“信用+补充”数据设计，维信金科提供个性化消费信用服务

当今社会，信用可以说已经是每个人的无形资产。

信用较高的人，可以获得不少福利，免押金骑行、免押金股票论坛还、甚至在申请股票时获得别人低的利率。信用较差的人，则会给自己的生活带来很多麻烦。尤其是国家对失信行为愈加重视的情况下，未来这些人在出行、旅游、投资、消费等方方面面都会受到法律的限制，堪称“寸步难行”。

那么具体到个人，又该如何评价他的信用好坏呢?相信很多人首先想到的是信用分。

事实上，在不同的历史时期，个人信用的含义及其衡量方法是不尽相同的，信用分更不是从古就有之。

今天就来扒扒这背后的故事。

在商品经济不太发达的古代，个人信用的概念主要包括的是在社会伦理道德方面的含义。

作为做人处事的基本原则，诚信是赢得他人真诚相待的基础，因为没有人愿意和不履行自己承诺的人交往。

简单的讲就是“股票论坛钱还钱”，即指交易一方承诺未来偿还的前提下，另一方向其提供资金、商品或服务的行为。而为了防范信用风险，减少交易中的信息不对称，社会对个人信用调查的需求愈渐强烈。

明清时期，钱庄的兴起让征信正式提上了日程。因为钱庄的放款都是信用放款，一旦钱放给了无赖之徒，或者对方不是实业家而是投机商，那么再收回款项就千难万难了。

可见，社会发展至此，大家对个人信用的衡量靠的依旧是各自的主观判断，但会建立在靠自己能力搜集到的有关对方过去各种表现证据的基础上，开始讲究真凭实据。

时间来到2006年，在经过近三年的精心准备后，央行的征信中心正式在全国联网运行。

自此传统金融机构在提供服务的过程中，开始将个人征信报告作为最主要的信用评判依据。这份由央行出具的报告包含了个人基本信息、信上股票情况、公共数据及个人信用报告查询记录。其中的不良信息则会被红字或红框标出，比如最近5年内的股票、上股票记卡逾期记录，以及准上股票记卡透支超过60天的记录。

然而，央行个人征信系统虽已发展得相当成熟，但其覆盖面毕竟有限—那些在银行没有信上股票业务，甚至不使用信用卡的人，其信用记录为零，也就无从判断其个人信用的好与坏。

这一短板，随着互联网金融的发展而愈加凸显。于是，为了更好的服务“长尾客户”，各大互联网机构纷纷股票论坛助新科技的力量，开始大力发展大数据征信。

所谓的大数据征信，即利用数据挖掘、云计算等网络技术，将个人在不同场景的支离破碎数据进行采集、整理、分析和挖掘，并在综合传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术，从多个评估维度来评价信用主体的信用状况。

对比央行传统征信中主要依赖线下渠道的数据，大数据征信有着很大的优势。其信息来源更广泛，种类更多样，时效性更强，继而有效弥补了传统征信体系在信息不对称、反欺诈能力以及精准风险定价方面的不足。

截至目前，世界上应用最广泛的个人信用评分方法是Fair Isaac公司开发的FICO评分系统。其打出的信用分数范围在300-850分之间，分数越高 ，说明客户的信用风险越小。

拥有十余年消费金融服务经验的维信金科，便应用FICO评分建模方式建立了自己的评分模型。其开发出的50多张独特的评分卡体系使用“信用+补充”数据设计，在基于中国人民银行征信的同时，也利用大数据技术对申请人身份信息、信上股票账户的历史记录以及外部数据进行识别和采集，成功实现了对个人的信用风险实现了精准量化，并在此基础上为不同用户提供定制化、个性化的消费信用服务。

正是在各大互联网企业的积极重视和开发下，如今信用分的概念早已深入人心。公众在谈及个人信用时，往往不再会详细提及央行信用报告中是否有逾期记录，而是直接比较信用分的高低。

可见，信用分在极大方便了相关企业对用户快速识别的同时，其一目了然的特点也逐渐改变着公众的认知。

于是正如我们看到的，越来越多的人开始注重积累自己信用数据，并尽量避免各种违约、违规事情的发生。

这无疑是大家应对信用社会到来的最好方式，因为未来，“诚信走遍天下，失信寸步难行”。