个人信用数据管理系统及方法
技术领域
本发明涉及一种数据管理系统及方法,尤其是一种在金融领域利用计算机及网络对个人信用数据进行管理,建立信用数据库,对有关个人档案数据进行实时更新,并及时审查更新的信用数据,根据管理规则作出管理指示的一种个人信用数据管理系统及方法。
背景技术
个人信贷已成为现代社会金融领域占据比例很大的信贷种类,个人信贷在丰富金融市场,便利百姓生活之余,同时伴随着信贷的高风险。个人信贷不同于其他民事主体信贷,个人往往不具备太高的偿债保障,除提供担保人之外,往往以个人信用作为还贷的保障。
现在金融机构内部对个人信用的审查,主要通过人工审查实现。现有技术对于个人信贷的数据管理的流程为,申请人领取贷款申请表,填写相关信息后,提交金融机构,金融机构对申请人的申请根据情况,确定相应的信贷员进行初步审查管理,初审认为申请人信用不符合条件,可要求申请人补充信息或者直接驳回。初审的信贷员认为申请数据符合信用规定,在该申请数据相应的位置填写意见后或直接将该申请转交信贷部主任,进行第二步审查管理,经审查认为不符合要求可驳回或要求补充信息。经第二步审查认为申请人信用符合条件,审查管理人员签署意见并将该申请转交金融机构负责人,进行最后审查管理,管理方法同上,此管理方式,因其通过人工实现,信用管理过程存在人为因素的影响,存在随意性,不能以统一标准或尺度管理所有申请,审查管理结论不能真实反映申请人信用的真实状况。
此外由于人工审查的结论因管理者不同,偶然性和任意性很大,审查存在人为的舞弊可能;也容易因此滋生腐败,不仅影响信用管理的公正,还易导致信用管理不当,信用风险的不当增加。且审查周期长,需投入大量的人力资源,不符合成本控制的原理。
另外,现有信用数据管理,因人工管理存在先天的局限性,首先无法审查大量的数据资料,而仅要求提供诸如性别、年龄、婚姻状况、工作状况等简要数据,上述信息并不能准确反映个人的信用状况,容易导致信用管理的失误;其次,现有信用数据管理技术只要求申请人提供收入证明、身份证明、户口本等简单证据,不足以查证申请人提交信息的真实性,容易因申请人提供虚假证据而造成信用数据管理失误;再次,人工审查往往只针对单个的个体的一次提供的资料来管理信用,不能审查申请人的历来信用信息,加各信用审查机构之间对于申请人信用管理的情况无法实现交流。从上述人工信用数据管理存在的局限性,最终致使对个人信用数据未能综合全面信息,纵向与横向管理结合,故得出的信用管理结论不能真实客观的反映个人的信用状况,导致信用管理的失误。
此外,一次信用管理之后,现有技术一般不再对该个人的信用跟踪管理,不获取后续信用管理的资料,不能针对申请人信用状况的变更,实时分析和管理申请人信用是否发生了重大变化,从而作出反应,因此不能从信用数据管理技术上解决金融机构的高不良贷款率,高呆账率,高坏账率的问题。
上述现有信用数据管理存在的问题,已经严重影响个人信贷市场,直接关系到众多金融机构及贷款申请人利益。如何进行科学的信用管理,提高管理效率,节约管理成本、减少管理时间,加快管理速度,同时减少信用管理失误,避免因信用管理失误加大金融风险,业已成为金融机构急待解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的第一个技术问题在于针对信用管理过程中现有技术方案存在的缺陷及不足,提供一种个人信用数据管理系统,该系统基于计算机数据处理,包括控制子系统,评分标准数据库及指示数据库;控制子系统获取个人信用数据,按照评分标准数据库预设的评分标准给出信用评分,并根据该个人获得的信用评分,读取信用管理指示,迅速、准确的对个人信用数据进行管理,不仅可以解决人工信用数据管理流程长,手续繁杂、人力资源投入大,成本高的技术问题,也可以实时监督个人信用数据的变化,有效控制金融机构信贷风险,促进金融信贷市场的良性循环。
本发明所解决的第二个技术问题在于针对上述现有技术方案信用数据管理方法存在流程长、准确性差、易受人为因素影响的缺陷和不足,提供一种个人信用数据管理方法,本发明的方法利用上述的信用数据管理系统,借助计算机进行数据处理,按照信用数据管理的步骤,实现个人信用数据的管理,并给出信用管理指示,大大减少信用数据管理成本,缩短信用数据管理时间,并明显提高信用管理的准确性、客观性,缩短管理时间,同时由于本发明还可以对个人信用数据进行跟踪管理,能够有效监视个人信用数据的变化,对个人信用作出实时的管理,即提高信用管理的工作效率,又消除了现有技术所存在的隐患。
本发明所要解决的第一个技术问题是通过以下系统实现的:
一种个人信用数据管理系统,基于计算机数据处理,其特征在于,包括控制子系统和评分标准数据库,指示数据库;所述的控制子系统至少包括用于控制系统完成各种数据操作的控制模块、用于对数据进行逻辑比较的逻辑比较模块、用于输入输出数据的输入输出模块和用于存储系统数据文件的存储模块;所述的评分标准数据库是根据信用评价规则预先设定的,可被控制程序调用,用于给出为描述个人每项信息而预设的每种状态之信用评分的评分标准数据库;所述的评分标准数据库至少包括给出为描述个人身份类每项信息而预设的每种状态之信用评分的身份类评分标准数据库;所述的指示数据库是根据管理规则预先设定的,用于对特定数值范围的信用评分和给出特定管理指示;
上述系统,所述的评分标准数据库还可以包括家庭类评分标准数据库、财产类评分标准数据库、金融类评分标准数据库、医疗类评分标准数据库、保险类评分标准数据库、法律类评分标准数据库、担保类评分标准数据库;
上述系统,指示数据库是根据信用管理规则,包括信用指示及信贷指示,所述的信用指示根据信用管理规则的信用评价标准预设的,用于表明对个人的信用评价;所述的信贷指示是根据金融机构对应于不同的信贷类别、信贷额度、贷款期限已有的信贷规则预设的,对特定数值范围的信用评分和预设有特定的信贷指示,所述的信贷指示预设有:建议发放贷款、不建议发放贷款、建议不发放贷款、建议限制额度发放贷款、建议适当调整利率发放贷款。信用管理指示也可以根据不同的管理规则预设其他的指示。
本发明所要解决的第二个技术问题是通过下述方法实现的:
本发明的个人信用数据管理方法,包括下列步骤:
步骤1,系统获取个人信用数据,生成信用数据管理文件;
步骤2,系统逐个检索评分标准数据库中与所述的个人信用数据中的每项信息对应的每种个人状态相对应的评分标准状态,并读取所述的评分标准状态所指向的信用评分,写入所述的信用数据管理文件;
步骤3,系统对信用评分求和,读取所述的信用评分和指向的指示数据库信用管理指示,写入所述的信用数据管理文件,输出或者保存。
上述方法,在执行步骤3之后还需执行步骤4,判断待管理数据队列中是否有下一个待处理数据,如果有则返回步骤1,否则终止本次数据管理。
上述方法,在执行步骤4之前还需执行步骤41,按照预设的系统档案数据库更新期限,判断是否应当更新系统档案数据库,如果是则转步骤42,否则执行步骤4;42,系统逐个检索公共及相关数据库中系统档案数据库中有存档的个人的信用数据,与该个人档案数据进行比较,判断是否有数据的更新,如果有则更新系统档案数据库该个人档案数据,并将更新后的该个人档案数据作为个人信用数据排入待管理数据队列,完成后执行步骤4。
本发明在个人信用数据管理过程中与现有技术方案相比较其有益效果是,首先,大大提高了个人信用数据的管理速度,节约了管理时间;现有技术方案对一个个人的信用数据进行管理往往需要七到十几天时间,来完成各级的审查程序,而本发明的技术方案对一个个人的信用数据进行管理只需几秒钟便可完成;其次减少管理人员投入,降低了管理成本,无需多级审查管理,因现有技术的多级审查管理所采用的管理规则相同,因而可以节约大量的人力,同时又避免了人工管理所带来的人为因素对信用数据审查的产生的不利影响;第三,实现以统一标准和尺度管理每一个个人的信用数据,避免了人工管理因受人为因素影响,管理的标准、尺度不一,不公正问题;此外,本发明的技术方案还可以定期自动检索每一个档案数据的更新,跟踪每一个人的信用数据的变更及时对信用数据的变更作出管理指示,避免现有技术方案无法克服由于个人的信用状态变化而带来的风险失控的问题,有效控制信用风险。
附图说明
图1是个人信用数据管理系统的示意图;
图2是个人信用数据管理系统检索公共及相关数据库示意图;
图3是个人信用数据管理方法验证个人信用数据流程示意图;
图4是基础数据与被比较数据进行比较的流程示意图;
图5是加注修正标识并读取修正评分的流程示意图;
图6是对个人信用数据进行信用评分的流程示意图;
图7是读取信用管理指示流程示意图;
图8是对系统档案数据进行数据更新流程示意图;
具体实施方式
下面结合附图及具体实施方式对本发明作进行一步的说明
首先结合附图及具体实施方式对本发明的个人信用数据管理系统作进一步的说明:
实施例一
本发明实施例一的个人信用数据管理系统,基于计算机数据处理。本实施例的个人信用数据管理系统如图1所示,包括控制子系统、指示数据库、评分标准数据库、系统档案数据库。
所述的控制子系统包括用于控制系统完成各种数据处理操作的控制模块,该控制模块通过控制程序,实现对系统的控制,包括数据的读取、加减运算、判断等数据处理工作。用于对数据进行逻辑比较的逻辑比较模块;用于存储系统数据文件的存储模块、用于输入输出数据的输入输出模块,其他常规计算机辅助的设置。
如下表1所示所述的指示数据库是根据管理需要预先设定的,用于对特定数值范围的信用评分和给出特定信用管理指示的指示数据库;
指示数据库
序号 |
信用评分和 |
管理指示 |
信用指示 信贷指示 |
1 |
20以下 |
极差 |
建议不发放贷款 |
2 |
20-30 |
很差 |
建议不发放贷款 |
3 |
30-40 |
很差 |
不建议发放贷款 |
4 |
40-45 |
差 |
不建议发放贷款 |
5 |
45-50 |
稍差 |
AB,适当提高利率,发放正常额度40%的贷款 |
6 |
50-55 |
稍差 |
AB,适当提高利率,发放正常额度45%的贷款 |
7 |
55-60 |
一般 |
A或B,适当提高利率,或按照正常利率发放50%的贷款 |
8 |
60-65 |
一般 |
A或B,适当提高利率,或按照正常利率发放55%的贷款 |
9 |
65-70 |
尚可 |
B,按照正常利率发放正常额度70%贷款 |
10 |
70-75 |
不错可以信赖 |
B,按照正常利率发放正常额度75%贷款 |
11 |
75-80 |
好值得信赖 |
B,按照正常利率发放正常额度80%贷款 |
12 |
80-90 |
很好值得信赖 |
建议发放贷款 |
13 |
90以上 |
非常值得信赖 |
建议发放贷款 |
表1
上表1信贷指示中:A是指“建议适当调整利率发放贷款”;B是指“建议限制额度发放贷款”。信贷指示还可以根据金融机构对于个人申请信贷的种类、额度、期限审查管理规则,针对个人的各类信用数据或全部信用数据的信用评分与修正评分之和所属的数值范围,预设更详细的信贷指示。
所述的评分标准数据库,是根据信用评价规则预先设定的,可被控制程序调用,用于给出为描述个人每项信息预设的每种状态之信用评分;
本实施例预设的评分标准数据库的类包括:身份类评分标准数据库、家庭类评分标准数据库、财产类评分标准数据库、金融类评分标准数据库、保险类评分标准数据、医疗类评分标准数据库、法律类评分标准数据库、担保类评分标准数据。根据信用数据管理的需要,评分标准数据库也可以还包括上述数据库以外的其他与个人信用评价有关的类的评分标准数据库。
上述每一类评分标准数据库均预设了用于描述个人信用信息的“项”;每“项”信息根据现实生活中描述该项的实际需要,有的还预设了“子项”,每个“子项”及未预设“子项”的“项”均根据生活常识,预设了描述该“项”或“子项”所对应的“状态”;对应于所有预设的每一个“状态”,均给出了该状态的“信用评分”。
下面结合表格对所述评分标准数据库“项”“子项”“状态”“信用评分”的预设进行详细说明。下述所有的表格中所示的数值范围,如“A-B”表示该数值范围包括起始数据A,但不包括结尾数据B;“以上”包括本数;“以下”不包括本数。
下表2为身份类评分标准数据库,为说明个人身份的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:姓名、性别、年龄、证件号码、教育情况、所在单位、职务等;项下没有预设子项,每一项对应的状态分别预设如表1所示,以性别为例,预设的状态为“男”“女”,并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。身份类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述身份类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理的需要,可以设置为其他值。
身份类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
姓名 | | |
0 |
所在单位 | |
国家机关 |
6 |
性别 | |
男 |
0.5 |
大型国企 |
5 |
|
女 |
1 |
事业单位 |
5 |
证件号码 | | |
0 |
金融机构 |
5 |
年龄 | |
18以下 |
0.5 |
保险公司 |
4 |
18-25 |
1 |
学校 |
4 |
25-30 |
1.5 |
外资企业 |
5 |
30-35 |
2 |
自营企业 |
6 |
35-40 |
2.5 |
普通国企 |
3 |
40-45 |
2.5 |
中介机构 |
3 |
45-50 |
2 |
合伙企业 |
3 |
50以上 |
1.5 |
其他 |
2 |
教育情况 | |
高中 |
1 |
职务 | |
国家干部 |
5 |
大学 |
2 |
大学教授 |
5 |
硕士 |
2.5 |
法定代表人 |
5 |
博士 |
2.5 |
董事 |
5 |
其他 |
1.5 |
经理 |
4 |
健康状况 | |
良好 |
2 |
职员 |
3 |
一般 |
1 |
企业中层 |
4 |
较差 |
0.5 |
机关职员 |
4 |
差 |
0 |
律师 |
4 |
所在城市 | | |
0 |
会计师 |
4 |
| |
0 |
证券从业人员 |
4 |
| |
0 |
保险代理人 |
3 |
| |
0 |
其他 |
2 |
表2
下表3为家庭类评分标准数据库;为说明个人家庭状况的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:婚姻状况、子女、父母、配偶;项根据需要,有的预设了子项,如配偶项;有的没有预设子项(即子项为空),如婚姻状况项,并在每项每子项根据生活常识,预设了对应的状态分别预设如表2所示,以婚姻状况为例,预设的状态为“已婚”“离异”“未婚”“丧偶”;并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。家庭类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可预设为其他内容,或者将描述家庭类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理规则,可以设置为其他值。
家庭类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
婚姻状况 | |
已婚 |
1.5 |
配偶 |
配偶姓名 | |
0 |
离异 |
1 |
配偶年龄 |
25以下 |
1 |
未婚 |
0.5 |
25-30 |
1.5 |
丧偶 |
0.5 |
30-35 |
2 |
子女 |
姓名 | |
1 |
35-40 |
2.5 |
年龄 | |
0 |
40-45 |
2 |
性别 |
男 |
0 |
45-50 |
1.5 |
女 |
0 |
50以上 |
1 |
证件号码 | |
0 |
证件号码 | |
0 |
所在学校 | |
0 |
配偶单位 |
国家机关 |
6 |
工作单位 | |
0 |
大型国企 |
5 |
教育情况 |
大学 |
0 |
事业单位 |
5 |
硕士 |
0 |
金融机构 |
5 |
博士 |
0 |
保险公司 |
4 |
其他 |
0 |
学校 |
4 |
无 | |
0 |
外资企业 |
5 |
父母 |
姓名 | |
0 |
自营企业 |
6 |
年龄 | |
0 |
普通国企 |
3 |
证件号码 | |
0 |
保险公司 |
4 |
工作单位 | |
0 |
中介机构 |
3 |
姓名 | |
0 | 配偶学历 |
大学 |
2 |
年龄 | |
0 |
硕士 |
2.5 |
证件号码 | |
0 |
博士 |
2.5 |
工作单位 | |
0 |
其他 |
1.5 |
表3
