产品库

河南誉泰认证服务有限公司与您一同了解新乡人行备案征信机构出具信用评估报告价格的信息,信用评定结果可作为投标人资格审查的必要条件，按施工项目的规模和需求结合潜在投标人的数量设置适当的信用分值作为投标人资格审查的实质性要求。采用资格预审方式的，企业信用评分达不到要求，资格预审不能通过，投标企业不能参加项目的投标；采用资格后审方式的，开标后复核投标企业的信用评分，达不到要求的投标企业，投标将被否决。应针对项目的特点合理设置信用分值，在设置之前应做好分析和研究，避免出现信用评分要求畸高或畸低，投标企业信用评分要求过高，势必造成竞争的不充分，容易造成排斥潜在投标人，中标价格也难以控制，要求的过低，潜在投标人数量多，评标工作量大，社会成本高，亦不可取。通过对信用评分运用的效果的对比分析，笔者认为可以按项目的规模做初步判断，中大型施工项目投资规模大，建设周期长，对企业的信用要求高，可以设定一个高值，小型项目要求可适当放宽，一般仅要求企业具有信用管理平台的初始分值即可，初步设置后再结合项目的特点和需求适度调整。

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。

新乡人行备案征信机构出具信用评估报告价格,虽然以ZestFinance为代表的新兴信用评估体系还不够成熟，但是为征信业的变革注入了活力，特别是对于中国的征信体系的建设会有的启示作用。普惠金融需要挖掘更多人的信用。国内目前真正发挥作用的征信体系主要是央行的征信系统，所覆盖的人群还是非常有限，远远低于美国征信体系对人口的85%的覆盖。目前我国个人有征信记录的仅有约2亿人，约占5亿人口中的7%。国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。大数据技术可以使得“数据皆信用”成为可能。以大数据为代表的IT新技术的应用，给征信体系建设带来了新的思路，原来海量庞杂、看似无用的数据，经过清洗、匹配、整合和挖掘，可以转换成信用数据，而且信用评估的效率和准确性也得到了程度的提升。新的信用风险体系的一个颠覆性的基本思想是数据皆信用，这是需要大数据技术来支撑的。国内征信体系的建设应当关注大数据技术的应用和发展，并加大投入，勇于实践。

形象性信用评估是企业在资本市场的通行证，一个企业资信级别的高低，不但影响到其融资渠道、规模和成本，更反映了企业在社会上的形象和生存与发展的机会，是企业综合经济实力的反映，是企业在经济活动中的身份证。社会信用的基础性当今社会信用基础较为薄弱，通过信用评估，使社会逐步重视作为微观经济主体的企业的信用状况，从而带动个人、其他经济主体和政府的信用价值观的确立，进而建立起有效的社会信用管理体制。具有良好的商业信誉是政府采购供应商应具备的法定基本条件之一。供应商信用评估报告是具备资格的信用评级机构按照标准对供应商进行的信用评估，综合反映了供应商信誉状况和信用等级。政府采购相关各方应积极使用供应商信用评估报告，加强对供应商商业信誉的审查。在政府采购活动中，采购人或其委托的采购代理机构应当在政府采购招标文件（含谈判文件、询价文件）中明确要求供应商提供信用评估报告或其它证明其具有良好商业信誉的材料。各地在政府采购供应商库建设中，对申请入库的供应商，也要要求其提供信用评估报告或其它证明其具有良好商业信誉的材料。

AAA信用评估报告评价,互联网上的海量信息可以成为征信体系的新数据源。ZestFinance的大数据实践的重要方面就是大量地利用互联网上的数据作为征信的数据源。中国目前是世界上互联网人口的，截至年12月，中国网民规模达18亿人，互联网普及率为8%，其中手机网民规模达5亿人，继续稳定增长。年中国网络购物用户规模达02亿人，网络使用率达到9%。截至年12月，我国使用网上支付的用户规模达到6亿人。这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。商务部研究院信用评级与认证中心通过多方合作，在信息、技术、知识产权、对外宣传等各方面资源共享，共同为投资、金融和企业提供服务。自年Themis纯定量异常值评级模型在上发明以来，经过对数十万家企业评级验证，是目前上预警准确率评级模型之一。