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FICO(费埃哲)评分系统有什么优缺点?在国内的发展怎么样?



文章发布时间:2015/5/26 11:25:12



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请不要说国内外各大银行都在用之类的,目前很多网络借贷平台都引进了该系统到底该系统的实际效果怎么样?该评分能不能适应国内的信用环境

网友回答:


FICO(费埃哲)评分系统有什么优缺点?在国内的发展怎么样?噱头而已

国内有评分机制却没有数据,fico就是个评分模型,用于评价一个借款人的风险程度。

但真正用的平台我并没有见到过。更搞笑的是,某网声称直接对接小贷公司项目,自己不直接做业务,却堂而皇之的号称FICO评分风险控制。

我并不认为小贷公司能够完全提供出供某网FICO信审评分的借款人数据


答友:本人北美信用卡领域供职,中间涉及FICO.与其他credit bureau的功能类似,美国consumer fair lending 法案要求有机构专门计算一个信用分数 从而用于从小到信用卡,大到房屋按揭的借贷。既保证公平性,同时兼备风险的考量

算法本身还是公平的,具体的考量标准在楼上已经介绍,这里不再赘述。个人感觉缺点如下:

1 实时性不足 比如你要买新房 需要很早准备提高信用分数 从而便于拿到更低的利率。当然有人说减少投机性,这个可以另开话题讨论

2 各考量标准权重固定不变。由于每人消费习惯 周期长短不同 很难保证反应最真实的情况

3 缺乏对未来信用风险的预测 目前的分数只能反应过去跟当下 无法显示个人的信用潜力 很显然这个每人是不同的

而这个一部分 我们已经着手来做 从而增加我们acquisition的数量跟稳定性

以上是主要问题 欢迎继续探讨


答友:

FICO是个什么东东,各位都已经说到了,在此不再敖述。

FICO的优点很明显:

1、在美国,其数据库较全面。一般存储有最近7-10年的个人信用记录,包括银行信用、商业信用甚至保险等。

2、客观性。计算机自动完成评估工作,克服人为操作的失误。

3、快捷性。出结果很快

FICO的缺点,尤其是拿到中国使用的缺点更加明显:

1、存储数据的缺失或者错误。在中国想做点定量研究的人都知道,中国严重缺失正确的数据,个人的数据尤其如此。所谓数据正确是指,数据的及时性、全面性和准确性合乎需求。就比如中国的个人征信报告。前段时间,我有个朋友打了一份自己的征信报告,上面错误百出,而且数据比较滞后。例如:手机号是一年前的淘汰的手机号;配偶信息直到结婚后2年多了仍然没显示出来;居住信息跟工作单位混淆不清;工作和居住信息更新日期都是1年前;信用卡逾期快3个月了居然上面仍然没有显示;最奇怪的是,朋友房贷都已经还了半年了而且中间有一次逾期,但个人征信报告上面“住房贷款”却没有任何记录。此外,养老保险更新日期是两年前。

2.不适用于对企业信贷的分析。该模型的基础就是针对个人消费信贷来获取数据、进行分析。对于企业信贷,用处非常小。因为对个人信贷和企业信贷分析评估的标准不一样,前者着重从收入、资产、信用、工作及家庭、个人基本信息及社交信息等方面来分析个人的还款意愿和能力,后者则着重分析企业的股东背景、业务运营状况、财务状况、借贷情况、信用评级情况、抵质押增信情况等关于企业业务和财务方面的运行情况、负债能力和偿还能力。

3.不适用于对个人(或准确的说是小微企业,以个人名义借款,如淘宝店主)借款用于扩大生产的情况。因为这种情形既要分析个人的收入、资产、信用情况,还得分析其所从事的企业业务、财务、借贷情况,是个人信贷和企业信贷的集合形式。

综合来说,FICO囿于模型针对主体的局限,不适用于企业借款分析,不适用于个人借款用于扩大生产的分析,而由于国内数据的缺失、滞后,FICO在国内也必须经过很大的调整和很长时间的实践修正,才能逐步适用。因此,那些鼓吹FICO拿来主义的P2P公司,我们认为还是值得警惕的。


答友:谢邀。

长期以来金融机构用FICO作为一个重要的变量指标来衡量个人信用风险,因此在国外的银行信用卡风控模型中会较多地用到FICO评分。因此FICO评分的模型建立基础和应用对象主要针对银行信用卡人群,早期的美国银行信用卡针对人群和目前国内状况一样,主要针对比较高大上的人群,但是对于次级人群,FICO评分指标起不到特别好的甄别作用。因此在美国专门从事次级人群信用借款业务的类似CapitalOne在制定风控模型的时候,除了FICO评分,还需要加入其他很多变量来评估次级借款人群的风险。

FICO在国外也不是作为一个征信评分公司的业务模式存在,只是在类似益佰利(Experian)出具的个人征信报告中,会包含一个FICO评分指标。具体到FICO在国内的发展,也只是作为数据分析服务提供商的业务模式而存在。由于国际三大征信公司目前都未在中国大陆获得个人征信业务的资格,因此其实在国内是没有提供FICO评分的征信公司的。目前国内某些P2P网站上提供的FICO评分,和国外业内普遍认知的三大征信公司提供的FICO评分,从概念和实质上讲都是完全不一样的。FICO在国内能做的,是提供评分卡模型方法论的数据分析服务,而不能提供一个FICO评分(属于征信业务)。

由于FICO在国内不能做个人征信评分业务,因此在数据分析领域,主要专注于为企业客户提供精准营销等业务数据分析服务方面,FICO的创始人是学统计学的,因此主要是用统计学方法论对历史数据进行分析建模,用模型预测未来,因此在数据分析预测领域可以做很多相关业务。当然,因为是老外在主要运营,对于中国国情和理解还是需要进一步落地的。


答友:中国整体的征信体系与美国没法比,这就是最大的一个问题,还有就是FICO用的都是直接变量居多,但基于中国现有的征信体系直接变量可能获取起立比较困难,如果按FICO的指标,次优客户就被彻底忽略了,而有时候我们赚钱是在风险和收益中求最大值,用FICO拦下风险客户的同时也拦下了可能给你提供最大化收益的机会。我觉得对于间接变量的考虑是需要提高日程上来优化的,但这要基于间接变量的大数据收集分析系统,机器学习辅助系统等。编算法容易,有合格有效的数据不容易,用坏账来调整数据更需要有一定的风险承受能力。


答友:主要缺点就是没有考虑经济运行周期这个因素


1、友情之间有些话语是不能说出口的,一旦说出口,反而索然无味。有的只是心有灵犀,这就是友情,淡淡的友情…… 2、相互的友情淡如清水,一句简短的话谈不上有多么重要,但也不能说不重要,犹如空气和水,无形的,却滋养生命。 3、知己朋友之间不需要设计,不要刻意,一切自然随意。一声问候,一个微笑,一句祝福的话语,彼此心领神会。 4、朋友的交往是淡然的,无须知道真实世界里的情况。但这并不影响彼此成

考研结束以来,一直被学弟学妹骚扰各种考研相关问题,遂将其整理,眼看明日就省赛了,为赚人品,特发此文.不敢高谈阔论,但求抛砖引玉.特别声明:该贴所有内容,全部来自个人考研过程中的所闻所见所知所感,报考单位特指浙江大学计算机学院,如有不便尽情谅解.先晒我的考研成绩,以免造成妖言惑众之嫌.初试:政治71,英语75,数学126,专业课121.总分393.复试:机试100,总分94.68.浙江大学 计算机应



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