河南誉泰认证服务有限公司关于濮阳人行备案征信机构出具信用评估报告流程的介绍,诚实守信是政府采购的基本原则之一。供应商是政府采购市场的供方主体，是政府采购重要当事人之一。供应商诚实守信地参与政府采购活动，是政府采购市场健康有序、公平竞争、和谐发展的基础。《政府采购法》实施以来，政府采购供应商诚信意识有了提高和增强，为规范我省政府采购市场，优化政府采购竞争环境，推动政府采购制度改革不断深化作出了贡献。同时，我们也清醒看到，一些供应商在参与政府采购活动中，或编造材料、串通投标、以次充好、不履行承诺和合同等现象时有发生，影响了政府采购公平竞争。信用评估报告是供应商诚信的综合评价，鼓励在政府采购活动中使用供应商信用评估报告，既是推进全省社会信用体系建设的工作要求，也是完善和规范政府采购市场的重要举措。

濮阳人行备案征信机构出具信用评估报告流程,ZestFinance的大数据征信是完善和更新传统征信系统的积极尝试，而不是替代品。美国的金融体系比较健全，而且信用体系也比较健全，这是ZestFinance赖以生存的土壤。ZestFinance的服务人群定位比较清晰，并且有完善的征信体系做支撑，ZestFinance并不是完全摆脱传统征信体系，在ZestFinance进行信用评估时，传统征信数据要占到至少30%。中国的金融生态环境和美国还是有一定的差别，ZestFinance的经验不能直接照抄照搬，需要进行消化吸收，结合中国的实际情况来进行大数据征信。另外，生活在互联网时代，面对大数据技术的发展，美国三大征信机构以及FICO也已经开始大数据征信方面的研发（作为常规的数据源更新的一种方式），但截至目前，尚未形成独立的信用评估手段。

ZestFinance以大数据技术为基础采集多源数据，一方面继承了传统征信体系的决策变量，重视深度挖掘授信对象的信贷历史。另一方面，将能够影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内，如社交网络信息、用户申请信息等，从而实现了深度和广度的高度融合。ZestFinance的数据来源十分丰富，依赖于结构化数据的同时也导入了大量的非结构化数据。另外，它还包括大量的非传统数据，如借款人的房租缴纳记录、典当行记录、网络数据信息等，甚至将借款人填写表格时使用大小写的习惯、在线提交申请之前是否文字说明等极边缘的信息作为信用评价的考量因素。类似地，非常规数据是观世界的传感器，反映了借款人真实的状态，是户真实的社会网络的映射。只有充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性，才能提供深度、有效的数据分析服务，降低贷款违约率。如图4所示，ZestFinance的数据来源的多元化体现在首先，对于ZestFinance进行信用评估重要的数据还是通过购买或者交换来自于第三方的数据，既包含银行和信用卡数据，也包括法律记录、搬家次数等非传统数据。

正规信用评估报告作用,出台《关于加强政务诚信建设的指导意见》（国发〔〕76号）明确提出建立社会监督和第三方机构评估机制，实施区域政务诚信大数据监测预警，支持信用服务机构、高校及科研院所等第三方机构对各地区各部门开展政务诚信评估评级并及时公布结果，加强社会监督。在行政管理事项中使用信用记录和信用报告是发挥政府在社会信用体系建设中示范带头作用的重要举措；是有效培育市场信用需求，提升社会诚信意识和提高政府行政管理规范化、科学化水平的重要手段；是推动完善信用主体信用记录、培育发展信用服务市场和建立健全失信联合惩戒机制的迫切要求。为切实推动各级政府、各相关部门在行政管理事项中使用信用记录和信用报告。 建立完善社会信用主体信用记录是各级政府、各相关部门在行政管理事项中使用信用记录和信用报告的基础性工作。各地区要对本地区各部门、各单位的信用信息进行整合，形成统一的信用信息共享平台。各相关部门要结合务信息化工程建设，完善行业信用信息记录，加快推进行业内信用信息互联互通。各地方、各部门要大力推进政府信息公开，支持征信机构根据市场信用需求，依法采集个人、企业、事业单位及其他社会组织的信用信息，建立信用信息数据库，提供化的征信服务。要加快建立完善领域社会成员信用记录，疏通信用信息来源渠道。

信用评估报告等级费用,根据FICO评分将服务人群分为四个区间，并对应不同的金融服务机构。信用记录不完整或者不够完善的个人消费者，依据传统信用评估体系（FICO评分），往往很难被传统金融服务机构所覆盖，即使在金融体系发达的美国也无法获得常规的金融服务，或者需要付出很大的代价才能获得常规的金融服务。传统的FICO评分模型的基本思想是比较借款人信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支，甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。如图2所示，它主要从五个方面考察用户的信贷资质。但随着信贷业务的进一步开展，FICO信用评分由于单一的标准、严苛的门槛和片面的评估结果而饱受诟病。传统的信用评估模型虽然在进行信用风险管理过程中发挥了很大的作用，如曾经促进了美国房贷市场的飞速发展。但在大数据背景下个人消费者出现许多信息维度，如电子商务、社交网络和搜索行为等，传统信用评估模型解决题的能力越来越受限。