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征信的基本流程

来源:信用中国网 日期:2016-11-26 15:47:49 点击数:

征信活动可以分为两类:一类是征信机构主动去调查被征信人的信用状况;另一类是依靠授信机构或其他机构批量报送被征信人的信用状况。两者最大的区别在于前者往往是一种个体活动,通过接受客户的委托,亲自到一线去收集调查客户的信用状况,后者往往是商业银行等授信机构组织起来,将信息定期报给征信机构,从而建立信息共享机制。两者还有一个区别是前者评价的范围更广,把被征信人的资质情况、诚信度考察、资产状况等都包括在内,而后者由于是批量采集信息,因此灵活性和主观性上不如前者,但规律性和客观性则强于前者。但两类方式在征信的基本流程上是相同的,例如,前一类流程要制定计划,决定采集哪些信息,而后一类流程也同样如此,由征信机构事先确定好需要采集的信息后,与信息拥有方协商,达成协议或其他形式的约定,定期向征信机构批量报送数据,因此,在讨论流程时,可以将两者合并在一起。
 
  (一)制定数据采集计划
 
  能够反映被征信人信用状况的信息范围广泛,为提高效率、节省成本,征信机构应事先制定数据采集计划,做到有的放矢。这是征信基本流程中一个重要的环节,一份好的计划能够有效减轻后面环节的工作负担。一般来说,数据采集计划包括以下内容:
 
  1、采集数据项
 
  客户使用征信产品的目的都不尽相同,有的希望了解被征信人短期的信用状况,有的则是作为中长期商业决策的参考。客户的不同需求决定了数据采集重点的迥异。征信机构要本着重点突出、不重不漏的原则,从客户的实际需求出发,进而确定所需采集数据的种类。例如,A银行决定是否对B企业发放一笔短期贷款时,应重点关注该企业的历史信贷记录、资金周转情况,需采集的数据项为企业基本概况、历史信贷记录、财务状况等。
 
  2、采集方式
 
  确定科学合理的采集方式是采集计划的另一主要内容。不论主动调查,还是授信机构或其它机构批量报送数据,征信机构都应制定最经济便捷的采集方式,做好时间、空间各项准备工作。对于批量报送数据的方式,由于所提供的数据项种类多、信息量大,征信机构应事先制定一个规范的数据报送格式,让授信机构或其它机构按照格式报送数据。
 
  3、其它事项
 
  在实际征信过程中,如果存在各种特殊情况或发生突发状况,征信机构应在数据采集计划中加以说明,以便顺利开展下面的工作。
 
  (二)采集数据
 
  数据采集计划完成后,征信机构应依照计划开展采集数据工作。数据一般来源于已公开信息、征信机构内部存档资料、授信机构等专业机构提供的信息、被征信人主动提供的信息、征信机构正面或侧面了解到的信息。出于采集数据真实性和全面性的考虑,征信机构可通过多种途径采集信息。但要注意,这并不意味着数据是越多越好,要兼顾数据的可用性和规模,在适度的范围内采集合适的数据。
 
  (三)数据分析
 
  征信机构收集到的原始数据,只有经过一系列的科学分析之后,才能成为具有参考价值的征信数据。
 
  1、数据查证
 
  数据查证是保证征信产品真实性的关键步骤。一查数据的真实性。对于存疑的数据,征信机构可以通过比较不同采集渠道的数据,来确认正确的数据。当数据来源唯一时,可通过二次调查或实地调查,进一步确定数据的真实性。二查数据来源的可信度。某些被征信人为达到不正当目的,可能向征信机构提供虚假的信息。如果发现这种情况,征信机构除及时修改数据外,还应记录该被征信人的“不诚信行为”,作为以后业务的参考依据。三查缺失的数据。如果发现采集信息不完整,征信机构可以依据其它信息进行合理推断,从而将缺失部分补充完整。比如利用某企业连续几年的财务报表推算出某几个数据缺失项。最后是被征信人自查,即异议处理程序。当被征信人发现自己的信用信息有误时,可向征信机构提出申请,修正错误的信息或添加异议声明。特别是批量报送数据时,征信机构无法对数据进行一一查证,一般常用异议处理方式。
 
  2、财务报表分析和信用评级
 
  财务报表分析是企业征信活动中被广泛采用的数据分析方法,较常用的有比较分析法和比率分析法。比较分析法按照比较对象(和谁比)可分为趋势分析法和横向比较法。趋势分析法以企业历史数据(一般2~10年)作为比较基础,能够反映其历史各期数据的变化情况并可预测未来发展的趋势,一般可用于客户中长期商业决策。横向比较法以同行业平均数或企业主要竞争对手的数据作为比较基础,评价某企业在其行业中的相对位置,从侧面体现该企业的信用状况。比率分析法是计算各会计要素之间的相对数,它能够将繁杂的财务报表简单化,便于客户使用。例如,客户可以通过查看流动比率等短期偿债能力比率,迅速了解企业的短期偿债能力。
 
  信用评级是信用评级机构根据独立、客观、公正的原则,对债务人在未来一段时间如约偿还债务的能力和偿还意愿的综合评价,这种评价以简单、直观的专用符号标示不同信用等级,从而揭示债务的信用风险。在进行信用评级时,信用评级机构采用的评级方法很多,如Z计分模型、期望违约率模型、信用转移矩阵模型等。
 
  3、信用评分
 
  信用评分是个人征信活动中最核心的数据分析手段,它运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法,通过对个人的基本概况、信用历史记录、行为记录、交易记录等大量数据进行系统的分析,挖掘数据中蕴含的行为模式和信用特征,捕捉历史信息和未来信息表现之间的关系,以信用评分的形式对个人未来的某种信用表现做出综合评估。信用评分模型有各种类型,能够预测未来不同的信用表现。常见的有信用局风险评分、信用局破产评分、征信局收益评分、申请风险评分、交易欺诈评分、申请欺诈评分等等。
 
  4、其他数据分析方法
 
  在对征信数据进行分析时,还有其他许多的方法,主要是借助统计分析方法对征信数据进行全方位分析,并将分析获得的综合信息用于不同的目的,如市场营销、决策支持、宏观分析、行业分析等领域。使用的统计方法主要有关联分析、分类分析、预测分析、时间序列分析、神经网络分析等。
 
  (四)形成信用报告
 
  征信机构完成数据采集后,根据收集到的数据和分析结果,加以综合整理,最终形成信用报告。信用报告是征信机构前期工作的智慧结晶,体现了征信机构的业务水平,同时也是客户了解被征信人信用状况、制定商业决策的重要参考。因此,征信机构在生成信用报告时,务必要贯彻客观性、全面性、隐私和商业秘密保护的科学原则。所谓客观性,指的是信用报告的内容完全是真实客观的,没有掺杂征信机构的任何主观判断。基于全面性原则,征信报告应充分披露任何能够体现被征信人信用状况的信息。但这并不等于长篇大论,一份高质量的信用报告言简意赅、重点突出,使客户能够一目了然。征信机构在撰写信用报告过程中,一定要严格遵守隐私和商业秘密保护原则,避免泄露相关信息,致使客户和被征信人权益受到损害。信用报告是征信机构最基本的终端产品,随着征信技术的不断发展,征信机构在信用报告的基础上衍生出越来越多的征信增值产品,如信用评分等。不论形式如何变化,这些基本原则是始终不变的。

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