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浅析个人征信报告的解读.docx

上传人:rdwiirh 2019/1/10 文件大小:36 KB

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浅析个人征信报告的解读.docx

文档介绍

文档介绍:浅析个人征信报告的解读浅析个人征信报告的解读随着人民银行个人信用基础数据库的不断完善,目前个人征信报告已经成为各家商业银行贷前审查和贷后管理的主要风险把控工具,查询信用报告也是整个信贷生命周期管理的必要步骤。但目前各家商业银行,甚至是同一家银行的不同分支机构和不同审贷官对个人信用报告的解读往往差异较大。本文基于日常审查审批和贷后管理的经验,对于个人征信报告的解读提出一些看法和建议,抛砖引玉,供大家参考讨论。个人征信报告包含上百个数据项,内容丰富,在信贷生命周期的不同阶段应该有不同的重点关注内容和分析方式,这样才能运用好征信报告,完全体现出征信数据的应用效果。征信报告中包含的信息对于贷前审查起到重要作用。如何对这些信息加以判断和解读,是充分利用征信信息的关键。一、个人基本信息解读目前个人征信基础数据库中的个人基本信息,仍是展示最近上报的数据,尚未建立个人基本信息的整合机制。从时间顺序上可以简单的推断,最新上报的个人信息应该是较能反映客户申请贷款时的实际情况的。但鉴于各家商业银行对大部分个人信贷的填写和核实要求均不高,所以该部分数据主要是作参考分析,实际审查判断还是要结合客户具体情况,不能呆板的“唯数据论”。 1、学历解读。学历反映个人的受教育程度,根据对违约客户的数据分析,受教育程度较高的客户,违约概率相对较低。但各家商业银行对个人客户的学历情况往往不进行核实,一般在系统中直接采信客户提供的学历情况。这样客户学历情况的准确性就不能完全根据征信报告“最高学历”一栏直接判断,而是要结合其他信息一起考量。(1)一般而言,学历与年龄有一定关联性。从客户的出生日期计算出客户年龄,若征信报告显示的最高学历明显与年龄不符,那就表明学历信息可能有误,需要客户进一步提供相关证据材料。例如,征信报告显示最高学历为研究生,而年龄仅为22岁,那么这2个数据项在普遍意义上就存在一定的矛盾。同样,婚姻状况和年龄也存在相同的关联性。(2)学历与信用卡开户日期比对。一般而言,学生在校期间不会拥有多张信用卡,尤其是额度超过1万元的信用卡。一般的学生信用卡(目前已被监管部门叫停)额度多在3000-5000左右。如果从客户年龄和学历推算出的在校学****期间,发生较大额度的信用卡开户,那么对于这一学历就需要进一步的核实。 2、职业信息解读。客户的职业信息,尤其是工作单位名称一般在申请贷款或信用卡时均是商业银行关注审核的重点,应该说上报的信息准确性还是较高的。从单位可以基本衡量出客户的大概收入水平。当然,部分知名大型企业内部可能存在劳务用工形式,所以审核客户是否该企业的正式在编职工也是信贷审核中必须的。从客户工作单位列表罗列的单位数量,结合客户的年龄和学历,基本可以了解客户工作是否稳定,职业生涯规划是否有序,是否经常处于换工作的不稳定状态,这对个人资信的审核也起到一定的作用。年收入一栏的数据,由于各行对收入的认定标准不尽相同,并且客户会根据申请授信的额度填写收入金额,随意性较大。故征信报告上的收入水平,应主要作为一种参考,具体操作时可以大概取一个平均数,而目前尚不宜作为主要衡量客户收入水平的依据。二、个人信用信息解读个人信用信息直接描述了客户历史信贷行为,商业银行在审核贷款时对这部分信息的解读是重中之重的工作。 1、贷款信息的解读(1)还款能力判断。从月应还款额以及逾期情况,可以判断出客户的偿还能力。在目前我国个人所得税缴交尚不完善的情况下,个人收入的判断与审核存在一定难度,由此也给衡量客户的还款能力带来了困难。但从征信报告上显示的月应还款额和历史的还款情况,可以判断出客户的还款能力。例如,客户每月归还其他商业银行月供5000元,经过正常还贷2年,现已结清,且还款历史很少有逾期,那么我们可以基本认定该客户具备归还每月5000元以下的贷款的能力。从贷款种类方面可以推断出客户申请拥有的房产套数,贷款种类为个人住房贷款的,如果均尚未结清的,可以说明客户名下至少拥有的房产套数。房产目前仍是我国公民的主要资产,从这个方面可以较好的体现客户的资产实力。当然对于利用贷款购房套数过多的客户,由于其可能涉及投机炒房,面临资金链紧绷的风险,在房地产市场发生波动的情况下,这类客户还是面临较大的潜在风险,在信贷审核时需要重点关注。(2)个人资信情况解读。目前各行对于客户的资信情况的评价尚未形成较为统一的标准。但一般都不是采取教条的方式,机械的解读个人征信报告信息。也就是客户发生逾期,并不当然的表示客户个人资信情况较差。由于造成贷款逾期的原因多种多样,往往界定客户个人资信的标准是判断是否“恶意逾期”。同样,我们认为反映个人资信情况的信息较多,在日常信贷审核中应该制定并执行一个客户个人征信分层的政策。这样标准化的解读征信报告,比较符合个人信贷业务批量化、流水化的作业特点。一般我们解读个人资信情况遵循以

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