下表4为财产类评分标准数据库,为说明个人财产状况的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:收入、月支出、房产、汽车、其他财产;“项”下、根据需要预设有“子项”,以“收入”为例,预设的“子项”为:月薪、家庭年收入;每项(或子项)对应的状态预设分别如表3所示,以“月薪”为例预设的状态为收入的不同数值范围。并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。财产类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述财产类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理的需要,可以设置为其他值。
财产类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
收 |
本人 |
500以下 |
0.5 |
房 |
房产 |
1套 |
2.5 |
| |
500-1000 |
0.5 | | |
2套 |
3.5 |
1000-2000 |
0.5 |
3套 |
4.5 |
2000-3000 |
1 |
4套 |
5.5 |
3000-5000 |
1.5 |
5套及以上 |
6 |
5000-8000 |
2 |
房产座落 | |
0 |
8000-10000 |
2.5 | |
0 |
10000以上 |
2.5 | |
0 |
家庭年收入 |
50000以下 |
0 |
房产面积 |
80平米以下 |
2 |
50000-100000 |
1 |
80-120平米 |
2.5 |
100000-200000 |
2 |
120-150平米 |
3 |
200000-300000 |
3 |
150-200平米 |
3.5 |
300000-500000 |
4 |
200-400平米 |
4 |
500000以上 |
6 |
400平米以上 |
2 |
月支出 |
家庭生活支出 |
500以下 |
0 |
房产价值 |
300000以下 |
2.5 |
500-1000 |
0.5 |
300000-500000 |
3 |
1000-2000 |
1 |
500000-800000 |
3.5 |
2000-3000 |
1.5 |
800000-1000000 |
4 |
3000-5000 |
2 |
1000000-2000000 |
4.5 |
5000-100000 |
1.5 |
2000000以上 |
2 |
10000-15000 |
1 | 汽车 |
汽车数量 |
1辆 |
1 |
15000-20000 |
0.5 |
2辆 |
3 |
20000以上 |
0 |
3辆 |
4 |
还贷支出 |
2000以下 |
2.5 |
4辆 |
5 |
2000-3000 |
2 |
5辆以上 |
6 |
3000-5000 |
1.5 |
汽车品牌 | |
0 |
5000-100000 |
1 | |
0 |
10000-15000 |
0.5 | |
0 |
15000-20000 |
0 |
汽车价值 |
100000以下 |
1.5 |
20000以上 |
0 |
100000-150000 |
2 |
其他财产 | |
100000-200000 |
4 |
150000-250000 |
2.5 |
|
200000-5000000 |
5 |
250000-400000 |
3 |
500000-1000000 |
6 |
400000-500000 |
3.5 |
1000000-2000000 |
7 |
500000-1000000 |
4 |
2000000以上 |
8 |
1000000以上 |
3 |
表4
下表5为金融类评分标准数据库,为说明个人金融状况的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:储蓄、金融诈骗、为他人担保额、其他借贷、贷款;“项”下、根据需要有的预设有“子项”,如“储蓄”项,预设的“子项”为:储蓄额、开户行;有的没有预设子项,如为他人担保项;每项(或子项)对应的状态预设分别如表3所示,以“金融诈骗”为例预设的状态为无、有一次、有二次、有三次、有多次;并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。金融类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述金融类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理的需要,可以设置为其他值。
金融类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
储蓄 |
储蓄额 |
20000以下 |
0.5 |
贷款 | |
100000以下 |
1 |
20000-50000 |
1 |
100000-150000 |
0.5 |
50000-80000 |
1.5 |
150000-200000 |
0.5 |
80000-100000 |
2 |
200000-250000 |
0 |
100000-150000 |
2.5 |
250000-300000 |
0 |
150000-200000 |
3 |
300000-400000 |
0 |
200000以上 |
3.5 |
400000-500000 |
-0.5 |
开户行 |
中国银行 |
0 |
500000-700000 |
-0.5 |
中国工商银行 |
0 |
700000-1000000 |
-1 |
建设银行 |
0 |
1000000以上 |
-1 |
农业银行 |
0 |
贷款机构 | |
0 |
浦东发展银行 |
0 | |
0 |
深圳发展银行 |
0 |
已履行 |
20%以下 |
1 |
招商银行 |
0 |
20%-30% |
1.5 |
华夏银行 |
0 |
30-40% |
2 |
金融诈骗 | |
无 |
2 |
40%-50% |
2.5 |
|
有一次 |
0 |
50%-60% |
3 |
|
有二次 |
-1 |
60%-70% |
3.5 |
|
有多次 |
-2 |
70%-80% |
4 |
为他人担保 | |
50000以下 |
0 |
80%-90% |
4.5 |
|
50000-100000 |
-1 |
90%-100% |
5 |
|
100000-150000 |
-1.5 |
履约表现 |
优 |
5 |
|
150000-200000 |
-1.5 |
良好 |
4 |
|
200000-250000 |
-1.5 |
中上 |
3 |
|
250000-300000 |
-1.5 |
中 |
2 |
|
300000-400000 |
-2 |
中下 |
1 |
|
400000-500000 |
-2 |
一般 |
0 |
|
500000-700000 |
-2.5 |
不良 |
-1 |
|
700000-1000000 |
-2.5 |
很差 |
-2 |
|
1000000以上 |
-2.5 |
极差 |
-3 |
其他借贷 |
借 |
50000以下 |
-0.5 |
基本不履约 |
-5 |
50000-100000 |
-1 |
拖欠款记录 |
无 |
3 |
100000-150000 |
-1.5 |
偶尔 |
2 |
150000以上 |
-2 |
有时 |
1 |
贷 |
50000以下 |
12 |
常 |
0 |
50000-100000 | |
通常 |
-1 |
100000以上 |
2.5 |
总是 |
-2 |
表5
上表5中履约表现子项所对应的各状态的含义如下:
“优”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的100%;“良好”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的85%以上;“中上”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的80%以上;“中”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的75%以上;“中下”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的65%以上;“一般”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的60%以上;“不良”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的40%以上;“很差”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的35%以上;“极差”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的30%以上;“基本不履约”是指按照约定期限的数额还贷的期数,占已届履行期的应还款期数的不足30%。
上表5中“经催收记录”是指到期应还款而未按期还款,权利人发出催通知的次数,该子项所对应的各状态的含义如下述:
“偶尔”是指收到催收通知次数占已届履行期的还款次数的1%以下;“有时”是指收到催收通知次数占已届履行期的还款次数的5%以下;“常”是指收到催收通知次数占已届履行期的还款次数的10%以下;“通常”是指收到催收通知次数占已届履行期的还款次数的20%以下;“总是”是指收到催收通知次数占已届履行期的还款次数的20%以上。
下表6为保险类评分标准数据库,为说明个人投保状况的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:养老保险、医疗保险、财产保险、人身意外保险、分红保险、疾病保险;“项”下、根据需要有的预设有“子项”,如“分红保险”项,预设的“子项”为:最高保额、保险人、受益人;有的没有预设子项,如其医疗保险项;每项(或子项)对应的状态预设分别如表3所示;并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。保险类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述保险类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据信用数据管理规则可预设为其他值。
保险类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
养老保险 | |
有 |
2 |
医疗保险 | |
有 |
2 |
|
无 |
0 | |
无 |
0 |
疾病保险 |
最高保额 |
50000以下 |
1 |
人身意外险 |
最高保额 |
50000以下 |
1 |
50000-100000 |
1.5 |
50000-100000 |
1.5 |
100000-200000 |
2 |
100000-200000 |
2 |
200000-500000 |
2.5 |
200000-500000 |
2.5 |
500000-1000000 |
3 |
500000-1000000 |
3 |
1000000以上 |
3.5 |
1000000以上 |
3.5 |
保险人 | |
0 | 保险人 | |
0 |
|
0 | |
0 |
受益人 | |
0 |
受益人 | |
0 |
|
无 | |
0 | |
无 | |
0 |
财产保险 |
最高保额 |
50000以下 |
1 |
分红险种 |
最高保额 |
50000以下 |
1 |
50000-100000 |
1.5 |
50000-100000 |
1.5 |
100000-200000 |
2 |
100000-200000 |
2 |
200000-500000 |
2.5 |
200000-500000 |
2.5 |
500000-1000000 |
3 |
500000-1000000 |
3 |
1000000以上 |
3.5 |
1000000以上 |
3.5 |
保险人 | |
0 | 保险人 | |
0 |
|
0 | |
0 |
受益人 | |
0 |
受益人 | |
0 |
无 | |
0 |
无 | |
0 |
表6
下表7为法律类评分标准数据库,为说明个人与法律相关状况的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:有限责任实体投资、无限责任实体投资、民事诉讼或仲裁、刑事诉讼等;“项”下、根据需要有的预设有“子项”,如“刑事诉讼”项,预设的“子项”为:涉嫌罪名、执行刑期、所处阶段;有的没有预设子项,如其有限责任实体投资项;每项(或子项)对应的状态预设分别如表3所示;并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。法律类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述法律类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理的需要,可以设置为其他值。
法律类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
有限责任实体投资 | |
50000以下 |
0.5 |
民事诉讼或仲裁 | 诉讼标的额 |
50000以下 |
-0.5 |
50000-100000 |
1 |
50000-100000 |
-0.5 |
100000-150000 |
1.5 |
100000-150000 |
-1 |
150000-200000 |
2 |
150000-200000 |
-1 |
200000-300000 |
2.5 |
200000-300000 |
-1 |
300000-500000 |
3 |
300000-500000 |
-1.5 |
500000-800000 |
3.5 |
500000-800000 |
-2 |
800000-1000000 |
4 |
800000-1000000 |
-2.5 |
1000000以上 |
4.5 |
1000000以上 |
-3 |
无 |
0 |
无 |
1 |
无限责任实体投资 | |
50000以下 |
0.5 |
诉讼状态 |
起诉(申请)阶段 |
-1 |
50000-100000 |
1 |
审理(仲裁)阶段 |
-1 |
100000-150000 |
1.5 |
已判决(裁决) |
-1 |
150000-200000 |
2 |
执行阶段 |
-1 |
200000-300000 |
2.5 |
已执行完毕 |
0 |
300000-500000 |
3 |
无 |
1 |
500000-800000 |
3.5 |
刑 |
涉嫌罪名 |
诈骗类 |
-1.5 |
800000-1000000 |
4 |
其他财产犯罪 |
-1 |
| |
1000000以上 |
4.5 | | |
无 |
0 |
无 |
0 |
执行刑期 |
十年以下 |
-1 |
其他投资 | |
50000以下 |
0.5 |
十年以上 |
-1.5 |
50000-100000 |
1 |
无 |
0 |
100000-150000 |
1.5 |
所处阶段 |
立案侦查 |
-0.5 |
150000-200000 |
2 |
被采取强制措施 |
-0.5 |
200000-300000 |
2.5 |
审查起诉 |
-0.5 |
300000-500000 |
3 |
审理阶段 |
-0.5 |
500000-800000 |
3.5 |
已判决(有罪) |
-1 |
800000-1000000 |
4 |
执行阶段 |
-1 |
1000000以上 |
4.5 |
已执行完毕 |
-0.5 |
无 |
0 |
无 |
0 |
表7
下表8为医疗类评分标准数据库,为说明个人医疗状况的需要,根据生活常识,“项”的预设如下表所示为:最近就诊、年内体检记录、定点医疗机构、家簇病史;“项”下没有预设“子项”,每项对应的状态预设分别如表3所示;并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。医疗类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述医疗类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理的需要,可以设置为其他值。
医疗类评分标准数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
最近就诊 | |
重大疾病 |
-2 |
定点医疗机构 | | |
0 |
|
较大疾病 |
-1 | | |
