(chǎn)品的申請(qǐng)人數(shù)目特別大,信貸審核成本也會(huì)無法承受。于是,信用評(píng)分閃亮登場(chǎng)!

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信用評(píng)分,指的是征信機(jī)構(gòu)在收集了數(shù)據(jù)以后,通過對(duì)信用記錄數(shù)據(jù)的清洗、加工和分析,輸入到數(shù)學(xué)模型里得到的一個(gè)非常直觀的分?jǐn)?shù)。根據(jù)傳統(tǒng)習(xí)慣,分?jǐn)?shù)越高越好,高分表示信用風(fēng)險(xiǎn)低。分?jǐn)?shù)的范圍是可以事先界定的,蘿卜青菜,各有所愛,有人喜歡百分制,有人喜歡300-900這個(gè)范圍。信用評(píng)分模型是怎么得來的?首先,巧婦難為無米之炊,做飯需要原材料。開發(fā)數(shù)學(xué)模型的原材料,就是信用數(shù)據(jù)。

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一個(gè)人的信用數(shù)據(jù)有很多項(xiàng),比如:這個(gè)人有幾張信用卡、信用卡的最早開卡日期等很多“變量”。在開發(fā)數(shù)學(xué)模型的時(shí)候,不僅僅會(huì)用收集來的變量,還會(huì)根據(jù)已有數(shù)據(jù)再加工出來一些變量,比如:最早的信用卡開卡日期距今天的天數(shù)等。至少涉及上千個(gè)變量。

接下來,數(shù)學(xué)家們要決定需要開發(fā)多少個(gè)數(shù)學(xué)模型。舉個(gè)例子,信用污點(diǎn)嚴(yán)重的、輕微的和沒有信用污點(diǎn)的就需要分開建模;信用歷史比較長(zhǎng)、剛有信用記錄的菜鳥,也需要分開建模。

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確定好建模型對(duì)象和建模數(shù)量之后,數(shù)學(xué)家要確定模型變量和參數(shù),他們不會(huì)把所有的變量都放進(jìn)模型,并不是因?yàn)樗悴贿^來,而是因?yàn)樽兞恐g的關(guān)系比較復(fù)雜,有的變量之間互相干擾;也有的變量需要進(jìn)一步考察再?zèng)Q定,比如,如果一個(gè)人的信用記錄在一段時(shí)間內(nèi)被查詢了很多次,說明這個(gè)人可能最近很缺錢,是比較負(fù)面的信息,會(huì)帶來信用評(píng)分的下降;但是在進(jìn)一步考察后,應(yīng)剔除來自招聘單位的查詢,因?yàn)檎衅竼挝徊閭€(gè)人信用的目的并不是要給他貸款。此外,有些變量值需要做組合,比如上個(gè)月實(shí)際還款金額占應(yīng)還款金額的百分比,就需要分成從0到100%之間好幾檔,而不是直接用百分比。這種組合分檔是為了讓使模型更加穩(wěn)健,不至于因?yàn)橐稽c(diǎn)小變化帶來分?jǐn)?shù)的大幅度變動(dòng)。最終進(jìn)入到一個(gè)模型里的變量在10-20個(gè)之間。

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建好一個(gè)數(shù)學(xué)模型,把各種參數(shù)和模型使用的條件都輸入到電腦系統(tǒng)里,就像做了一個(gè)“月光寶盒”。根據(jù)個(gè)人情況選定適用模型,算出來一個(gè)分?jǐn)?shù)。金融機(jī)構(gòu)根據(jù)分?jǐn)?shù)的高低來決定是不是貸款,收多少利息,貸款多長(zhǎng)期限等。

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究竟哪些因素是信用評(píng)分模型中最重要的,是不是網(wǎng)購(gòu)時(shí)多買點(diǎn)東西就能改變我們的信用評(píng)分呢?再舉個(gè)例子,根據(jù)公開信息,著名的FICO評(píng)分是這樣算的:35%的信息來源是個(gè)人還款記錄,30%是欠款金額,15%是信用歷史長(zhǎng)度,10%是信用產(chǎn)品類型,10%是近期內(nèi)開始使用的信用產(chǎn)品。

 


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