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征信的原則和基本流程

一、征信的原則

 

征信的原則是征信業在長期發展過程中逐漸形成的科學的指導原則,是征信活動順利開展的根本。通常,申博太阳城將其歸納為真實性原則、全麵性原則、及時性原則和隱私保護原則。

 

1、真實性原則

 

真實性原則,即指在征信過程中,征信機構應采取適當的方法核實原始資料的真實性,以保證所采集的信用信息是真實的,這是征信工作最重要的條件。隻有信息準確無誤,才能正確反映被征信人的信用狀況,保證對被征信人的公平。真實性原則有效的反映了征信活動的科學性。征信機構應基於第三方立場提供被征信人的曆史信用記錄,對信用報告的內容,不妄下結論,在信用報告中要摒棄含有虛偽偏袒的成分,以保持客觀中立的立場。基於此原則,征信機構應給予被征信人一定的知情權和申訴權,以便能夠及時糾正錯誤的信用信息,確保信用信息的準確性。

 

2、全麵性原則

 

全麵性原則,又稱完整性原則,指征信工作要做到資料全麵、內容明晰。被征信人,不論企業或個人,均處在一個開放性的經濟環境中。人格、財務、資產、生產、管理、行銷、人事和經濟環境等要素雖然性質互異,但都具有密切的關聯,直接或間接地在不同程度上影響著被征信人的信用水平。不過,征信機構往往搜集客戶曆史信用記錄等負債信息,通過其在履約中的曆史表現,判斷該信息主體的信用狀況。曆史信用記錄既包括正麵信息,也包括負麵信息。正麵信息指客戶正常的基礎信息、貸款、賒銷、支付等信用信息;負麵信息指客戶欠款、破產、訴訟等信息。負麵信息可以幫助授信人快速甄別客戶信用狀況,正麵信息能夠全麵反映客戶的信用狀況。

 

3、及時性原則

 

是指征信機構在采集信息時要盡量實現實時跟蹤,能夠使用被征信人最新的信用記錄,反映其最新的信用狀況,避免因不能及時掌握被征信人的信用變動而為授信機構帶來損失。信息及時性關係到征信機構的生命力,從征信機構發展曆史看,許多征信機構由於不能及時更新信息,授信機構難以據此及時判斷被征信人的信用風險,而導致最終難以經營下去。目前,我國許多征信機構也因此處於經營困境。

 

4、隱私和商業秘密保護原則

 

對被征信人隱私或商業秘密進行保護是征信機構最基本的職業道德,也是征信立法的主要內容之一。征信機構應建立嚴格的業務規章和內控製度,謹慎處理信用信息,保障被征信人的信用信息安全。在征信過程中,征信機構應明確征信信息和個人隱私與企業商業秘密之間的界限,嚴格遵守隱私和商業秘密保護原則,才能保證征信活動的順利開展。

 

二、征信的基本流程

 

征信活動可以分為兩類:一類是征信機構主動去調查被征信人的信用狀況;另一類是依靠授信機構或其他機構批量報送被征信人的信用狀況。兩者最大的區別在於前者往往是一種個體活動,通過接受客戶的委托,親自到一線去收集調查客戶的信用狀況,後者往往是商業銀行等授信機構組織起來,將信息定期報給征信機構,從而建立信息共享機製。兩者還有一個區別是前者評價的範圍更廣,把被征信人的資質情況、誠信度考察、資產狀況等都包括在內,而後者由於是批量采集信息,因此靈活性和主觀性上不如前者,但規律性和客觀性則強於前者。但兩類方式在征信的基本流程上是相同的,例如,前一類流程要製定計劃,決定采集哪些信息,而後一類流程也同樣如此,由征信機構事先確定好需要采集的信息後,與信息擁有方協商,達成協議或其他形式的約定,定期向征信機構批量報送數據,因此,在討論流程時,可以將兩者合並在一起。

 

(一)製定數據采集計劃

 

能夠反映被征信人信用狀況的信息範圍廣泛,為提高效率、節省成本,征信機構應事先製定數據采集計劃,做到有的放矢。這是征信基本流程中一個重要的環節,一份好的計劃能夠有效減輕後麵環節的工作負擔。一般來說,數據采集計劃包括以下內容:

 

1、采集數據項

 

客戶使用征信產品的目的都不盡相同,有的希望了解被征信人短期的信用狀況,有的則是作為中長期商業決策的參考。客戶的不同需求決定了數據采集重點的迥異。征信機構要本著重點突出、不重不漏的原則,從客戶的實際需求出發,進而確定所需采集數據的種類。例如,A銀行決定是否對B企業發放一筆短期貸款時,應重點關注該企業的曆史信貸記錄、資金周轉情況,需采集的數據項為企業基本概況、曆史信貸記錄、財務狀況等。

