嘉興市公民信用評價系統應用研究

陳艷　涂鼎超　張汝斌

【摘要】自2014年起，我國出臺了一系列針對個人和企業信用的征信管理法律法規，隨著法律制度的逐漸完善，各地區對信用建設加大了重視和建設力度，我國的信用時代已然來臨。本文在此背景下選擇嘉興市公民個人信用評價系統作為研究對象，嘗試探索運用GCRM模型，對信用卡進行差別定價的可行性。

【關鍵詞】信用評價體系 GCRM模型 信用卡定價

2015年1月28日，由嘉興市社會保障事務局負責研發的嘉興市公民個人信用評價系統正式上線。該系統將政府共享的信息資源通過分析建模，并在國內率先運用大數據分析引擎技術，對嘉興市每位市民個人信用情況進行綜合評分，同時以市民卡為載體提供查詢應用服務。

本文基于與嘉興社保局的個人信用評價體系課題的開展，選擇嘉興市公民個人信用評價系統的后臺數據作為研究對象，嘗試探索運用GCRM模型，對信用卡進行差別定價可行性，為我國個人信用評價信息提出一個全新的應用方向，對更好地滿足消費者信貸需求、推動消費增長具有積極意義，同時為各大銀行開拓市場、提升發卡行競爭力和盈利能力提供一定的參考。

一、嘉興市個人信用狀況

嘉興市作為我國首批“信息消費”和“信息惠民”的示范城市，它的人口綜合素質高，同時政府的信息化基礎好，能夠更好地推動信用建設。嘉興市公民個人信用評價系統于2015年1月初正式推出，屬于該市的重點示范項目。該系統近年來，依靠政府政策規范引導推動，以政府共享信息資源為基礎，采用國際領先的大數據挖掘分析技術進行建模評價，并通過第三方征信機構進行市場化運營，為適合我國國情的個人信用體系建設提供了新的范例。

按照《嘉興市公共事務信息資源共享管理辦法》文件中相關規定，嘉興市推出的個人信用評價系統1.0版，將公共事務信息系統建設成果充分利用起來，把市民分布在各部門、單位的信用信息收集到公共事務信息共享平臺和市民公共事務共享數據庫。目前接入共享平臺的公共單位接近30家，包括了社保、財政、公安、工商、法院、銀監、公積金和燃氣等多個部門的海量信用數據。充分發揮嘉興彼艾信息科技有限公司大數據挖掘工具的技術優勢，對信用數據進行分析建模，并邀請浙江財經大學信用管理系的專家團隊加入項目組，為系統建設提供理論指導；同時按照國務院《征信業管理條例》的要求，對市民卡公司進行優化升級，為構建“政府主導、市場化運營”的征信產業運行模式奠定基礎。

每個16周歲以上戶籍為嘉興的公民通過個人信用評價系統均可以查詢到自己的個人信用評價報告，報告中橫向第一欄包括了報告編號、報告時間、信用分數、信用顏色四項信息，往下緊接著是備注信息：0分～599分為重度失信，信用顏色為紅色；600分～749分為輕度失信，信用顏色為黃色；750分～799分為信用正常，信用顏色為綠色；800分～819分為信用良好，信用顏色為藍色；820分～1000分為信用優秀，信用顏色為紫色。第二欄是自然人違規失信記錄，記錄分為三個版塊，分別取自社保、公積金、稅務等機關事業單位和法院判決，以及電信、移動、燃氣等公用事業單位。第三欄適用于企業法人，記錄的是企業法人的違規失信記錄。第四、五欄則是自然人銀行商業信用信息和自然人優秀信息記錄，作為加分項。最后一欄則是自然人在最近2年內被查詢的記錄。

公民可以查看到的個人信用評價報告主要依據的是彼艾公司測算的信用分數，是根據大數據挖掘的個人信用基礎評價和合規度評價兩個方面來進行評分，其中合規度評價由失信與守信行為進行加減分。減分項包括嚴重違反社保規定，被勒令改變醫保結算方式；違反交通安全法，飲酒后駕駛機動車；違反治安管理法，受到公安部門警告處罰；觸犯刑法，被法院判處管制；違反計劃生育規定受到計生部門行政處罰；損壞圖書或者借閱書刊一年不還等，加分項包括獲得市級勞動模范稱號；市級見義勇為先進個人；無償獻血累計達到3次（含）以上；慈善捐獻累計超過10次（含）者等。通過這些數據對每個市民的守信失信行為進行等級劃分，給出一個相對真實及時的信用評分。

