河南誉泰认证服务有限公司为您介绍AAA信用评估报告申请相关信息,对商事制度改革理解偏差。降低门槛、前置变后置、注册登记零费用、企业年检制度改为年报制度等，这些政策的出发点是激发创业活力，简化程序，方便企业办事，推动企业信息公开，形成全社会共同监督的信用信息体系。一些人对商事制度改革理解不够，认为“办公司不需要注册资本”“办营业执照不要什么条件”等等，注册公司存在随意性，注册登记的经营场所和联系电话也存在随意性。在未年报企业中，因经营场所或联系方式发生变化等无法联系的企业有户，占未年报企业总数的50%以上；还有的企业为了购买土地、融资需求等办理营业执照，不是真正从事经营活动，目的达到后，所办企业往往不进行年报。

虽然FICO评分仍然体现风险排序，但其预测风险的能力和在年金融危机中的表现饱受指责，FICO分数从年到年在美国人口中的分布基本上没有大的变化，这和年金融危机爆发之后出现大量坏账的现实严重不符。由于传统的基于FICO评分的信用评估模型覆盖人群窄、信息维度单一、时间上滞后，所以，在大数据时代，需要探索信用评估的新思路。国外三大征信机构和FICO公司都已经开始了如何利用大数据技术来完善传统信用评估体系的前瞻性研究，如益百利（Experian）投入研究团队关注社交网络数据对信用评分的影响，FICO公司多年前就开始了在线评估的信息工具和基于互联网的信用评估系统的项目研究。ZestFinance的基本理念是认为数据都是和信用有关，在能够获取的数据中尽可能地挖掘信用信息。ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。

AAA信用评估报告申请,虽然以ZestFinance为代表的新兴信用评估体系还不够成熟，但是为征信业的变革注入了活力，特别是对于中国的征信体系的建设会有的启示作用。普惠金融需要挖掘更多人的信用。国内目前真正发挥作用的征信体系主要是央行的征信系统，所覆盖的人群还是非常有限，远远低于美国征信体系对人口的85%的覆盖。目前我国个人有征信记录的仅有约2亿人，约占5亿人口中的7%。国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。大数据技术可以使得“数据皆信用”成为可能。以大数据为代表的IT新技术的应用，给征信体系建设带来了新的思路，原来海量庞杂、看似无用的数据，经过清洗、匹配、整合和挖掘，可以转换成信用数据，而且信用评估的效率和准确性也得到了程度的提升。新的信用风险体系的一个颠覆性的基本思想是数据皆信用，这是需要大数据技术来支撑的。国内征信体系的建设应当关注大数据技术的应用和发展，并加大投入，勇于实践。

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。

AAA信用评估报告标准,互联网上的海量信息可以成为征信体系的新数据源。ZestFinance的大数据实践的重要方面就是大量地利用互联网上的数据作为征信的数据源。中国目前是世界上互联网人口的，截至年12月，中国网民规模达18亿人，互联网普及率为8%，其中手机网民规模达5亿人，继续稳定增长。年中国网络购物用户规模达02亿人，网络使用率达到9%。截至年12月，我国使用网上支付的用户规模达到6亿人。这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。商务部研究院信用评级与认证中心通过多方合作，在信息、技术、知识产权、对外宣传等各方面资源共享，共同为投资、金融和企业提供服务。自年Themis纯定量异常值评级模型在上发明以来，经过对数十万家企业评级验证，是目前上预警准确率评级模型之一。

ZestFinance起初是为传统的发薪日贷款（Payday Loans） 提供在线替代的产品。发薪日贷款因借款人承诺在发薪日还款而得名。由于美国传统的信用风险评估体系无法覆盖全部的人群，大约15%的人因没有信用评分而被银行排斥在外，无法获得基本的信贷需求。除了解决传统信用评估体系无法解决的无信用评分借贷题，ZestFinance还主要面向传统信用评估解决不好的领域，将信用分数低而借贷成本高的人群视为服务对象，利用大数据技术降低他们的信贷成本。与传统信贷管理业务比较，ZestFinance的处理效率提高了将近90%，风险控制方面，ZestFinance的模型相比于传统信用评估模型性能提高了40%。ZestFinance引起国内的关注始于年7月，当时第三方支付平台PayPal联合创始人、美国投资人彼得·泰尔（Peter Thiel）领投了ZestFinance的万美元融资。