河南誉泰认证服务有限公司为您提供河南备案公示信用评估报告标准相关信息,信息查询信用评价结果将录入到中国信用管理网站供查询;商务交易信用评价报告可作为企业间进行商务往来时表明企业信用状况的参考依据之一。特点(一)简洁性信用评估以简洁的字母数字组合符号揭示企业的资信状况，是一种对企业进行价值判断的一种简明的工具。(二)可比性各信用评估机构的评级体系使同行业受评企业处于同样的标准之下，从而昭示受评企业在同行业中的资信地位。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。

近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance，原名ZestCash，是美国一家新兴的互联网金融公司，年9月成立于洛杉矶，由互联网巨头谷歌（Google）的前信息总监道格拉斯·梅瑞尔（Douglas Merrill）和金融机构Capital One的信贷部主管肖恩·卜德（Shawn Budde）（曾管理过收益超过10亿美元的次级信贷业务)联合创办。ZestFinance的研发团队主要由数学家和计算机科学家组成，前期的业务主要通过ZestCash平台提供放贷服务，后来专注于提供信用评估服务，旨在利用大数据技术重塑审贷过程，为难以获得传统金融服务（Underbanked）的个人创造可用的信用，降低他们的借贷成本。

特别要提出管理混乱的地区是内蒙古和山东省，这些地方沿用的就是获得征信备案证书的机构来评级，这些机构的评级标准等等全部混乱不堪，因为银行是不可能制定出招投标领域的评级指标的，内蒙古和山东以及石家庄地区自己不去操作，完全交给银行，你看看这几个地区造成的局面是不是十分混乱，而江苏和辽宁省是不是十分规范，为什么？因为让征信机构做评级本身就是错误的，央行也明确要求征信机构就是做征信，不能超范围经营，地方很多信用管理部门连基本的概念都不懂。四、招标机构和地方政府机构如何正确要求投标机构信用证书？企业出具信用等级证书是评级机构（或第三方评级机构）出具。“企业出具信用等级证书是评级机构”为什么要这样说，目前什么乱七八糟的组织都在评级，尤其是协会评级，祸害社会十分严重，很多协会把评级外包，还有香港注册的各种协会组织都违规评级，随意要求是评级机构就一些“银行评级、工信部评级、商务部评级、工商局评级等等打擦边球式的评级鱼目混珠”评级机构都是依法成立的有限公司或股份有限公司。

河南备案公示信用评估报告标准,ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。传统的基于FICO的信用评估方法，处理的变量比较少，对每一个变量进行细致地处理，并且可以给出合适的解释，模型的透明性可以方便地在银行的不同部门之间进行沟通，而且便于个人消费者对分数的理解。ZestFinance的基于大数据的数以千计的变量规模和多模型使得数据的处理和模型的解释变得比较复杂，在实际应用中会带来许多麻烦。大数据的应用要注意个人的隐私保护。ZestFinance在利用个人消费者的大数据进行信用评估时，很多数据会涉及个人隐私，如对于个人社交网络的数据（微信朋友圈）和电商交易的数据、通话记录、微的数据等应用，美国对个人隐私的保护是有明确的边界的。而国内关于个人隐私方面的保护目前处于空白，已经出现国内一些互联网金融公司为了进行信用评估，忽视个人消费者的知情权和隐私保护。因此在利用大数据进行信用评估的时候，要考虑使用个人隐私的合规性前提。

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