這些數據同樣可以運用在政府辦公領域、金融領域和社會生活領域。比如說人才引進、公務員招錄、招商引資、招投標管理、商務合作等多個領域。在金融方面，對信用卡差別定價能夠更好地滿足消費者信貸需求、推動消費增長，同時為各大銀行在甄別優質客戶，保障自己債權方面都具有一定的意義。這也是本文的研究意義。

二、信用卡發行現狀

在過去的幾年間，雖然我國經濟面臨較大的下行壓力，但信用卡產業卻逆勢增長。根據中國人民銀行公布的數據，近三年信用卡的授信總額和透支余額的復合增長率分別達到27%和43%，遠遠高于其他金融信貸產品，是中國消費信貸市場的主力軍之一。同時從最新發布的《2016年第三季度支付體系運行總體情況》來看，截至第三季度末，全國銀行卡在用發卡數60.15億張，同比增長14.53%，環比增長3.21%。其中，信用卡和借貸合一卡在用發卡數量共計4.96億張，同比增長10.41%，環比增長4.83%。

近幾年信用卡市場發展迅速，信用卡種類日益繁多。從信用卡級別分，可分為普卡、金卡、白金卡或鉆石。普通卡為最低級別，級別越高授信額度越大，其年費等相應的用卡成本也會相應增加。按使用領域分，包括標準卡、主題卡以及聯名卡。標準卡是最初級的信用卡，具有消費透支、取現透支的最基本功能，主題卡實際功能其實與標準卡并無不同，只是依托某種文化元素做宣傳，比如中銀奧運卡。而聯名卡除具有標準卡的功能外，一般都是銀行與某個商場、航空公司、旅行網、加油站合作，具有特定商場打折或積分的功能。

雖然信用卡種類日益增多，但目前我國信用卡市場還處在剛剛起步的階段，潛在市場巨大，同時市場由于還不成熟，信用風險難以控制，導致銀行在信用卡業務上的潛在風險日趨嚴峻，這些都會影響到信用卡價格的制定。但我國的定價主要是年費和透支利率即違約利率兩部分的收費，且多數信用卡都可刷卡免年費，對于不同信用級別的透支利率采用一刀切的方式，定價方式比較單一。按照2017年最新的《中國人民銀行關于信用卡業務有關事項的通知》新規定，信用卡透支利率自明年起，將實行上限和下限管理，透支利率上限為日利率萬分之五，透支利率下限為日利率萬分之五的0.7倍。因此本文嘗試運用GCRM模型，考慮將市民的信用分數作為變量，對信用卡違約利率在上下限范圍內進行差別定價，刺激不同層次持卡者消費。endprint

三、信用卡定價現狀

對信用卡利率進行定價的方式在西方發達國家發展已經較為成熟。在西方，較大一部分的發卡行選擇用基準利率加點法作為利率定價的方法。基準利率代表市場風險，不同層級的加點利率則對應不同特征持卡人的信用風險。所以國外利率的靈活程度是根據各家銀行對信用風險的把控程度來調節的。同時對信用風險的把控程度主要通過內外部兩種途徑來實現。首先，從機構外部看，發卡行可以通過客戶在社會征信系統的信用等級，了解客戶在與其他機構聯系時的信用表現，從而對其信用風險程度和相應給予的利率溢價進行評定，這種利率定價方法不局限于確定最初給予消費者的申請利率，對于之后利率調整也有相當的參考價值。從機構內部看，隨著發卡行與使用者之間合作關系的不斷深入，發卡行根據自身的數據庫資料對使用者的使用狀況和其賬戶風險程度有了更全面的了解，同時依據內部評判系統予以相應的評價，得出持卡者風險程度，并在此基礎上給予相應的利率溢價。這種利率定價方式適用于調整后期利率。

銀行的模型評分主要是建立在發卡行與使用者有一定的歷史接觸并留痕的情況下，但對于大多數新的信用卡申請者來說，銀行沒有相關數據資料，或者在持卡者使用過程中，銀行沒有將其在與發卡商接觸之外的整體信用風險。因此信用評分能夠最大限度對制定和調整利率產生幫助。而嘉興市公民信用評價系統得出的個人信用評分正好在這方面補足我國在信用卡差別定價上的短板。