0 |
|
一般疾病 |
0 | | |
0 |
|
轻微不适 |
1 | | |
0 |
|
无 |
2 | | |
0 |
年内体检记录 | |
良好 |
2 |
家簇病史 | |
乙肝 |
-2 |
|
健康 |
1.5 | |
肿瘤 |
-2 |
|
一般 |
1 | |
心脑血管疾病 |
-2 |
|
较差 |
0 | |
癫痫 |
-2 |
|
差 |
-1 | |
糖尿病 |
-2 |
|
很差 |
-1.5 | |
哮喘 |
-2 |
|
无 |
0 | |
无 |
2 |
表8
下表9为担保类评分标准数据库,为说明个人可以提供担保的状况,因申请信贷及其他信用管理需要,申请人能够提供担保状况对描述个人信用非常重要,根据生活常识,将描述个人可能提供担保的信息的数据进行管理,设立了担保类评分标准数据库;该数据库“项”的预设如下表所示:信誉担保、抵押担保、质押担保、其他可提供担保;“项”下根据需要有的预设有“子项”,如“抵押担保”项,预设的“子项”为:抵押物的价值、抵押物;有的没有预设子项,如其他可提供担保项;每项(或子项)对应的状态预设分别如表3所示;并针对每一种状态,给出了预定的信用评分。担保类评分标准数据库的“项”“子项”“状态”及根据信用管理的需要,也可以预设为其他内容,或者将描述担保类信息的数据称作其他名称,只需将要读取的每一种数据的名称作相应的调整即可。各状态对应的信用评分,根据不同信用数据管理的需要,可以设置为其他值。
担保类评分标准数据库
项 |
子 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
信誉担保 |
担保人数 |
1 |
1 |
质押担保 | 质押物价值 |
50000以下 |
0.5 |
2 |
2 |
50000-100000 |
1 |
3 |
2 |
100000-200000 |
1.5 |
4人以上 |
2 |
200000-300000 |
2 |
担保人资产 |
50000以下 |
0.5 |
300000-500000 |
1.5 |
50000-100000 |
1 |
500000-1000000 |
2 |
100000-200000 |
1.5 |
1000000以上 |
2.5 |
200000-300000 |
1.5 |
质押物 |
有价证券 |
1 |
300000-500000 |
2 |
储蓄凭证 |
2 |
500000-1000000 |
2.5 |
知识产权 |
1 |
1000000以上 |
3 |
投资凭证 |
1.5 |
抵押担保 |
抵押物价值 |
50000以下 |
0.2 |
债权凭证 |
1.5 |
50000-100000 |
0.5 |
其他可提供担保 | |
50000以下 |
0 |
100000-200000 |
1 | |
50000-100000 |
1 |
200000-300000 |
1.5 | |
100000-150000 |
1.5 |
300000-500000 |
2 | |
150000-200000 |
2 |
500000-1000000 |
2.5 | |
200000-300000 |
2.5 |
1000000以上 |
3 | |
300000-5000000 |
3 |
抵押物 |
房产 |
2 | |
500000-800000 |
3.5 |
汽车 |
1 | |
800000-1000000 |
4 |
土地使用权 |
2 | |
1000000-1500000 |
5 |
其他 |
1 | |
1500000以上 |
6 |
表9
评分标准数据库也可以根据个人信用数据管理规则的不同需求,预设一个以上的评分标准子数据库;根据个人信用数据管理的目的不同,信用数据的管理规则可能不同,此时根据不同的管理规则可以预设不同的评分标准数据子库;
如:个人信用数据管理可能是为了个人信贷的目的,此时不同金融机构对于个人信贷中个人信用数据的审查设有不同的管理规则,这些管理规则可能是要管理的数据类别不同或者对于相同的数据给出的信用评分不同,在此情况下,可将评分标准数据库根据不同发放信贷机构的信用数据管理规则,预设多个子库,在对向该信贷机构申请贷款的个人的信用数据,调取根据其信用管理规则预设的评分标准子数据库的数据进行信用管理。如可预设:中国银行评分标准数据子库、中国工商银行评分标准数据子库等。
再如:中国工商银行评分标准数据子库中,中国工商银行对于个人信贷分为个人车贷、房贷、大额消费信贷几项,对于不现信贷种类,其信用管理规则亦不同,此时可将上述“中国工商银行评分标准数据子库”的预设修改为分别预设中国工商银行的各类子库,如预设为:中国工商银行评分标准数据车贷子库、中国工商银行评分标准数据房贷子库、中国工商银行评分标准数据大额消费信贷子库。其他评分标准数据子库的预设与此相似。
每一个评分标准数据子库包括上述的评分标准数据库所包括的各类评分标准数据库即:身份类评分标准数据库、家庭类评分标准数据库、财产类评分标准数据库、金融类评分标准数据库、保险类评分标准数据库、医疗类评分标准数据库、担保类评分标准数据库、法律类评分标准数据库等的一类或者几类。但每一个评分标准数据子库均至少包括了身份类评分标准数据库。
此外根据管理过程中个人信用数据可能存在“不真实”或者“真实性无法查证”的情况存在,为个人信用数据管理的需要,所述的评分标准数据库还可包括对每一类评分标准数据的每一个“状态”预设了出现上述两种情况时的修正评分的修正评分数据库,标识数据1代表该状态可能下真实;标识数据2代表该状态的真实性无法查明。
该修正评分数据库,通过对个人信用数据管理过程中,每一类评分标准数据的每一个状态加注不同的标识数据,并读取修正评分数据库中的修正评分,来实施对信用数据的最佳管理。 所述的评分标准数据库,分别包括了评分标准数据中的每类数据库的修正评分数据库。下表分别给出了各类修正评分数据库;
下表10所示为身份类修正评分数据库数据示意;
身份类修正评分数据库
项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 | 项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 |
姓名 | | |
修正标识1 |
-5 |
所在单位 | | 国家机关 |
修正标识1 |
-4 |
|
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
性别 | |
男 |
修正标识1 |
-1 | |
大型国企 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1.5 |
| 女 |
修正标识1 |
-2 | | 事业单位 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1.5 |
证件号码 | | |
修正标识1 |
-5 | |
金融机构 |
修正标识1 |
-3 |
|
修正标识2 |
-3 |
修正标识2 |
-1.5 |
年龄 | | 18以下 |
修正标识1 |
-1 | | 保险公司 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
| 18-25 |
修正标识1 |
-2 | | 学校 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
| 25-30 |
修正标识1 |
-2 | | 外资企业 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1.5 |
| 30-35 |
修正标识1 |
-3 | | 自营企业 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
| 35-40 |
修正标识1 |
-2.5 | | 普通国企 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 40-45 |
修正标识1 |
-2 | | 中介机构 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
|
45-50 |
修正标识1 |
-2 | |
合伙企业 |
修正标识1 |
-1 |
| | |
修正标识2 |
-1 | | | |
修正标识2 |
-0.5 |
| 50以上 |
修正标识1 |
-3 | | 其他 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
教育情况 | | 高中 |
修正标识1 |
-1 |
职务 | | 国家干部 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
| 大学 |
修正标识1 |
-2 | | 大学教授 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1.5 |
|
硕士 |
修正标识1 |
-2 | |
法定代表人 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1.5 |
| 博士 |
修正标识1 |
-3 | | 董事 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1.5 |
| 其他 |
修正标识1 |
-1 | | 经理 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
健康状况 | | 良好 |
修正标识1 |
-2 | | 职员 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 一般 |
修正标识1 |
-1 | |
企业中层 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 | |
修正标识2 |
-1 |
| 较差 |
修正标识1 |
-1 | | 机关职员 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 差 |
修正标识1 |
-2 | | 律师 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1.5 |
所在城市 | | 北京 |
修正标识1 |
-0.5 | | 会计师 |
修正标识1 |
-3 |
|
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1.5 |
| 上海 |
修正标识1 |
-0.5 | |
证券从业人员 |
修正标识1 |
-2 |
|
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
| 深圳 |
修正标识1 |
-0.5 | |
保险代理人 |
修正标识1 |
-2 |
|
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
| 其他 |
修正标识1 |
-0.3 | | 其他 |
修正标识1 |
-1 |
|
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.5 |
表10
下表11所示为家庭类修正评分数据库数据示意;
家庭类修正评分数据库
项 |
子项 |
状态 |
标识数据 |
修正评分 |
项 |
子项 |
状态 |
标识数据 |
修正评分 |
婚姻状况 | | 已婚 |
修正标识1 |
-1 |
配偶 |
配偶姓名 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
离异 |
修正标识1 |
-1 |
年龄 | 25以下 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
未婚 |
修正标识1 |
-0.2 | 25-30 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
丧偶 |
修正标识1 |
-0.2 | 30-35 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
子 |
姓名 | |
修正标识1 |
-1 |
35-40 |
修正标识1 |
-0.3 |
| 年龄性别证件号码所在学校工作单位 | |
修正标识2 |
-0.5 | | | |
修正标识2 |
-0.1 |
|
修正标识1 |
-1 | 40-45 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
男 |
修正标识1 |
0 | 45-50 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
0 |
修正标识2 |
-0.2 |
女 |
修正标识1 |
0 | 50以上 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
0 |
修正标识2 |
-0.5 |
|
修正标识1 |
-0.3 |
证件号码 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.5 |
|
修正标识1 |
-0.3 | 单位 |
国家机关 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
|
修正标识1 |
-0.2 |
大型国企 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
教育情况 | 大学 |
修正标识1 |
-0.2 |
国有企业 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
硕士 |
修正标识1 |
-0.3 |
金融机构 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
博士 |
修正标识1 |
-0.3 |
事业单位 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
其他 |
修正标识1 |
-0.2 | 学校 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
无 | |
修正标识1 |
-1 |
外资企业 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
父 | 姓名 | |
修正标识1 |
-1 |
自营企业 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
年龄 | |
修正标识1 |
-0.2 |
普通国企 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
证件号码 | |
修正标识1 |
-1 |
保险公司 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
工作单位 | |
修正标识1 |
-0.2 |
中介机构 |
修正标识1 |
-0.3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.1 |
母 | 姓名 | |
修正标识1 |
-1 |
学历 | 大学 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
年龄 | |
修正标识1 |
-0.2 | 硕士 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.2 |
证件号码 | |
修正标识1 |
-1 |
博士 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
工作单位 | |
修正标识1 |
-0.2 |
其他 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.2 |
表11
下表12所示为财产类修正评分数据库数据示意;
财产类修正评分数据库
项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 | 项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 |
收入 |
本人月薪 | 500以下 |
修正标识1 |
-0.3 |
房产 |
房产数量 | 1套 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-1 |
