3-1個人信用評分如何計算?
聯徵中心的個人信用評分係以會員金融機構定期報送有關個人的最新信用資料,依受評對象特性,套用其所適用的信用評分模型,於線上即時將該受評對象的信用資料,逐一轉換成為該評分模型所需評估項目的評估結果,再將每個評估項目的評估結果,加總彙整成為該受評對象的信用評分總分。
3-2個人信用評分採用哪些資料?
個人信用評分模型採用的資料,大致可區分為下列三大類:
1.繳款行為類信用資料
係指個人過去在信用卡、授信借貸、票據以及融資租賃交易的還款行為表現,目的在於瞭解個人過去有無不良繳款紀錄及其授信貸款或信用卡的還款情形,主要包括其延遲還款的嚴重程度、發生頻率及發生延遲繳款的時間點等資料。
2.負債類信用資料
係指個人信用的擴張程度,主要包括負債總額(如:信用卡額度使用率,即應繳金額加上未到期金額÷信用卡額度;如:授信借款往來金融機構家數)、負債型態(如:信用卡有無預借現金、有無使用循環信用;如:授信有無擔保品)及負債變動幅度(如:授信餘額連續減少月份數)等三個面向的資料。
3.其他類信用資料
主要包括新信用申請類之相關資料(如:金融機構至聯徵中心之新業務查詢次數)、信用長度類之相關資料 (如:目前有效信用卡正卡中使用最久之月份數)及保證人資訊類相關資料等。
3-3個人信用評分各類資料所佔比重為何?
關於各類資料的比重,基本上是以繳款行為類、負債類及其他類等三大類信用資料為主,並針對不同屬性客群的特性來決定每類資料佔評分的比重,其中以繳款行為、負債型態與負債程度多寡等對評分的影響較大。
另因評分項目及其比重係為信用報告機構發展信用評分的重要核心,國外主要有發展信用評分的信用報告機構,皆未對外公佈,主要目的即是為了維持其客觀及中立性,因此聯徵中心比照國外的作法,並未公開各評分項目及其比重。
3-4個人信用評分未採用哪些資料?
聯徵中心的個人信用評分模型未採用當事人存款、資產、年齡、教育程度、有無自用住宅、職業、服務年資、年薪、性別等個人基本資料,因為前開資料中部分資料聯徵中心從未蒐集建置,或曾蒐集建置但資料不完整或可能有過時未更新問題,為避免影響信用評分模型的穩定性,未予以納入;此外,聯徵中心介接提供會員金融機構查調資料,如公務機關之財產所得、勞保、車籍駕籍及證交所之證券商授信負面資料,以及該等資料的被查詢紀錄也未納入評分計算範圍內。