河南誉泰认证服务有限公司关于周口人民银行备案机构信用评估报告资料相关介绍,年，该评级技术被商务部研究院引入中国，并经过4年本土化改造，成为我国拥有自主知识产权的纯定量评级模型。为了给我国宏观经济决策提供科学数据支持，为广大投资者提供价值投资、安全投资指导，我院采用Themis技术，根据全部中国非金融上市公司财务数据，长期跟踪分析我国非金融类上市公司每年、每季度整体、产业、行业、地区财务安全状况和所有上市公司个体财务安全状况，并每年发布非金融类上市公司财务安全评估报告。 其中，春季评估报告为上市公司当年评估评级的主体报告，采用所有非金融类上市公司上年度年报，分析、评估和预测未来一年我国非金融类上市公司整体财务安全状况和风险特征，评估结果于当年5月发布。本次报告是通过商业保理专委会对各会员单位进行发布，希望此报告能给各机构在业务经营当中起到参考作用。

信用评定结果可作为投标人资格审查的必要条件，按施工项目的规模和需求结合潜在投标人的数量设置适当的信用分值作为投标人资格审查的实质性要求。采用资格预审方式的，企业信用评分达不到要求，资格预审不能通过，投标企业不能参加项目的投标；采用资格后审方式的，开标后复核投标企业的信用评分，达不到要求的投标企业，投标将被否决。应针对项目的特点合理设置信用分值，在设置之前应做好分析和研究，避免出现信用评分要求畸高或畸低，投标企业信用评分要求过高，势必造成竞争的不充分，容易造成排斥潜在投标人，中标价格也难以控制，要求的过低，潜在投标人数量多，评标工作量大，社会成本高，亦不可取。通过对信用评分运用的效果的对比分析，笔者认为可以按项目的规模做初步判断，中大型施工项目投资规模大，建设周期长，对企业的信用要求高，可以设定一个高值，小型项目要求可适当放宽，一般仅要求企业具有信用管理平台的初始分值即可，初步设置后再结合项目的特点和需求适度调整。

从长三角看，三省一市互认备案的信用服务机构家，其中浙江37家，和上海（76家）、江苏（58家）相去甚远。二是行业规模小，机构从业人员平均27人，年45家信用服务机构总收入35亿元，基本相当于深圳鹏元征信一家公司的年收入；三是市场开拓不足，50%以上的机构无省外收入，70%以上的机构长三角地区收入占比超过90%。但值得期待的是，调查显示80%的机构对行业未来发展“比较有信心”或“非常有信心”。年从业人员数同比增长56%，说明企业家信心满、底气足，对未来看好。与传统信用服务机构主营业务收入逐年下降不同，新兴互联网信用服务机构虽然数量仅占20%，但年主营业务收入分别占到9%、15%和39%，环比增长率分别为69%和95%，呈加速增长态势。目前，全省排名前4的浙江汇信、东方安卓、三零卫士、杭州有数均是新兴互联网信用服务机构，主营业务收入之和占全行业的57%。按照贝恩的结构分类表，属于高集中寡占型，有利于资本集中、技术创新、行业发展。

周口人民银行备案机构信用评估报告资料,为什么不能把评级机构和征信机构混为一谈？征信就是收集户信息，并保存整理出来，合法提供信用记录，观记录、合法传播，不能删改或增加征信机构的主体意见。而评级工作是对这家公司的综合信用状况进行定量和定性分析，最终得出一个结论也就是信用等级。信用等级供交易双方参考，所以说，征信好比建筑行业的土建，评级好比建筑行业的装修，你获得土建资质的你只能做基础建设、你获得装修资质的就只能做装修，两者既有关联都是建筑业，但内容和侧不一样。征信是收集和整理，评级是分析总结和最后下结论。

从服务的人群来说，新的信用评估体系可以服务没有被传统征信体系覆盖的人群，即没有征信记录的人群（美国的征信体系能够覆盖85%的人群，覆盖不到15%的人群）。从数据源来说，这种新的信用风险评估体系大量采用非传统的信用数据，包括互联网上的行为数据和关系数据，传统的信用数据（银行信贷数据）的比重仅占到了40%，甚至完全不用传统的信贷信用数据进行风险评估。从关注的侧来看，传统的信用评估模型更关注授信对象的历史信息，致力于深度挖掘。而新的信用评估体系更看重用户现在的信息，致力于横向拓展。信用量化评估的方式也发生了改变，新的信用评估体系抛弃了只用很少变量的FICO信用评分模型，基于大数据技术，不仅采用机器学习的模型，而且使用更多变量，一方面可以使信用评估的决策效率提高，另一方面还明显降低了风险违约率。

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。