500-1000 |
修正标识1 |
-0.3 | 2套 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-1 |
1000-2000 |
修正标识1 |
-0.3 | 3套 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-2 |
2000-3000 |
修正标识1 |
-0.5 | 4套 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-2 |
3000-5000 |
修正标识1 |
-1 |
5套及以上 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
5000-8000 |
修正标识1 |
-1.5 |
房产座落 | |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
8000-10000 |
修正标识1 |
-2 | |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
10000以上 |
修正标识1 |
-3 | |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-0.1 |
家庭年收入 | 50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
房产面积 | 80平米以下 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-0.5 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
80-120平米 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
100000-200000 |
修正标识1 |
-2 | 120-150平米 |
修正标识1 |
-2 |
|
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
200000-300000 |
修正标识1 |
-3 | 150-200平米 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-3 | 200-400平米 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
500000以上 |
修正标识1 |
-4 | 400平米以上 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
月支出 |
家庭生活支出 |
500以下 |
修正标识1 |
-0.3 |
房产价值 | 300000以下 |
修正标识1 |
2.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 | |
500-1000 |
修正标识1 |
-0.3 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.1 |
修正标识2 |
-1 |
1000-2000 |
修正标识1 |
-1 | 500000-800000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
2000-3000 |
修正标识1 |
-1 | 800000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
3000-5000 |
修正标识1 |
-1.5 | 1000000-2000000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
5000-100000 |
修正标识1 |
-2 | 2000000以上 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
| | 10000-15000 |
修正标识1 |
-2 |
汽车 |
汽车数量 | 1辆 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
15000-20000 |
修正标识1 |
-2 | 2辆 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
20000以上 |
修正标识1 |
-2 | 3辆 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
还贷支出 | 2000以下 |
修正标识1 |
-4 |
4辆 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
2000-3000 |
修正标识1 |
-3 | 5辆以上 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
3000-5000 |
修正标识1 |
-2 |
汽车品牌 | |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
5000-100000 |
修正标识1修正标识2 |
-2-1 | |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.1 |
10000-15000 | | | |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
15000-20000 |
修正标识1 |
-2 |
汽车价值 | 100000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.1 |
20000以上 |
修正标识1 |
-2 | 100000-150000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
其他大额财产 | | 200000以下 |
修正标识1 |
-1 | 150000-250000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
200000-500000 |
修正标识1 |
-2 | 250000-400000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
500000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
400000-500000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
1000000-2000000 |
修正标识1 |
-3 | 500000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
2000000以上 |
修正标识1 |
-4 | 1000000以上 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
表12
下表13所示为金融类修正评分数据库数据示意;
金融类修正评分数据库
项 |
子 |
状态 |
标识数据 |
修正 |
项 |
子 |
状态 |
标识数据 |
修正 |
储蓄 |
储蓄额 |
20000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
贷款 |
贷款金额 |
50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
20000-50000 |
修正标识1 |
-0.5 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 | -0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
50000-80000 |
修正标识1 |
-1 | 100000-150000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
80000-100000 |
修正标识1 |
-2 | 150000-200000 |
修正标识1 |
0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
| | 100000-150000 |
修正标识1 |
-2 | | | 200000-250000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
150000-200000 |
修正标识1 |
-2 | 250000-300000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
200000以上 |
修正标识1 |
-3 | 300000-400000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
开户行 | 中国银行 |
修正标识1 |
-1 | 400000-500000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
中国工商银行 |
修正标识1 |
-1 | 500000-700000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
建设银行 |
修正标识1 |
-1 | 700000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
农业银行 |
修正标识1 |
-1 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
浦东发展银行 |
修正标识1 |
-1 |
贷方 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
深圳发展银行 |
修正标识1 |
-1 |
已履行 | 20%以下 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
招商银行 |
修正标识1 |
-1 | 20%-30% |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
华夏银行 |
修正标识1 |
-1 | 30-40% |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
金融诈骗 | | 无 |
修正标识1 |
-2 | 40%-50% |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
有一次 |
修正标识1 |
-2 | 50%-60% |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
有二次 |
修正标识1 |
-2 |
60%-70% |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
有多次 |
修正标识1 |
-3 | 70%-80% |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
为他人担保 | |
50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
80%-90% |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-2 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 |
90%-100% |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-2 |
100000-150000 |
修正标识1 |
-1 |
履约表现 | 优 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
150000-200000 |
修正标识1 |
-1 |
良好 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
200000-250000 |
修正标识1 |
-2 | 中上 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
250000-300000 |
修正标识1 |
-2 | 中 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
| | 300000-400000 |
修正标识1 |
-2 | | | 中下 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
400000-500000 |
修正标识1 |
-3 | 一般 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
500000-700000 |
修正标识1 |
-3 | 不良 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
700000-1000000 |
修正标识1 |
-3 | 很差 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-4 | 极差 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
其他借贷 |
借 | 50000以下 |
修正标识1 |
-1 | 基本不履约 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
经催收记录 | 无 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
100000-150000 |
修正标识1 |
-2 | 偶尔 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
150000以上 |
修正标识1 |
-3 |
有时 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
贷 | 50000以下 |
修正标识1 |
-1 | 常 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
通常 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
100000以上 |
修正标识1 |
-2 | 总是 |
修正标识1 |
-4 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-2 |
表13
上表13中履约表现子项所对应的各状态的含义与表5金融类评分标准数据中相应状态的含义相同;上表13中“经催收记录”是指到期应还款而未按期还款,权利人发出催通知的次数,该子项所对应的各状态的含义与表5金融类评分标准数据中相应状态的含义相同。
下表14所示为保险类修正评分数据库数据示意;
保险类修正评分数据库
项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 | 项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 |
养老保险 | | |
修正标识1 |
-1 |
医疗保险 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
| |
修正标识1 |
-1 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
疾病保险 |
最高保额 |
50000以下 |
修正标识1 |
-1 |
人身意外 |
最高保额 |
50000以下 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 | |
| | 100000-200000 |
修正标识1 |
