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從人行征信報(bào)告中可獲取到哪些有用的反欺詐和信用維度信息
在金融信貸場景評估客戶風(fēng)險(xiǎn)時(shí)通常都會查客戶的人行征信報(bào)告,基于人行征信報(bào)告,可獲取以下比較有用的反欺詐和信用維度的9類信息。
一、偏反欺詐維度信息
1、異常行為識別信息
可基于人行征信報(bào)告中“個(gè)人基本信息部分”統(tǒng)計(jì)客戶居住地址、手機(jī)號更換頻率,客戶申請貸款的地址與居住地址、通訊地址、戶籍地址是否一致,人行姓名身份證二要素與身份證姓名二要素是否一致等指標(biāo)。
若客戶的地址和手機(jī)號變更頻繁、存在申請貸款地址與其他地址不一致、存在人行二要素核查不通過等情況,則往往認(rèn)為客戶可能存在欺詐風(fēng)險(xiǎn),授信通過的可能性會低一些。
2、負(fù)面信息
在人行征信報(bào)告的“公共信息”部分,可獲取客戶的欠稅記錄、民事判決記錄、強(qiáng)制執(zhí)行記錄(如失信被執(zhí)行)等信息,若客戶存在相關(guān)記錄,則可一定程度上認(rèn)為客戶存在騙貸風(fēng)險(xiǎn),謹(jǐn)慎為其進(jìn)行貸款審批。
二、偏信用維度信息
3、基本信息
從人行征信報(bào)告中可獲取客戶的年齡、婚姻、學(xué)歷、職業(yè)、平均工作時(shí)長等信息,如基于年齡(小于等于22歲)和職業(yè)可進(jìn)行學(xué)生貸款攔截,另外通常情況下已婚、學(xué)歷高、工作穩(wěn)定的客戶逾期率要低一些,貸款申請通過率會更高。
4、收入信息
可基于人行征信報(bào)告中客戶的車貸、房貸、信用卡、公積金等信息反推客戶的收入?yún)^(qū)間,通常情況下客戶的收入越高,申請貸款通過的概率越高,另外,也可基于客戶的收入?yún)^(qū)間輔助為客戶進(jìn)行定額。
5、負(fù)債信息
可計(jì)算客戶的非循環(huán)貸負(fù)債、循環(huán)貸負(fù)債、貸記卡和準(zhǔn)貸記卡負(fù)債、相關(guān)還款責(zé)任金額(包括對個(gè)人和對企業(yè)的還款責(zé)任)等信息,通常情況下,負(fù)債收入比越高,客戶申請貸款通過的概率越小。
6、生活繳費(fèi)信息
該類信息可為客戶貸款提供增信補(bǔ)充,但是作用往往不是特別大。基于人行征信“非信貸交易信息”內(nèi)容,可獲取客戶的電信繳費(fèi)信息和自來水繳費(fèi)信息,若客戶存在過多的逾期繳費(fèi)的情況,會在一定程度上影響對客戶的授信。
7、履約歷史
1)逾期信息??色@取客戶各種貸款、貸記卡、相關(guān)還款責(zé)任是否存在逾期、五級分類是否異常等。通常情況下若客戶當(dāng)前逾期或者歷史逾期比較嚴(yán)重,申請貸款往往是無法通過的。
2)特殊交易信息??蛻舻奶厥饨灰仔畔⒅饕ㄕ蛊?、擔(dān)保人代還、以資抵債、提前還款等信息,如果客戶存在展期、擔(dān)保人代還、以資抵債,那么申請貸款通過的可能性通常不高。
3)還款信息??山y(tǒng)計(jì)客戶的正常還款時(shí)長、次數(shù)、機(jī)構(gòu)數(shù),應(yīng)還款金額、實(shí)還款金額等信息。若客戶正常還款的時(shí)間比較長,次數(shù)比較多,應(yīng)還款額比較小,那么客戶申請貸款通過的概率會比較高。
8、信貸歷史
1)同業(yè)評價(jià)。主要看不同金融機(jī)構(gòu)對客戶的授信額度、個(gè)人經(jīng)營性貸款授信額度(若有)等信息,若各家金融機(jī)構(gòu)對客戶的授信額度都比較高,那么客戶的資質(zhì)相對比較好。
2)申請行為。主要統(tǒng)計(jì)客戶近一段時(shí)間的申請次數(shù)、申請機(jī)構(gòu)數(shù)、申請通過率、貸款申請未放款占比、不同類型金融機(jī)構(gòu)查詢次數(shù)等指標(biāo),通常情況下客戶的申請頻率越高尤其是小貸機(jī)構(gòu)申請頻率越高、貸款審批通過率越低,本次貸款申請通過可能性越低。
9、綜合評分
人行征信報(bào)告中的人行數(shù)字解讀分是評估客戶資質(zhì)的綜合評分,評分區(qū)間為[0,1000],評分越高,客戶資質(zhì)越好。通常情況下,客戶資質(zhì)要在650分以上申請貸款通過率的概率才比較高。
近期人行對人行數(shù)字解讀分進(jìn)行了迭代,新的評分為中征信分,會以單獨(dú)的接口向金融機(jī)構(gòu)提供,同時(shí)之后會逐步下線人行數(shù)字解讀分。