 

2、采集方式

 

確定科學合理的采集方式是采集計劃的另一主要內容。不論主動調查,還是授信機構或其它機構批量報送數據,征信機構都應製定最經濟便捷的采集方式,做好時間、空間各項準備工作。對於批量報送數據的方式,由於所提供的數據項種類多、信息量大,征信機構應事先製定一個規範的數據報送格式,讓授信機構或其它機構按照格式報送數據。

 

3、其它事項

 

在實際征信過程中,如果存在各種特殊情況或發生突發狀況,征信機構應在數據采集計劃中加以說明,以便順利開展下麵的工作。

 

(二)采集數據

 

數據采集計劃完成後,征信機構應依照計劃開展采集數據工作。數據一般來源於已公開信息、征信機構內部存檔資料、授信機構等專業機構提供的信息、被征信人主動提供的信息、征信機構正麵或側麵了解到的信息。出於采集數據真實性和全麵性的考慮,征信機構可通過多種途徑采集信息。但要注意,這並不意味著數據是越多越好,要兼顧數據的可用性和規模,在適度的範圍內采集合適的數據。

 

(三)數據分析

 

征信機構收集到的原始數據,隻有經過一係列的科學分析之後,才能成為具有參考價值的征信數據。

 

1、數據查證

 

數據查證是保證征信產品真實性的關鍵步驟。一查數據的真實性。對於存疑的數據,征信機構可以通過比較不同采集渠道的數據,來確認正確的數據。當數據來源唯一時,可通過二次調查或實地調查,進一步確定數據的真實性。二查數據來源的可信度。某些被征信人為達到不正當目的,可能向征信機構提供虛假的信息。如果發現這種情況,征信機構除及時修改數據外,還應記錄該被征信人的“不誠信行為”,作為以後業務的參考依據。三查缺失的數據。如果發現采集信息不完整,征信機構可以依據其它信息進行合理推斷,從而將缺失部分補充完整。比如利用某企業連續幾年的財務報表推算出某幾個數據缺失項。最後是被征信人自查,即異議處理程序。當被征信人發現自己的信用信息有誤時,可向征信機構提出申請,修正錯誤的信息或添加異議聲明。特別是批量報送數據時,征信機構無法對數據進行一一查證,一般常用異議處理方式。

 

2、信用評分

 

信用評分是個人征信活動中最核心的數據分析手段,它運用先進的數據挖掘技術和統計分析方法,通過對個人的基本概況、信用曆史記錄、行為記錄、交易記錄等大量數據進行係統的分析,挖掘數據中蘊含的行為模式和信用特征,捕捉曆史信息和未來信息表現之間的關係,以信用評分的形式對個人未來的某種信用表現做出綜合評估。信用評分模型有各種類型,能夠預測未來不同的信用表現。常見的有信用局風險評分、信用局破產評分、征信局收益評分、申請風險評分、交易欺詐評分、申請欺詐評分等等。

 

3、其他數據分析方法

 

在對征信數據進行分析時,還有其他許多的方法,主要是借助統計分析方法對征信數據進行全方位分析,並將分析獲得的綜合信息用於不同的目的,如市場營銷、決策支持、宏觀分析、行業分析等領域。使用的統計方法主要有關聯分析、分類分析、預測分析、時間序列分析、神經網絡分析等。

 

(四)形成信用報告

 

征信機構完成數據采集後,根據收集到的數據和分析結果,加以綜合整理,最終形成信用報告。信用報告是征信機構前期工作的智慧結晶,體現了征信機構的業務水平,同時也是客戶了解被征信人信用狀況、製定商業決策的重要參考。因此,征信機構在生成信用報告時,務必要貫徹客觀性、全麵性、隱私和商業秘密保護的科學原則。所謂客觀性,指的是信用報告的內容完全是真實客觀的,沒有摻雜征信機構的任何主觀判斷。基於全麵性原則,征信報告應充分披露任何能夠體現被征信人信用狀況的信息。但這並不等於長篇大論,一份高質量的信用報告言簡意賅、重點突出,使客戶能夠一目了然。征信機構在撰寫信用報告過程中,一定要嚴格遵守隱私和商業秘密保護原則,避免泄露相關信息,致使客戶和被征信人權益受到損害。信用報告是征信機構最基本的終端產品,隨著征信技術的不斷發展,征信機構在信用報告的基礎上衍生出越來越多的征信增值產品,如信用評分等。不論形式如何變化,這些基本原則是始終不變的。


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