-2 | | | 100000-200000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
200000-500000 |
修正标识1 |
-2 | 200000-500000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
500000-1000000 |
修正标识1 |
-3 | 500000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-3 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
保险人 | |
修正标识1 |
-1 | 保险人 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
受益人 | |
修正标识1 |
-1 | 受益人 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
无 | |
修正标识1 |
-1 | 无 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 | |
财产保险 |
最高保额 | 50000以下 |
修正标识1 |
-1 |
分红险种 |
最高保额 | 50000以下 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 | 50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
100000-200000 |
修正标识1 |
-2 | 100000-200000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
200000-500000 |
修正标识1 |
-2 |
200000-500000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
500000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
500000-1000000 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-3 | 1000000以上 |
修正标识1 |
-3 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-2 |
保险人 | |
修正标识1 |
-1 | 保险人 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
受益人 | |
修正标识1 |
-1 | 受益人 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
无 | |
修正标识1 |
-1 | 无 | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
表14
下表15所示为法律类修正评分数据库数据示意;
法律类修正评分数据库
项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 | 项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 |
有限责任实 | |
50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
民事诉讼或 |
诉讼标的额 |
50000以下 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
100000-150000 |
修正标识1 |
-1 |
100000-150000 |
修正标识1 |
-1 |
| | |
修正标识2 |
-0.5 | | | |
修正标识2 |
-0.5 |
150000-200000 |
修正标识1 |
-1 | 150000-200000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
200000-300000 |
修正标识1 |
-1.5 | 200000-300000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 | 300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
500000-800000 |
修正标识1 |
-2 | 500000-800000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
800000-1000000 |
修正标识1 |
-2 | 800000-1000000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-3 | 1000000以上 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-2 |
修正标识2 |
-0.2 |
无 |
修正标识1 |
-0.5 | 无 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
无限责任实体投资 | | 50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
诉讼状态 |
起诉(申请)阶段 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 |
审理(仲裁)阶段 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
100000-150000 |
修正标识1 |
-1 | 已判决(裁决) |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
150000-200000 |
修正标识1 |
-1 | 执行阶段 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
200000-300000 |
修正标识1 |
-1 | 已执行完毕 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 |
无 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
500000-800000 |
修正标识1 |
-1.5 |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 |
诈骗类 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
800000-1000000 |
修正标识1 |
-1.5 | 其他财产类 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-1.5 | 无 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
无 |
修正标识1 |
-0.5 |
执行刑期 | 十年以下 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
其他投资 | |
50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
十年以上 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 |
无 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
100000-150000 |
修正标识1 |
-1 |
所处阶 | 立案侦查 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
150000-200000 |
修正标识1 |
-1 |
被采取强制措施 |
修正标识1 |
-1 |
| | |
修正标识2 |
-0.5 | | | |
修正标识2 |
-0.5 |
200000-300000 |
修正标识1 |
-1 | 审查起诉 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 | 审理阶段 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
500000-800000 |
修正标识1 |
-1.5 | 有罪判决 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
800000-1000000 |
修正标识1 |
-1.5 | 执行阶段 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-1.5 | 已执行完毕 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
无 |
修正标识1 |
-0.5 | 无 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
表15
下表16是医疗类修正评分数据库数据示意;
医疗类修正评分数据库
项 |
子项 |
状态 |
标识数据 |
修正评分 |
项 |
子项 |
状态 |
标识数据 |
修正评分 |
最近就诊 | | 重大疾病 |
修正标识1 |
-1.5 |
定点医疗机构 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 较大疾病 |
修正标识1 |
-1 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
|
一般疾病 |
修正标识1 |
-1 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 轻微不适 |
修正标识1 |
-1.5 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 无 |
修正标识1 |
-2 | | |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
年内体检记录 | | 良好 |
修正标识1 |
-2 |
家簇病史 | | 乙肝 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
| 健康 |
修正标识1 |
-1.5 | | 肿瘤 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
| 一般 |
修正标识1 |
-1 | |
心脑血管疾病 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
|
较差 |
修正标识1 |
-0.5 | |
癫痫 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
|
差 |
修正标识1 |
-0.5 | |
糖尿病 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 很差 |
修正标识1 |
-0.5 | | 哮喘 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.5 |
| 无 |
修正标识1 |
-0.5 | | 无 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
表16
下表17是担保类修正评分数据库数据示意;
担保类修正评分数据库
项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 | 项 |
子项 | 状态 | 标识数据 |
修正评分 |
信誉担保 |
担保人数 | 1 |
修正标识1 |
-0.5 |
质押担保 |
质押物价值 | 50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
2 |
修正标识1 |
-1 | 50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
3 |
修正标识1 |
-1 |
100000-200000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
4人以上 |
修正标识1 |
-1.5 | 200000-300000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2修正标识1 |
-1-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
担保人资产 |
50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 | 500000-1000000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
100000-200000 |
修正标识1 |
-1 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
200000-300000 |
修正标识1 |
-1 |
质押物 |
有价证券 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 | 储蓄凭证 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
500000-1000000 |
修正标识1 |
-1.5 | 知识产权 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-2 |
投资凭证 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
押担保 |
押物价值 | 50000以下 |
修正标识1 |
-0.5 | 债权凭证 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
50000-100000 |
修正标识1 |
-0.5 |
其他可提供担保 | |
50000以下 |
修正标识1 |
-2 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-1 |
100000-200000 |
修正标识1 |
-1 | |
50000-100000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
200000-300000 |
修正标识1 |
-1 | |
100000-150000 |
修正标识1 |
-1.5 |
修正标识2 |
-0.5 |
修正标识2 |
-1 |
300000-500000 |
修正标识1 |
-1.5 | | 150000-200000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
500000-1000000 |
修正标识1 |
-1.5 | | 200000-300000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
1000000以上 |
修正标识1 |
-2 | | 300000-5000000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-1 |
修正标识2 |
-0.5 |
抵押 |
房产 |
修正标识1 |
-0.5 | | 500000-800000 |
修正标识1 |
-1 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
| | 汽车 |
修正标识1 |
-0.5 | | | 800000-1000000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
土地使用权 |
修正标识1 |
-0.5 | | 1000000-1500000 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
其他 |
