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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。

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对企业、个人的资质审核或认定。在办理企业、个人各种资质审核或认定业务时，应将其信用记录或信用报告作为衡量其管理能力和信誉水平的参考依据之一。事业机构编制管理。在研究事业机构编制时，将事业单位的信用记录或信用报告作为配置事业机构编制的参考依据之一。政府公共资源分配。在保障性住房分配、低保资金发放等工作中，应将当事人的个人信用记录作为必要的审查依据之一。互联网应用及服务领域。在互联网组织或企业的服务经营中，将其信用记录或信用报告作为行业准入和业务评价的参考依据之一。有关社会法人或个人作为社会组织的主要发起单位或个人时，社会组织登记管理机关将其信用状况作为重要参考依据之一。公务员、事业单位人员招录、聘用、管理。公务员、事业单位人员招考聘用、考核、任用等管理工作中，用人机关应将当事人的个人信用状况作为参考依据之一。其他需要使用信用记录和信用报告的行政管理事项。

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