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大致来看，美国个人消费者信用评分人群分布状况呈现两头小中间大的形态，信用分数处于～的人群有40%之多，其中信用分数在～大约占总人数的13%，在～超过总人数的25%，这是整个信用社会的中间，对应于美国的中产。其中，美国个人消费者的平均FICO评分为。还有大量的人群远低于平均的分，如FICO评分在～的占8%，在～的占5%，小于分的占2%。根据FICO的标准，如果人们未能如期还款，或者缺乏借贷经历，他们就会自动被视为风险人士，他们的贷款也就会被惩罚性地给以更高的利率。还有一种可能，那就是他们的贷款申请会被拒，无论是否事出有因。

开封AAA信用评估报告收费,征信一般分为个人征信、企业征信和财产征信，基本就这几大类，但评级领域非常非常多，涉及范围十分广泛。评级一般是按照领域来分的，比如从事银行间债券评级（由中国人民银行金融市场司对信用评级机构备案）、证券评级（证监会备案）、评级（银行备案，国内曾有试点，不是银行征信备案，这也是一些评级机构拿银行评级忽悠户的原因）、国土资源领域（国土资源局备案）、招投标领域（目前政府招投标基本都是各地方发改委、信用办备案）所以说，用于招投标领域信用评级机构需要中国人民银行征信备案无论从法律上还是从行业惯例以及操作习惯上都不可能实施，银行无法监管招投标领域，如果领域到银行备案还能说得过去。

第三方信用评估报告机构,形象性信用评估是企业在资本市场的通行证，一个企业资信级别的高低，不但影响到其融资渠道、规模和成本，更反映了企业在社会上的形象和生存与发展的机会，是企业综合经济实力的反映，是企业在经济活动中的身份证。社会信用的基础性当今社会信用基础较为薄弱，通过信用评估，使社会逐步重视作为微观经济主体的企业的信用状况，从而带动个人、其他经济主体和政府的信用价值观的确立，进而建立起有效的社会信用管理体制。根据FICO评分将服务人群分为四个区间，并对应不同的金融服务机构。信用记录不完整或者不够完善的个人消费者，依据传统信用评估体系（FICO评分），往往很难被传统金融服务机构所覆盖，即使在金融体系发达的美国也无法获得常规的金融服务，或者需要付出很大的代价才能获得常规的金融服务。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。传统的信用评估模型虽然在进行信用风险管理过程中发挥了很大的作用，如曾经促进了美国房贷市场的飞速发展。但在大数据背景下个人消费者出现许多信息维度，如电子商务、社交网络和搜索行为等，传统信用评估模型解决题的能力越来越受限。

我省政府公共数据（包括人行数据）尚未建立开放共享机制，信用服务机构只能通过网络爬取、购买或政务系统建设获取部分公共数据。信用服务机构之间也未建立数据共享机制，数据孤岛严重。调查显示，超四成的信用服务机构将“公共数据获取难”作为制约行业发展的关键因素。金融机构是信用产品和服务的主要需求者和支付者。目前，信用服务机构受制于人才层次偏低（本科及以下学历从业人员占比84%）、数据质和量不高等因素，难以深层次加工形成特色化、差异化、个性化的信用产品和服务，满足金融机构风控的需要。 目前，人行主要对备案的征信机构进行监管，我省大部分信用服务机构处于监管不足或无人监管状态。政府监管缺位导致信用服务机构作业能力、质量良莠不齐，低价恶性竞争频发，数据非法采集、使用和买卖频现。超过50%的信用服务机构希望政府加强监管。探索建立省级征信公司，按照“公开是常态、不公开是例外”的原则，加快建立全省公共数据开放共享机制，明确数据开放的范围、流程和权限，推进公共数据有序开放。

其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。这10个模型以如下的方式进行让你聪明的10个朋友坐在一张桌子旁，然后询他们对某一件事情的意见。这种机制的决策性能远远好于业界的平均水平。 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。