修正标识1 |
-0.5 | | 1500000以上 |
修正标识1 |
-0.5 |
修正标识2 |
-0.2 |
修正标识2 |
-0.2 |
表17
本实施例所述的系统还包括,根据个人的历来来信用数据给出对该个人历来信用状况评分的历来信用评分数据库,如下表18所示:
历来信用数据库
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
还贷违约记录 |
逾期自动还贷记录 |
无 |
2 |
其他拖欠款 | |
无 |
2 |
1次 |
-0.5 | |
1次 |
-1 |
2次 |
-1 | |
2次 |
-1.5 |
3次 |
-2 | |
3次 |
-3 |
4次以上 |
-4 | |
4次以上 |
-4 |
经1次催后收还贷记录 |
无 |
1 |
拖欠贷款记录 |
经催收仍未还贷记录 |
无 |
1 |
1次 |
-1 |
1次 |
-2 |
2次 |
-1.5 |
2次 |
-4 |
3次 |
-3 |
3次 |
-6 |
4次以上 |
-4 |
4次以上 |
-10 |
经2次以上催收后还贷记录 |
无 |
1 |
至今拖欠贷款期数 |
无 |
1 |
1次 |
-1.5 |
1期 |
-2 |
2次 |
-2 |
2期 |
-4 |
3次 |
-4 |
3期 |
-8 |
4次以上 |
-5 |
4期以上 |
-12 |
表18
本实施例的系统还包括系统档案数据库,系统档案数据库包括了系统管理过的个人的系统档案,及为进行个人信用管理的需要,而区分信用人群,为拟有信用管理需求的人员,建立个人信用档案,个人信用档案的数据类别与所述的评分标准数据库数据类别相同,每个人的信用数据档案分别包括一份以上档案数据,每份档案数据根据归档时间不同分别加注有时间标签。每个个人的档案数据的数据类型详见下表21所示,本系统档案数据库还根据涉及个人的一些由特定机构提供的信用数据,如还贷履约数据等,做了保密处理,设定该数据不用于系统个人信用数据管理之外的用途。
本实施例的控制子系统还包括身份认证模块,认证不同权限的管理者的身份,使其可以执行不同的操作,本实施例的身份认证模块包括了,数据库管理员身份认证、系统管理员身份认证、不同级别的审批管理者身份认证。其中通过数据库管理员身份认证后,该操作员可以进行评分标准数据库、修正评分数据库、指示数据库等数据库的数据管理;通过系统管理员身份认证的操作员可对系统进行管理;通过不同级别审批管理者身份认证的操作者可对信用管理文件加注相应级别的审批标识。
本实施例的控制子系统还包括数据规则模块,该模块设定了信用数据的规则,即各个信用数据应当符合的数据模式,如身份类信用数据中的姓名,应当为中英文的字符,而不应当是数字,而年龄则应当为三位以内的数字,而不应是中英文字符或者多于三位的数字等用于规范数据模式的规则。
本实施例的控制子系统,还包括安全认证模块,安全认证模块用于对系统访问公共及相关数据库获得的数据可能包含的不安全的字符进行处理,并用于阻止系统联网时外来数据的侵入系统。为系统安全也,也可以设置联网子系统,在需要访问网络时启动联网子系统并在联网子系统与本系统断开情况下单独完成网络访问,并将访问获得数据进行安全处理,并在该子系统与网络断开时与系统进行数据交换。
本实施例以上述系统管理张先生的个人信用数据为例,下面结合附图对本发明的个人信用数据管理方法作进一步的说明:
张先生的个人信用数据如下表19所示,
张先生个人信用数据
类 |
项 |
子项 |
状态 |
类 |
项 |
子项 |
状态 |
身份类 |
姓名 | |
张清也 | 财产类 |
收入 |
本人月薪 |
3500 |
性别 |
男 |
家庭年收入 |
80000 |
证件号码 |
130406680324467 |
月支出 |
家庭生活支出 |
2500 |
年龄 |
36 |
还贷支出 |
800 |
所在单位 |
***大学 |
房产 |
房产数量 |
1 |
职务 |
教授 |
房产座落 |
***** |
教育情况 |
硕士 |
房产面积 |
120 |
健康状况 |
良好 |
房产价值 |
35000 |
家庭类 |
婚姻状况配偶 | |
已婚 |
汽车 |
汽车数量 |
0 |
姓名 |
于红 |
汽车品牌 | |
年龄 |
34 |
汽车价值 | |
证件号码 |
130406700324682 |
其他大额财产 | |
100000 |
所在单位 |
自营企业 |
医疗类 |
最近就诊 | |
感冒 |
学历 |
大学 |
定点医疗机构 | |
***** |
子女 |
姓名 |
张宁 |
家簇病史 | |
无 |
年龄 |
1 |
年内体检记录 | |
健康 |
证件号码 |
************** |
法律类 |
有限责任实体投资 | |
无 |
所在学校 | |
无限责任实体投资 | |
无 |
工作单位 | |
其他投资 | |
无 |
无 | | 民事诉讼或仲裁 |
诉讼标的额 |
无 |
父 |
姓名 |
张* |
诉讼状态 |
无 |
年龄 |
68 |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 |
无 |
证件号码 |
*************** |
执行刑期 |
无 |
母 |
姓名 |
李* |
所处阶段 |
无 |
年龄 |
66 |
担保 |
其他可提供担保 | |
无 |
证件号码 |
*************** |
信誉担保 |
担保人数 | |
保 |
养老保险 | |
有 |
担保人资产 | |
|
医疗保险 | |
有 | | |
无 |
无 |
疾病保险 |
最高保额 |
50000 |
抵押担保 |
抵押物价值 | |
保险人 |
****** |
抵押物 | |
受益人 |
张* |
无 |
无 |
无 |
质押担保 |
质押物价值 | |
财产保险 |
最高保额 | |
质押物 | |
保险人 | |
无 |
无 |
受益人 | |
金融类 |
储蓄 |
储蓄额 |
50000 |
无 |
无 |
开户行 |
******* |
人身意外险 |
最高保额 |
20000 |
贷款 |
贷款金额 |
150000 |
保险人 |
****** |
贷款机构 |
******* |
受益人 |
张* |
已履行 |
30% |
无 | |
履约表现 |
良好 |
分红险种 |
最高保额 | |
拖欠款记录 |
无 |
保险人 | |
其他借贷 | |
无 |
受益人 | |
金融诈骗 | |
无 |
无 |
无 | |
为他人担保 | |
无 |
表19
本实施例的系统通过下述方法对张先生的个人信用数据进行管理,如图3流程所示,
具体步骤如下:
1,系统按照评分标准数据库的数据类别,生成个人信用表格如下表20所示;该信用数据表格的数据也可作其他方式的排列。执行步骤2
个人信用数据表
类 |
项 |
子项 |
状态 |
信用评分 |
标识数据 |
修正评分 |
身份类 |
姓名 | | | | | |
性别 | | | | | |
证件号码 | | | | | |
年龄 | | | | | |
所在单位 | | | | | |
职务 | | | | | |
教育情况 | | | | | |
健康状况 | | | | | |
家庭类 |
婚姻状况 | | | | | |
配偶 |
姓名 | | | | |
年龄 | | | | |
证件号码 | | | | |
单位 | | | | |
学历 | | | | |
子女 |
姓名 | | | | |
年龄 | | | | |
证件号码 | | | | |
所在学校 | | | | |
| |
工作单位 | | | | |
无 | | | | |
父 |
姓名 | | | | |
年龄 | | | | |
证件号码 | | | | |
母 |
姓名 | | | | |
年龄 | | | | |
证件号码 | | | | |
财产类 | 收入 |
本人月薪 | | | | |
家庭年收入 | | | | |
月支出 |
家庭生活支 | | | | |
还贷支出 | | | | |
房产 |
房产数量 | | | | |
房产座落 | | | | |
房产面积 | | | | |
房产价值 | | | | |
汽车 |
汽车数量 | | | | |
汽车品牌 | | | | |
汽车价值 | | | | |
其他大额财产 | | | | | |
金融类 | 储蓄 |
储蓄额 | | | | |
开户行 | | | | |
贷款 |
贷款金额 | | | | |
贷款机构 | | | | |
已履行 | | | | |
履约表现 | | | | |
拖欠款记录 | | | | |
金融诈骗记录 | | | | | |
为他人担保 | | | | | |
医疗类 |
最近就诊 | | | | | |
定点医疗机构 | | | | | |
家簇病史 | | | | | |
年内体检记录 | | | | | |
保险类 |
养老保险 | | | | | |
医疗保险 | | | | | |
疾病保险 |
最高保额 | | | | |
保险人 | | | | |
受益人 | | | | |
无 | | | | |
财产保险 |
最高保额 | | | | |
保险人 | | | | |
受益人 | | | | |
| |
无 | | | | |
人身意外险 |
最高保额 | | | | |
保险人 | | | | |
受益人 | | | | |
无 | | | | |
分红险种 |
最高保额 | | | | |
保险人 | | | | |
受益人 | | | | |
无 | | | | |
法律类 |
有限责任实体投资 | | | | | |
无限责任实体投资 | | | | | |
其他投资 | | | | | |
民事诉讼或仲裁 |
诉讼标的额 | | | | |
诉讼状态 | | | | |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 | | | | |
执行刑期 | | | | |
所处阶段 | | | | |
担保类 |
其他可提供担保 | | | | | |
信誉担保 |
担保人数 | | | | |
担保人资产 | | | | |
无 | | | | |
抵押担保 |
抵押物价值 | | | | |
抵押物 | | | | |
无 | | | | |
质押担保 |
质押物价值 | | | | |
质押物 | | | | |
无 | | | | |
评分总和 | |
指示 | |
表20
2,对所述的个人信用数据按照所述的个人信用表格数据类别归类填入表格或者系统按照个人信用表格录入个人信用数据。执行步骤3
对张先生个人信用数据管理时,操作人员可按照系统弹出的如上个人信用表格,将张先生的信用数据分别填入相应的位置,生成张先生的个人信用数据表。
张先生可以是首次在本系统中进行信用数据管理,也可以是因在张先生个人信用数据管理过程中,管理者发现张先生的个人信用数据发生变化,应当作出信用数据管理时,随时将张先生变化的个人信用数据录入系统,进行个人信用数据管理。
3,系统对个人信用数据进行合规性检查,所述的该合规性检查是根据数据规则模块设定的数据规则对输入的数据进行数据校验,判定输入的正确性,对于错误输入,提示重新输入,录入合规后,生成信用数据管理文件。执行步骤4
如果操作人员在数据录入过程中发生录入错误,将身份证件号码填入了年龄栏,则系统在合规性检查时会发现,年龄栏的预设数据为两位数字,如该栏填入数字多于两位则提示录入错误要求重新填写该数据。
信用数据管理文件可以是系统临时文件,也可是其他类型文件。
4,系统调取个人信用数据,检索系统档案数据库该个人档案数据,如果系统数据库有该个人档案数据,则跳转步骤6;否则执行步骤5。
系统读取该个人信用数据中的识别数据,如张先生的姓名,检索系统档案数据库中是否有该人的档案数据,假设系统档案数据库中有张先生的档案数据,则跳转执行步骤6;如果系统档案数据库中没有张先生的档案数据,则执行步骤5;
5,系统检索公共及相关数据库中该个人(即张先生)公共及相关信用数据,并其写入系统档案数据库,生成该个人档案数据;执行步骤6
6,系统以张先生最新个人档案数据为基础数据,以所述的个人信用数据为被比较数据,逐项比较所述的基础数据与所述的被比较数据中相应项的状态是否相同;如果相同,则为所述的个人人信用数据中的该状态加注第一过程标识数据;如果不相同则为所述的个人信用数据中的该状态加注第二过程标识数据;比较完成后将第一过程标识数据标识为A,将第二过程标识数据标识为B;执行步骤7;
最新个人档案数据指时间标签所示时间最接近信用数据管理时间的个人档案数据。
7,系统以检索的该个人的公共及相关信用数据为基础数据,以所述的个人信用数据为被比较数据,系统逐项比较所述的基础数据与所述的被比较数据中相应项的状态是否相同,如果相同,则为所述的个人人信用数据中的该状态加注第一过程标识数据;如果不相同则为所述的个人信用数据中的该状态加注第二过程标识数据;
8,系统以所述的公共及相关信用数据为基础数据,以所述的个人档案数据为被比较数据,系统逐项比较所述的基础数据与所述的被比较数据中相应项的状态是否相同,如果相同,则为所述的个人人信用数据中的该状态加注第一过程标识数据;如果不相同则为所述的个人信用数据中的该状态加注第二过程标识数据;比较完成后将第一过程标识数据标识为E,将第二过程标识数据标识为F;执行步骤9;
步骤6、7、8所述的逐项比较如图4所示,是通过下述步骤101-113实现的:
以张先生的档案数据为基础数据,张先生的个人信用数据为被比较数据的情况为例对步骤101-113进行说明。
101,系统读取该个人(即张先生)的基础数据;执行步骤102
张先生的档案数据如下表21所示,
张先生档案数据
类 |
项 |
子项 |
状态 |
类 |
项 |
子项 |
状态 |
身份类 |
姓名 | |
张清也 |
财产类 |
收入 |
本人月薪 |
3500 |
性别 |
男 |
家庭年收入 |
42000 |
证件号码 |
130406680324467 |
月支出 |
家庭生活支 |
1500 |
年龄 |
35 |
还贷支出 | |
所在单位 |
***大学 | 房产 |
房产数量 |
1 |
职务 | 教授 |
房产座落 |
***** |
教育情况 |
硕士 |
房产面积 |
60平米 |
健康状况 |
良好 |
房产价值 |
200000 |
家庭类 |
婚姻状况配偶 | |
未婚 | |
汽车 |
汽车数量 |
0 |
姓名 | |
汽车品牌 | |
年龄 | |
汽车价值 | |
证件号码 | |
其他大额财产 | |
60000 |
单位 | |
医疗类 |
最近就诊 | | |
学历 | |
定点医疗机构 | |
******* |
子女 |
姓名年龄 | |
家簇病史 | |
无 |
| |
年内体检记录 | |
健康 |
证件号码 | |
法律类 |
有限责任实体投 | |
无 |
所在学校 | |
无限责任实体投 | |
无 |
工作单位 | |
其他投资 | |
无 |
无 |
无 |
民事诉讼或仲裁 |
诉讼标的额 |
无 |
父 |
姓名 |
张* |
诉讼状态 |
无 |
年龄 |
67 |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 |
无 |
证件号码 |
*************** |
执行刑期 |
无 |
母 |
姓名 |
李* |
所处阶段 |
无 |
年龄 |
65 |
担保类 |
其他可提供担保 | |
无 |
证件号码 |
*************** |
信誉担保 |
担保人数 | |
保险类 |
养老保险 | |
有 |
担保人资产 | |
医疗保险 | |
有 |
无 |
无 |
疾病保险 |
最高保额 | |
抵押担保 |
抵押物价值 | |
投保公司 |
抵押物 | |
受益人 |
无 |
无 |
无 |
无 |
质押担保 |
质押物价值 | |
财产保险 |
最高保额 | |
质押物 | |
投保公司 | |
无 |
无 |
受益人 | |
金融类 |
储蓄 |
储蓄额 |
80000 |
无 |
无 |
开户行 |
******* |
人身意外险 |
最高保额 |
10000 |
贷款 |
贷款金额 |
0 |
投保公司 |
****** |
贷款机构 | |
受益人 |
张* |
已履行 | |
无 | |
履约表现 | |
分红险种 |
最高保额 | |
拖欠款记录 |
无 |
投保公司 | |
其他借贷 | |
无 |
受益人 | |
金融诈骗 | |
无 |
无 |
无 | |
为他人担保 | |
无 |
表21
102,系统读取被比较数据中当前地址指针11指向的类11;读取基础数据中相应的类31;上表21所示,设个人信用数据中当前地址指针11指向的类为家庭类,则读取家庭类作为类11;执行步骤103
