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fico信用分是由美國個人消費信用評估公司開發出的一種個人信用評級法，已經得到社會廣泛接受。fico:sap 的財務分兩塊，一塊是fi部分，一塊是co部分。fi是對外的財務會計，co是對內的成本會計。簡單的說就是乙個對外出報表，乙個是用於內部的管理分析。
fico信用分是最常用的一種普通信用分。由於美國三大信用局都使用fico信用分，每乙份信用報告上都附有fico信用分，以致fico信用分成為信用分的代名詞。20世紀50年代一位工程師bill fair和一位數學家earl isaac發明了乙個信用分的統計模型，80年代開始在美國流行。如今它是美國 fairisaac& company的專有產品，fico信用分由此得名。fico信用分模型利用高達100萬的大樣本的資料，首先確定刻畫消費者的信用、品德，以及支付能力的指標，再把各個指標分成若干個檔次以及各個檔次的得分，然後計算每個指標的加權，最後得到消費者的總得分。fico信用分的打分範圍是325～900。
雖然在審查各種信用貸款申請時，每個金融機構都有各自的方法和分數線，fico信用分可以幫助他們決策。然而信用分雖然可以作為發放貸款的決策工具，但不應當成為決策的惟一依據，更不能代替人的決策。
美國的法律禁止信用分作為拒絕消費貸款的惟一理由。一般地說，如果借款人的信用分達到680分以上，金融機構就可以認為借款人的信用卓著，可以毫不遲疑地同意發放貸款。如果借款人的信用分低於620分，金融機構或者要求借款人增加擔保，或者乾脆尋找各種理由拒絕貸款。如果借款人的信用分介於620～680分之間，金融機構就要作進一步的調查核實，採用其它的信用分析工具，作個案處理。fico信用分的計算方法至今未向社會完全公開。為了平息人們對它的疑問，fairisaac公布了一小部分fico信用分的打分方法。但fairisaac沒有公布年齡的具體打分方法。實際上，年齡也是fico信用分的主要指標,其中50歲的得分最高。
fico信用分計算的基本思想上把借款人過去的信用歷史資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支、甚至申請破產等各種陷入財務困境的借款人的發展趨勢是否相似。美國各種信用分的計算方法中，fico信用分的正確性最高。據一項統計顯示，信用分低於600分，借款人違約的比例是1/8，信用分介於700～800分，違約率為1/123，信用分高於800分，違約率為1/1292。因此美國商務部要求在半官方的抵押住房業務審查中使用fico信用分。
信用分根據借款人過去的信用歷史**將來的還款可能，給貸款人提供了乙個客觀和一致的評估方法。信用分採用客觀的評分方法，由計算機自動完成評估工作，有助於克服人為因素的干擾，防止片面性，更好地遵守國家的法律和法規。信用分可以精確估計消費信貸的風險，給貸款人提供了乙個可靠的技術手段，避免不良貸款，控制債務拖欠和清償。信用分可以使貸款人更加精確地界定可以接受的消費信貸的風險，擴大消費信貸的發放。信用分及其自動化的操作加速了整個信貸決策過程，申請人可以更加迅速地得到答覆，提高了操作的效率。據了解，使用信用分之後，信用卡的審批只要一兩分鐘，甚至幾秒鐘，20%～80%的抵押貸款可以在兩天之內批覆，其中不少貸款專案在4～6小時內完成審批。據美國消費銀行協會的最新乙份資料，以前不使用信用分，小額消費信貸的審批平均需要12小時，如今使用信用分和自動處理程式，這類貸款的審批縮短到15分鐘。使用信用分後，60%的汽車貸款的審批可以在1小時內完成。
信用評分模型
邏輯回歸模型 廣泛應用在申請評分 行為評分 市場響應 客戶流失等建模領域。決策樹模型 往往被用來做催收評分和客戶盈利模型。神經網路模型 用來防止申請和交易欺詐。信用評分的主要目的是估計消費者的信用情況 正常或違約 具體做法是根據酷虎的歷史資訊資料，利用合適的數學統計模型，得到消費者違約的概率值。客戶...
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my project 信用評分預備
1.信用評分場景 貸前審核申請評分 運營商資訊 電商資訊 個人資訊 央行徵信資訊 貸後監控行為評分 還款行為 消費行為 2.開發流程 確定場景 貸款前還是貸款後 人群 產品 資料準備與預處理 選取資料 清洗資料 特徵工程 模型構建與引數估計 模型評估和效能測試 模型驗證與審計 驗證建模的合理性 不能...