1 征信的应用范围

对于征信，大家都比较了解，一般要去银行贷款，银行会首先审核个人征信报告。

我们一般说到征信，就是指在人民银行分支机构征信查询网点或者在人民银行征信中心网站查到的征信报告。

此外，随着人们参与互联网活动的不断深入，记录人们互联网各种“轨迹”信息的大数据征信应运而生，用途也越来越广。

但归根结底，征信的本质意义要落在经济层面上，它是用于预测一个人在非即付并无抵押的经济活动中是否守约。

通俗的说，个人信用数据基本上指的就是借债还钱的数据，而征信就是减少有人借钱不还的风险，同时也帮助有还钱习惯的人顺利地借钱。反过来说，征信不是超级警察，不能管大家的私生活，也不是为了评选社会道德楷模。

也就是说，信用数据的加工，不管是原始的征信报告，还是信用评分，还是别的各种创新产品，都要停留在个人金融信用领域，不应过界，不要把个人征信这个事儿搞得像是非要算出来谁是好人一样，没有人有这个权利。

2 直接影响个人信用评分的5条最重要因素

信用评分是对信用数据的加工，指的是征信机构在收集了数据以后，通过对信用记录数据的清洗、加工和分析，输入到数学模型里得到的一个非常直观的分数。

根据传统习惯，分数越高越好，高分表示信用风险低。分数的范围是可以事先界定的，萝卜青菜，各有所爱，有人喜欢百分制，有人喜欢300-900这个范围。

直接影响个人信用评分的5条最重要因素主要是以下方面。

因为各因素的重要程度不是均等的，以下按照百分比为其赋予一个大概的比例。

第一，个人的还款记录，权重35%。

这是个人信用评分的首要参考因素。所谓“青山易改，本性难移”，如果一个客户的历史还款记录多且都能按时还款，那么有足够理由相信该客户未来能继续按时还款，那么对该客户的信用评分会更高，反之反是。

因此，也可以说，信用分是个历史表现的标尺。

第二，当前欠款金额，权重30%。

这条因素基本可以和上一条影响因素并驾齐驱。当前欠款金额即当前负债，当前负债规模越大，对该客户的信用评分越低，很好理解。

作为银行等放贷机构，在具体评估时，会计算当前应还负债比上当前收入的比值，作为计算信用评分的具体指标。

第三，信用历史长度，权重15%。

信用历史长度，是指从第一次借贷开始到现在的时间跨度。时间跨度越大，相应的信用评分越高。信用历史越长，背后的意思是，该客户的相关知识、经验、履约意识等相应越好。

这也就是一些白户的信用评分比较低的原因了。

第四，使用过的信用产品类型，权重10%。

例如，某客户既有房贷，又使用过消费贷，既有信用卡，也为他人担保过，即该客户使用过多种信用产品，那么对该客户的信用评分相对提高。

在这个因素下，每类信用产品的数量越多也会相应增加信用分值。

第五，近期内开始使用的信用产品，权重10%。

在很短时间内开立多个信用账户的客户具有更高的信用风险，尤其是那些信用历史不长的人，会下调信用评分。例如，某客户短时间内，在不同机构申请了大量贷款，那么说明该客户潜在风险越大。

综上，以上五个因素不是相互独立的，而是互补或相互制约的。

对那些与贷款申请人有类似信贷行为表现的人，根据按时还款比例的高低，类推该申请人将来按时还款的可能性高低。

请注意，信用评分高的张三不一定会按时还钱；而信用评分低的李四也不一定就一定不会按时还钱。

只能说，信用分高的张三，将来按时还钱的可能性高，信用分低的李四，将来按时还钱的可能性低。

3 对个人保持良好信用评分的启示

1. 如果有需要，越早开通信用卡、使用贷款等信用产品越好。

   
   

2. 如果有需要，使用的信用产品种类越多越好。

   
   

3. 保证按时还款，按时还款记录越多越好。

   
   

4. 合理安排借贷频率，不要短时间内新开立或新申请过多信用产品。

   
   

5. 保持合理负债规模，合理控制负债与收入的比例。