下面以系统管理张先生的家庭类数据为例,说明系统信用数据管理的处理过程。
设当前地址指针11指向的类为家庭类,系统读取家庭类为类11;系统读取个人档案数据的与类11相同的类即“家庭类”作为类31;此过程可以通过逐项检索个人档案数据中的全部类,并比较是否是家庭类,如果是则读取该类,否则读取下一个数据类进行比较,直到找到个人档案数据中的家庭类数据,作为类31。
103,系统读取所述的类11中当前地址指针12指向的项11;读取所述的类31中相应的项31;设家庭类11中当前地址指针12指向的项为配偶,则读取配偶为项11。然后再读取个人档案数据的家庭类数据31中的配偶项作为项31。执行步骤104
当前地址指针12指向的项为“配偶”,系统读取“配偶”为项12;系统读取个人档案数据的与项12相同的项即“配偶”作为项31;此过程可以通过逐项检索个人档案数据中类31中的全部项,并比较是否是配偶项,如果是则读取该项,否则读取下一个数据项进行比较,直到找到个人档案数据中的配偶项数据,作为项31。
104,系统判断所述的项11中是否有子项,如果有读取所述的项11中当前地址指针51指向的子项11,读取项31中相应的子项31,并转步骤105;如果无则跳转步骤109;
经判断“配偶”项中有子项,设中当前地址指针51指向的子项为“姓名”,系统应读“姓名”为子项11;并读取个人档案数据库中的配偶项31中相应的“姓名”子项为子项31,执行步骤105。
如果经判断所读取的项11(如为婚姻状况项)无子项,则转步骤109。
105,系统读取子项11中当前地址指针13a指向的状态11,读取子项31中当前地址指针31a指向的状态31;对所述的状态11与所述的状态31进行比较;如果相同则为所述的状态11加注第一过程标识数据,将当前地址指针31a复位,并转步骤107;否则执行步骤106。
设当前地址指针13a指向的状态11为“于红”,读取子项11姓名项中的“于红”为状态11。设子项31中当前地址指针31a指向的状态31为“空”,则系统读取“空”为状态31。
比较状态11(于红)与状态31(空)是否相同,经比较状态“于红”与状态“空”不相同,则执行步骤106。
若经比较状态11与状态31,相同,则系统为状态11加注第一过程标识数据,将当前地址指针31a复位,并转步骤107。
106,判断是否完成项31中全部状态31的比较,如果未完成则当前地址指针31a加1返回步骤105,否则当前地址指针31a复位;为所述的状态11及状态31加注第二过程标识数据即B;执行步骤107
经系统判断,若未完成则当前地址指针31a加1返回步骤105,接着读取下一个状态31,来与状态11进行比较,直到找到相同的状态,执行步骤107,或者完成子项31中全部状态31的比较,但仍不相同,则为状态11第二过程标识数据,执行步骤107;从上述表19及表21可见,姓名子项只有一个状态,且档案中的状态31与状态11不相同,故应为状态11即“于红”加注第二过程标识数据,并转步骤107。
107,判断是否完成子项11中全部状态11的比较,如果未完成则将当前地址指针13a加1,返回步骤105;否则执行步骤108;
108,判断是否完成项11中全部子项11的比较,如果未完成则当前地址指针51加1,返回步骤104;否则跳转步骤112;
109,系统读取项11中当前地址指针13b指向的状态11,读取项31中当前地址指针31b指向的状态31;对所述的状态11与所述的状态31进行比较;如果相同则当前地址指针31b复位,并转步骤111;否则执行步骤110;
110,判断是否完成项31中全部状态31的比较,如果未完成则当前地址指针31b加1返回步骤109;否则当前地址指针31b复位,为所述的状态11及状态31加注标识数据A;执行步骤111
111,判断是否完成项11中全部状态11的比较,如果未完成,则当前地址指针13b加1,并返回步骤109;否则执行步骤112
112,判断是否完成类11中全部项11的比较,如果未完成,则当前地址指针12加1,返回步骤103;执行步骤113
113,判断是否完成个人信用数据中全部类11的比较,如果未完成,则当前地址指针11加1,返回步骤102;如果已完成,则已完成逐项比较基础数据与被比较数据。
经过上述数据处理之后,张先生的家庭类信用数据中婚姻状况项对应的状态、配偶项对应的各个状态、子女项姓名、年龄、证件号码子项下对应的状态被加注了第二过程标识数据,其余家庭类信用数据的状态则被加注了第一过程标识数据;
上述步骤以家庭类信用数据为例进行说明,系统对其他类数据的处理步骤与对家庭类的数据管理相同。
设张先生的公共及相关信用数据如下表22所示:
共公及相关信用数据
类 | 项 | 子项 | 状态 |
信用评分 | 标识数据 |
修正评分 |
身份类 |
姓名 | |
张清也 | | | |
性别 | |
男 | | | |
证件号码 | |
130406680324467 | | | |
年龄 | |
36 | | | |
所在单位 | |
***大学 | | | |
职务 | |
教授 | | | |
教育情况 | |
硕士 | | | |
健康状况 | |
良好 | | | |
家庭类 |
婚姻状况 | |
已婚 | | | |
配偶 |
姓名 |
于红 | | | |
年龄 |
34 | | | |
证件号码 |
130406700324682 | | | |
单位 |
国家机关 | | | |
学历 |
大学 | | | |
子女 |
姓名 | | | | |
年龄 | | | | |
证件号码 | | | | |
所在学校 | | | | |
工作单位 | | | | |
无 |
无 | | | |
父 |
姓名 |
张* | | | |
| |
年龄 |
68 | | | |
证件号码 |
*************** | | | |
母 |
姓名 |
李* | | | |
年龄 |
66 | | | |
证件号码 |
*************** | | | |
财产类 | 收入 |
本人月薪 |
3500 | | | |
家庭年收入 |
80000 | | | |
月支出 |
家庭生活支出 |
2500 | | | |
还贷支出 |
800 | | | |
房产 |
房产数量 |
1 | | | |
房产座落 |
******* | | | |
房产面积 |
120平米 | | | |
房产价值 |
350000 | | | |
汽车 |
汽车数量 |
0 | | | |
汽车品牌 | | | | |
汽车价值 |
0 | | | |
其他大额财产 | |
100000 | | | |
金融类 | 储蓄 |
储蓄额 |
50000 | | | |
开户行 |
***** | | | |
贷款 |
贷款金额 |
150000 | | | |
贷款机构 |
***** | | | |
已履行 |
30% | | | |
履约表现 |
良 | | | |
拖欠款记录 |
无 | | | |
金融诈骗记录 | |
无 | | | |
为他人担保 | |
0 | | | |
医疗类 |
最近就诊 | |
感冒 | | | |
定点医疗机构 | |
***** | | | |
家簇病史 | |
无 | | | |
年内体检记录 | |
健康 | | | |
保险类 |
养老保险 | |
有 | | | |
医疗保险 | |
有 | | | |
疾病保险 |
最高保额 |
50000 | | | |
保险人 |
****** | | | |
受益人 |
张* | | | |
无 | | | | |
财产保险 |
最高保额 | | | | |
保险人 | | | | |
受益人 | | | | |
无 |
无 | | | |
人身意外险 |
最高保额 |
20000 | | | |
保险人 |
****** | | | |
| |
受益人 |
张* | | | |
无 | | | | |
分红险种 |
最高保额 | | | | |
保险人 | | | | |
受益人 | | | | |
无 |
无 | | | |
法律类 |
有限责任实体投资 | |
无 | | | |
无限责任实体投资 | |
无 | | | |
其他投资 | |
无 | | | |
民事诉讼或仲裁 |
诉讼标的额 |
无 | | | |
诉讼状态 |
无 | | | |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 |
无 | | | |
执行刑期 |
无 | | | |
所处阶段 |
无 | | | |
担保类 |
其他可提供担保 | |
无 | | | |
信誉担保 |
担保人数 | | | | |
担保人资产 | | | | |
无 |
无 | | | |
抵押担保 |
抵押物价值 | | | | |
抵押物 | | | | |
无 |
无 | | | |
质押担保 |
质押物价值 | | | | |
质押物 | | | | |
无 |
无 | | | |
评分总和 | |
指示 | |
表22
张先生的个人信用数据见表19所示,张先生的档案数据见表21所示;则经过上述步骤6、7、8的管理之后,张先生的个人信用数据表如下表2所示:
个人信用数据表
类 | 项 | 子项 | 状态 |
信用评分 | 标识数据 |
修正评分 |
身份类 |
姓名 | |
张清也 | |
ACE | |
性别 | |
男 | |
ACE | |
证件号码 | |
13040668032446 | |
ACE | |
年龄 | |
36 | |
ACE | |
所在单位 | |
***大学 | |
ACE | |
职务 | |
教授 | |
ACE | |
教育情况 | |
硕士 | |
ACE | |
健康状况 | |
良好 | |
ACE | |
家庭 |
婚姻状况 | |
已婚 | |
BCF | |
配偶 |
姓名 |
于红 | |
BCF | |
| |
年龄 |
34 | |
BCF | |
证件号码 |
13040670032468 | |
BCF | |
单位 |
自营企业 | |
BDF修正标识2 | |
学历 |
大学 | |
BCF | |
子女 |
姓名 |
张宁 | |
BDF修正标识2 | |
年龄 |
1 | |
BDF修正标识2 | |
证件号码 |
************** | |
BDF修正标识2 | |
所在学校 | | |
ACE | |
工作单位 | | |
ACE | |
无 | | |
BCF | |
父 |
姓名 |
张* | |
ACE | |
年龄 |
68 | |
ACE | |
证件号码 |
************** | |
ACE | |
母 |
姓名 |
李* | |
ACE | |
年龄 |
66 | |
ACE | |
证件号码 |
************** | |
ACE | |
财产类 | 收入 |
本人月薪 |
3500 | |
ACE | |
家庭年收入 |
80000 | |
BCF | |
月支出 |
家庭生活支出 |
2500 | |
BCF | |
还贷支出 |
800 | |
BCF | |
房产 |
房产数量 |
1 | |
ACE | |
房产座落 |
******* | |
BCF | |
房产面积 |
120平米 | |
BCF | |
房产价值 |
350000 | |
BCF | |
汽车 |
汽车数量 |
0 | |
ACE | |
汽车品牌 | | |
ACE | |
汽车价值 | | |
ACE | |
其他大额财产 | |
100000 | |
BCF | |
金融类 | 储蓄 |
储蓄额 |
50000 | |
BCF | |
开户行 |
******* | |
BCF | |
贷款 |
贷款金额 |
150000 | |
BCF | |
贷款机构 |
******* | |
BCF | |
已履行 |
30% | |
BCF | |
履约表现 |
良好 | |
BCF | |
拖欠款记录 |
无 | |
ACE | |
金融诈骗记录 | |
无 | |
ACE | |
为他人担保 | |
无 | |
ACE | |
医疗类 |
最近就诊 | |
感冒 | |
BCF | |
定点医疗机构 | |
******* | |
ACE | |
家簇病史 | |
无 | |
ACE | |
年内体检记录 | |
健康 | |
ACE | |
保 |
养老保险 | |
有 | |
ACE | |
|
医疗保险 | |
有 | |
ACE | |
疾病保险 |
最高保额 |
50000 | |
BCF | |
保险人 |
****** | |
BCF | |
受益人 |
张* | |
BCF | |
无 | | |
BCF | |
财产保险 |
最高保额 | | |
ACE | |
保险人 | | |
ACE | |
受益人 | | |
ACE | |
无 |
无 | |
ACE | |
人身意外险 |
最高保额 |
20000 | |
BCF | |
保险人 |
****** | |
ACF | |
受益人 |
张* | |
ACE | |
无 | | |
ACE | |
分红险种 |
最高保额 | | |
ACE | |
保险人 | | |
ACE | |
受益人 | | |
ACE | |
无 |
无 | |
ACE | |
法律类 |
有限责任实体投资 | |
无 | |
ACE | |
无限责任实体投资 | |
无 | |
ACE | |
其他投资 | |
无 | |
ACE | |
民事诉讼或仲裁 |
诉讼标的额 |
无 | |
ACE | |
诉讼状态 |
无 | |
ACE | |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 |
无 | |
ACE | |
执行刑期 |
无 | |
ACE | |
所处阶段 |
无 | |
ACE | |
担保类 |
其他可提供担保 | | | |
ACE | |
信誉担保 |
担保人数 | | |
ACE | |
担保人资产 | | |
ACE | |
无 |
无 | |
ACE | |
抵押担保 |
抵押物价值 | | |
ACE | |
抵押物 | | |
ACE | |
无 |
无 | |
ACE | |
质押担保 |
质押物价值 | | |
ACE | |
质押物 | | |
ACE | |
无 |
无 | |
ACE | |
评分总和 | |
指示 | |
表23
上述步骤,系统对个人信用数据中的所有数据均与个人档案数据中的相应数据作了比较,如果相同加注过程标识数据A,证明此次输入的个人信用数据与以前该个人档案数据一致,该个人的信用状态未做变更。如果存在信用状态变更,则为该变更状态数据加注过程标识数据B,加注B说明可能存在两种情况:一种情况是该个人的该状态克确实发生了变更,而系统档案数据没有及时更新;另一种情况是该个人本次输入的信用数据存在填写错误。
将所述的张先生的公共及相关信用数据与张先生的个人信用数据进行比较,相同的对应状态加注了C,不相同的则加注D;再将张先生的公共及相关信用数据与张先生的档案数据进行比较,相同的对应状态加注E,不相同的则加注F;
则经过上述6、7、8步的管理后,所有的状态均被加注了三个标识,且对于一个状态而言其可能被加注的标识的组合及其含义为:
A、C、E表示个人信用数据与个人档案数据、公共及相关信用数据中相应的项的状态相同;
A、D、F表示个人信用数据与个人档案数据相应的项的状态相同,但与公共及相关信用数据中相应项的状态不同;
B、C、F表示个人信用数据与个人档案数据相应的项的状态不同,但与公共及相关信用数据中相应项的状态相同;
B、D、E表示个人信用数据与个人档案数据、公共及相关信用数据中相应的项的状态均不同,但个人档案数据、公共及相关信用数据中相应的项的状态相同;
B、D、F表示个人信用数据、个人档案数据、公共及相关信用数据三者中相应的项的状态均各不同;
如图5所示,系统根据个人信用数据中所加注过程标识数据的状况,识别应当如何加注修正标识,并给予修正评分,并读取历来信用评分,步骤如下:
9,系统对所述的个人信用数据中所有同时加注有过程标识数据B、D、E的状态,加注修正标识1;并对所述的个人信用数据中所有同时加注有过程标识数据A、D、F或者同时加注有过程标识数据B、D、F的状态,加注修正标识2;当所述的个人信用数据中有状态被同时加注有过程标识B、C、F时,则系统以所述的个人信用数据中该状态加盖时间标签后更新该个人档案数据中相应的状态;执行步骤10;
10,系统读取修正评分数据库中与该个人信用数据中被加注修正标识1相对应的状态在被加注修正标识1时所指向的修正评分,为加注修正标识1的状态附加修正评分;
并读取修正评分数据库中与该个人信用数据中被加注修正标识1相对应的状态在被加注修正标识2时所指向的修正评分,为加注标识数据2的状态附加修正评分;执行步骤11