在美國，信用評分基本都通過專業評分機構進行評定，同時信用資料可以供所有發卡商進行參考。截止目前，美國存在1000多家提供征信、評級、商賬追收和信用管理服務的信用局，他們每年要提供5億多份信用報告。最大的也是最被中國人所熟知的三家，分別是Equifax公司、益百利公司和全聯公司。信用局主要通過三個渠道獲取消費者的信息，一是通過向公司雇主了解其職業或崗位變化情況；其二是從信用卡公司、銀行、P2P借貸平臺等渠道了解其付款記錄的最新狀況；三是從政府的公開政務信息中獲取被調查者的特定信息，最后出具一份按美國信用報告協會（ACB）設計的統一標準信用報告格式的信用報告。信用報告中包含（1）消費者信用交易的記錄；（2）公共信息記錄；（3）就業信息記錄；（4）消費者家庭人口統計信息記錄；（5）信用局查詢記錄。同時信用局會對上述內容進行綜合分析和加工，按照FICO評分方法給出消費者的信用得分。

具體來說，FICO評分的理論分值在300至900之間，在實際操評分過程中分值主要出現在500～800分，分數越低信用風險越大，一般來說過高或過低的情況都是極少發生的。據一項統計數據表明，FICO評分高于800分的持卡者違約率僅為1/1292，評分在700到800分之間，違約率上升到1/123，而分數低于600分，持卡者的違約比例高達1/8。美國銀行一般將信用分為5個等級，優秀、良好、一般、無信用等級、不良。嘉興市個人信用評價系統則將信用分為優秀、良好、正常、輕度失信和重度失信。對于不同信用等級的持卡者，銀行會給予不同的利率水平。

四、GCRM模型

高斯信用收益模型（GCRM）的提出，是對Kupiec的ASRF模型的改進，其基本參數和基本假設與ASRF模型是相同的。GCRM模型需要滿足兩個假設條件，第一個假設條件是假設借款者內部影響因素和外部宏觀市場的影響因素都會導致貸款的資產收益率出現波動，根據兩方面的影響因素，分別設為借款者內部因子和宏觀外部因子，同時這兩者均服從標準正態分布且相互獨立。第二個假設條件是借款者違約的概率與損失率是互不影響、相互獨立的。

違約利率的計算，設為發卡行在的可接受程度下會授予借款額度，PD為無條件違約概率，LGD為違約損失率，為資產相關性，表示無風險利率，為資本融資成本，違約利率為：

五、數據選擇

本文所采用的樣本數據來源于嘉興市公民個人信用評價體系中300公民數據，涉及時間從2015年6月至2016年6月，其中包括了社保局、食藥監、法院、電信、公積金等13個部門數據。具體內容如下：

姓名、身份證件號、性別、出生年月、年齡、居住城區、居住年限、收入水平、婚姻狀況、房產類型（自購、租賃）、職業、崗位、工作年限。公積金貸款信息、還款信息，是否是法院老賴，是否涉及刑事案件，電信、移動、聯通繳費情況，工商年檢情況，見義勇為、勞動模范獎勵情況，圖書館借還書情況，血站獻血情況，社保局參保繳費情況。

由于缺少相應公民銀行信用卡的數據，本文只能在理論上構建應用模型，無法通過實證檢驗結果驗證模型的可行性，將在以后的研究中進一步深入。

六、總結

隨著《征信業管理條例》、《社會信用體系建設規劃綱要（2014～2020年）》等一系列國家信用體系建設政策的陸續出臺，信用時代已悄然來臨。如何將各個地區建立的信用評分運用到商業以及日常生活中，建立完善的信用產業鏈是當務之急。本文首先闡述了嘉興市個人信用體系建設狀況和目前我國信用卡發行定價情況，之后簡單介紹GCRM模型的數列公式，最后嘗試將所獲得的嘉興市個人信用體系中的數據進行歸納整理，對將其運用到GCRM模型中做理論性的探討，對我國個人信用評價系統的建立和應用研究具有示范作用，同時在提高公民對個人信用的關注度以及自覺培養守信意識、提高參與社會誠信建設的積極性上也具有積極意義。

參考文獻

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基金項目：本文為浙江財經大學2016年度浙江省大學生新苗人才計劃階段性研究成果項目號2016R414073。endprint