步骤4-10的管理,目的在于对张先生录入的个人信用数据进行检查,看与系统档案数据是否相同,及与公共及相关数据库数据是否相同,如果相同的则证明张先生录入的个人信用数据真实性越高,信用评分无需修正;否则就越差对张先生输入的个人信用数据进行信用评分后,还需增加修正评分。
系统读取上述修正评分后可进一步根据评分标准数据库对个人信用数据进行信用评分,如图6所示,具体步骤如下:
11,系统读取个人信用数据中当前地址指针1指向的类1;并读取所述的评分标准数据库中相应的类2;执行步骤12
12,系统读取该类1中当前地址指针2指向的项1;读取评分标准数据库相应的项2;执行步骤13
13,判断项1是否有子项;如果无,则跳转步骤19;如果有,则执行步骤14;
14,读取项1中当前地址指针5指向的子项1,并读取评分标准数据库中项2中相应的子项2;否则执行步骤15;
15,系统读取子项1中的当前地址指针3a指向的状态1与子项2中当前地址指针4a指向的状态2的进行比较;如果相同则读取评分标准数据中状态2所指向的信用评分,写入个人信用数据中指定的位置,将当前地址指针4a复位,后转步骤17;如果不相同,执行步骤16;
16,判断是否完成子项2中全部状态2的比较,如果未完成,则当前地址指针4a加1,返回步骤15;如果已完成则,则为该状态加注错误标识“wrong”,将当前地址指针4a复位,并转步骤17;
17,判断是否完成子项1对应的全部状态1的比较;如果已完成,执行步骤18;否则当前地指针3a加1返回步骤15;
18,判断是否完成项1中全部子项1的比较,如果未完成,当前地址指针5加1,返回步骤14,如果已完成,执行步骤23;
19,系统读取项1所对应的个人信用数据中的当前地址指针3b指向的状态1,并读取评分标准数据中项2中当前地址指针4b指向的状态2的进行比较;
20,如果相同则读取评分标准数据中状态2所指向的信用评分,写入个人信用数据中指定的位置,将当前地址指针4b复位,后跳转步骤22;如果不相同,则执行步骤21;
21,判断是否完成子项2中全部状态2的比较,如果未完成,则当前地址指针4b加1,返回步骤19;如果已完成则,则为该状态加注错误标识“wrong”,将当前地址指针4b复位,并转步骤22;
22,判断是否完成项1所对应的全部状态1的比较,如果已完成,执行步骤23;否则当前地址指针3b加1,返回步骤19;
23,判断是否完成类1的全部项1的比较,如果已完成,执行步骤24,否则当前地址指针2加1,返回步骤13;
24,判断是否完成个人信用数据中全部类的比较,如果未完成,则当前地址指针1加1,返回步骤13,如果已完成执行步骤25;
25,系统检索档案数据库中该个人的历来信用数据,读取该历来信用数据所指向的信用评分,写入所述的信用数据管理文件。执行步骤26
系统根据个人的历来信用数据,给出了个人的历来信用评分,在进行以后的个人信用数据管理过程中,也可考查该个人以往的信用状况是否良好,对有不良信用史的个人,可以相应扣减其信用评分。
步骤11-25,是对录入张先生的个人信用数据,找到评分标准数据中相对应的数据,并读取评分标准数据中的该数据所对应的信用评分,并读取个人历来信用评分。
系统根据评分标准数据中的评分标准给出所述的个人信用数据的信用评分,是通过逐项比较数据,首先找到与个人信用数据中的状态相对应的评分标准数据库的评分标准状态,然后读取该评分标准状态所对应的信用评分,将信用评分写入信用数据管理文件。
为防止系统评分标准数据库的所列的状态不全面,出现个人信用数据中有的状态而评分标准数据中未预设亦未给出信用评分,则将经比较个信用数据中的状态如果系统评分标准数据库无相同状态,则为个人信用数据中的该状态加注错误标识“wrong”,表时无相应的信用评分,此状态有待于管理员补正评分标准,或查明是否有其他录入错误后处理。
张先生的个人信用数据经步骤11-25的管理后,如下表24所示,读取了相应的信用评分,并写入了个人信用表格的相应位置。
个人信用数据表
类 | 项 | 子项 | 状态 |
信用评分 | 标识数据 |
修正评分 |
身伤类 |
姓名 | |
张清也 |
0 | | |
性别 | |
男 |
0.5 | | |
证件号码 | |
130406680324467 |
0 | | |
年龄 | |
36 |
2.5 | | |
所在单位 | |
***大学 |
4 | | |
职务 | |
教授 |
5 | | |
教育情况 | |
硕士 |
2.5 | | |
健康状况 | |
良好 |
2 | | |
家庭类 |
婚姻状况 | |
已婚 |
1.5 | | |
配偶 |
姓名 |
于红 |
0 | | |
年龄 |
34 |
2 | | |
证件号码 |
130406700324682 |
0 | | |
单位 |
自营企业 |
6 |
修正标识2 |
-0.1 |
学历 |
大学 |
2.5 | | |
子女 |
姓名 |
张宁 |
1 |
修正标识2 |
-0.5 |
年龄 |
1 |
0 |
修正标识2 |
-0.5 |
证件号码 |
************** |
0 |
修正标识2 |
-0.1 |
所在学校 | |
0 | | |
工作单位 | |
0 | | |
无 | |
0 | | |
父 |
姓名 |
张 |
0 | | |
年龄 |
68 |
0 | | |
证件号码 |
*************** |
0 | | |
母 |
姓名 |
李* |
0 | | |
年龄 |
66 |
0 | | |
证件号码 |
*************** |
0 | | |
财产类 |
收入 |
本人月薪 |
3500 |
1.5 | | |
家庭年收入 |
80000 |
1 | | |
月支出 |
家庭生活支出 |
2500 |
1.5 | | |
还贷支出 |
800 |
2.5 | | |
房产 |
房产数量 |
1 |
2.5 | | |
房产座落 |
******* |
0 | | |
房产面积 |
120平米 |
3 | | |
房产价值 |
350000 |
3 | | |
汽车 |
汽车数量 |
0 |
0 | | |
汽车品牌 | |
0 | | |
| |
汽车价值 | |
0 | | |
其他大额财产 | |
100000 |
4 | | |
金融类 | 储蓄 |
储蓄额 |
50000 |
1.5 | | |
开户行 |
******* |
0 | | |
贷款 |
贷款金额 |
150000 |
0.5 | | |
贷款机构 |
******* |
0 | | |
已履行 |
30% |
2 | | |
履约表现 |
良好 |
4 | | |
拖欠款记录 |
无 |
3 | | |
金融诈骗 | |
无 |
2 | | |
为他人担保 | | |
0 | | |
医疗类 |
最近就诊 | |
普通感冒 |
1 | | |
定点医疗机构 | |
******* |
0 | | |
家簇病史 | |
无 |
2 | | |
年内体检记录 | |
健康 |
1.5 | | |
保险类 |
养老保险 | |
有() |
2 | | |
医疗保险 | |
有() |
2 | | |
疾病保险 |
最高保额 |
50000 |
1.5 | | |
保险人 |
****** |
0 | | |
受益人 |
张宁 |
0 | | |
无 | |
0 | | |
财产保险 |
最高保额 |
无 |
0 | | |
保险人 | |
0 | | |
受益人 | |
0 | | |
无 | |
0 | | |
人身意外险 |
最高保额 |
20000 |
1 | | |
保险人 |
****** |
0 | | |
受益人 |
张宁 |
0 | | |
无 | |
0 | | |
分红险种 |
最高保额 |
无 |
0 | | |
保险人 | |
0 | | |
受益人 | |
0 | | |
无 | |
0 | | |
法律类 |
有限责任实体投 | |
无 |
0 | | |
无限责任实体投 | |
无 |
0 | | |
其他投资 | |
无 |
0 | | |
民事诉讼或仲裁 |
诉讼标的额 |
无 |
0 | | |
诉讼状态 |
无 |
0 | | |
刑事诉讼 |
涉嫌罪名 |
无 |
0 | | |
执行刑期 |
无 |
0 | | |
所处阶段 |
无 |
0 | | |
|
其他可提供担保 | |
无 |
0 | | |
|
信誉担保 |
担保人数 | |
0 | | |
担保人资产 | |
0 | | |
无 | |
0 | | |
抵押担保 |
抵押物价值 | |
0 | | |
抵押物 | |
0 | | |
无 |
无 |
0 | | |
质押担保 |
质押物价值 | |
0 | | |
质押物 | |
0 | | |
无 |
无 |
0 | | |
评分总和 | |
指示 | |
表24
系统在给出张先生的个人信用评分后,将根据张先生的信用评分,判断应当给予张先生何种信用管理指示,如图7为系统读取信用管理指示的流程示意图,本实施例具有步骤如下:
26,系统对个人获得的信用评分进行求和,并将信用评分和与修正评分相加获得该个人最后的信用评分和,写入所述的信用数据管理文件,执行步骤27;
27,系统判断该信用评分和属于指示数据库预设的那一个数值范围,读取指示数据库中该数值范围指向的信用管理指示,写入所述的信用数据管理文件;执行步骤28;
28,将所述的信用数据管理文件按照时间顺序,排入待审批数据队列,由根据身份认证模块认证的具有相应权限的管理者对所述的信用管理文件逐级审批,并加注审批标识;执行步骤29;
29,将所述的信用数据管理文件加盖时间标签后,存入系统档案数据该个人档案数据库指定位置;并将所述的信用数据管理文件存盘或者输出。执行步骤30
步骤26-29,是对已获得的信用评分求和,并读取该个人的信用评分和所对应的管理指示数据库中的那一个数值范围,如表1所示的管理指示数据库给出了几个信用评分和的管理范围及每个数据范围所对应的管理指示;张先生的信用评分经上述管理后,对张先生所得的信用评分求和为62.5分;加上修正评分“-1.2”分后,张先生最后信用评分和为61.3分,张先生的系统读取相应的信用指示为“信用评价一般”,信贷指示为“A或B,适当提高利率,或按照正常利率发放55%的贷款”;并将上述的管理指示写入个人信用表格的相应的位置。
针对信贷过程中,信用管理完成后,发放贷款前,需要具有相应审批权限的管理者,进行审批的特点,本实施例,还可对信用管理文件,由特定权限的管理者,签署审批意见。即对信用数据管理的指示,作出批准与否的标识,同时由于系统在管理过程中,也可能存在某一状态被标识为“wrong”的情况,对此情况也可由特定权限的人员进行审批,并加注管理标识。并将张先生的该次信用数据管理的个人信用表格加盖时间标签后,存入系统档案数据。并将上述文件存盘或输出。
系统读取信用管理指示后,完成了对张先生的个人信用数据的管理,此时系统还可以判断是否应更新系统档案数据库,如图2所示为系统检索公共及相关数据库示意图,系统检索公共及相关数据库流程如图8所示,系统档案数据库数据更新具体步骤如下:
30,按照预设的系统档案数据库更新期限,判断是否应当更新系统档案数据库,如果是则转步骤31,否则跳转步骤48;
31,系统读取系统档案数据库,当前地址指针6所指向的个人档案数据;执行步骤32;
32,系统检索公共及相关数据库该个人的最新信用数据,生成公共及相关信用数据;执行步骤33
33,系统读取个人档案数据中当前地址指针111所指向的类111;并读取公共及相关信用数据中相应的类411;执行步骤34
34,系统读取类111中的当前地址指针112指向的项111,并读取类411中相对应的项411;执行步骤35
35,判断项111中是否有子项,如果有则读取当前地址指针511指向的子项111,并读取项411中相应的子项411,执行步骤36;如果无子项则跳转步骤40;
36,系统读取子项111中当前地址指针113a指向的状态111,读取子项411所中当前地址指针411a指向的状态411,比较所述的状态111与所述的状态411是否相同;如果相同则跳转步骤51;否则将当前地址指针411a复位,执行步骤37;
37,判断是否完成子项411中全部状态411的比较,如果未完成,则当前地址指针411a加1返回步骤36;如果已完成,则将所述的状态411更新所述的状态111,写入加盖新时间标签的该个人档案数据,并将将当前地址指针411a复位,执行步骤38;
38,判断是否完成子项111中状态111的比较,如果未完成则当前地址指针113a加1返回步骤36;否则执行步骤39;
39,判断是否完成项111中全部子项111的比较,如果未完成,则当前地址指针511加1,返回步骤35,否则当前地址指针511复位,跳转步骤43;
40,系统读取项111中当前地址指针113b指向的状态111,读取项411所中当前地址指针411b指向的状态411,并将状态111与状态411的进行比较;如果相同,则跳转步骤42;否则执行步骤41;
41,判断状态411是否读取完毕,如果未读取完毕则当前地址指针411b加1返回步骤40;如果已完成,则将所述的状态411更新所述的个人档案数据中的状态111,写入加盖新时间标签的该个人档案数据;执行步骤42
42,判断是否完成项111中全部状态的比较,如果已完成,跳转步骤43;否则当前地址指针113b加1,返回步骤40;
43,判断是否完成类111中的全部项的比较,如果未完成,当前地址指针112加1,返回步骤34;如果已完成执行步骤44;
44,判断是否完成个人信用数据1中全部类的比较,如果未完成,当前地址指针111加1,返回步骤33,否则执行步骤45;
45,判断个人信用数据1在系统比较过程中是否有数据更新,如果有则执行步骤46,否则跳转步骤47。
46,以更新后的最新的个人档案数据作为个人信用数据排入待管理数据队列;执行步骤47;
47,判断是否完成系统档案数据库全部个人档案数据的比较,如果未完成,则当前地址指针6加1,返回步骤31;否则当前地址指针6复位,提示完成本期系统档案数据更新,执行步骤48。
步骤30-47,是系统定期进行系统档案数据更新和程序,由于所有系统管理的个人信用数据,系统均会建立该个人的系统档案数据。
本实施方案的系统设定的定期更新的期限为三十日,则系统根据系统的时间,每当距上一次系统更新时间达到三十日时,系统会自动启动数据更新程序。系统也可以根据需要自由设定自动更新期限。设已到了系统档案数据库更新期限,以系统更新张先生的档案数据为例,并具体以张先生家庭类档案数据更新为例,对步骤30-47作进一步说明。
设张先生的配偶辞职下海后在该更新期内又扩大投资,系统检索公共及相关数据库,后发现张先生配偶的月薪由原来的月1000-2000元变更为10000元、张先生家庭年收入由原来的100000元变更为500000元,其家庭生活支出则由原来的2500元变更为5000元。则张先生的家庭档案数据经过步骤30-47的数据管理之后,将其所有发生变更家庭类数据,加盖时间标签后存入系统档案中张先生的个人档案数据,张先生其他类的信用数据的管理步骤与上述家庭类信用数据的管理步骤相同。此时系统可以张先生经过数据更新的最新的个人档案数据作为张先生新的个人信用数据排入待管理的个人信用数据队列。执行步骤48。
因随着生活的变化,一些个人的信用数据会发生变化,也就是说其个人的信用会发生变化,如一个原来未婚的个人,结婚了,并且有了女子,此时其个人信用数据发生了变化,信用评分可能会更高。故此本系统设置了系统定期自动更新数据的程序,该程序以系统向公共及相关数据库定期自动搜索系统档案数据中的个人的信用数据的更新,其中公共及相关数据库是指,各金融机构与个人信用相关的数据库,如个人信贷数据库,及个人履行还贷情况的数据库等;各保险机构的数据库,如保险公司个人投保情况数据库;社会保险数据库,如个人社会统筹保险数据库等;个人身份信用数据则有公安系统建立的公共身份数据库,可以验证个人的身份证号、家庭住址、婚姻情况、女子情况、父母情况等数据;工商数据库可以提供个人注册公司的情况,及个人在实体中投资的情况等;与个人信用数据相关的公共数据库及与个人信用相关的数据库如图2所示均可以作为公共及相关数据库,可与系统建立数据关系,用以进行个人信用数据管理。系统可以通过公共网络或与这些数据库建立加密数据通道,或签署相关的协议等与这些数据库进行数据的传输,同时可以为需要个人信用数据的机构根据需要对个人的信用进行管理。
48,判断待管理数据队列中是否有下一个待管理数据,如果有则返回步骤1,否则终止本次信用数据管理。
根据上述个人信用数据管理系统及方法,对技术方案稍作调整,如根据信用数据管理规则不同调整评分标准数据库、指示数据库,并调整系统进行信用数据管理需检索的公共及相关数据库,亦可实现对其他类型主体(如法人和其他组织)信用数据的管理。
最后所应说明的是:以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明进行修改或者等同替换,而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。