注:摘自刘新海作为作者之一的中信出版社即将出版的《金融科技知识图谱》之第三章信用科技。
导语: 信用度(Creditworthiness)是对信用进行专业理解的入口,是进行量化分析的基础,也是和大数据、人工智能、机器学习技术结合,开发征信产品的关键概念。
信用度是市场主体(消费者/企业)在信用交易中的信用水平或商业价值[[i]]。借贷方确定市场主体将不履行债务义务的程度,或者是获得新的信用额的水平。[[ii]]
市场主体的信用水平或价值用信用度来(量化和标准化)刻画。信用度是信用主体的信用程度的具体体现。信用度可以比喻为医疗诊断过程中,医生给病人测量的体温,会出现变化。
信用既是社会经济主体的一种理性行为,还款意愿(Willingness to pay),也是一种能力体现,还款能力(Capability to pay)。这种对信用度的衡量称为CW(Capability-Willingness)模型。其中在CW模型中,消费者的信用度和其富有的程度(还款能力)有关,但是信用度不能仅通过消费者所拥有的财富来衡量,还款意愿的比重更为重要。如下案例:[[iii]]
1913年11月下旬,一个衣着考究的老人(他是当时的首富,石油大亨约翰·洛克菲勒(John D. Rockefeller))走进在克利夫兰一家百货商店购物。看了一些商品之后,老人给了一个年轻的女店员他的名字,并请她从他的帐户中扣款买几样商品,让商店直接送到他家里。但是这位女店员不认识这位陌生的老人,坚持要打电话给信贷部门对他的先用后买的行为进行授权。信贷部门不仅确认客户作为世界首富的身份和而且对他的信用度进行评估之后,他的(不用支付现金的)商品预购服务被批准。洛克菲勒的故事说明了财富并不能等于信用度。
信用度也被方便地概括为“5C1S”模型:品格(Character)、资本(Capital)和能力(Capability)(一个人的工作经验和谋生能力)、抵押品资产(Collateral)和不同的经济状况(Condition)以及稳定性(Stability)因素[[iv]],如表1所示。
表 1 消费者信用度考量的因素
信用度的维度 | 内涵 |
品格(Character) | 和还债意愿密切联系,包括:个人习惯和生活态度、商业和职业操守,可被还债理事记录揭示 |
能力(Capability) | 还债能力,包括收入、就业、消费和负债状况等 |
资产(Capital) | 储蓄余额、特定技能与知识 |
抵押品(Collateral) | 房产、汽车等固定置产的价值和所有权状况,同一件抵押品被使用的次数 |
状况(Condition) | 年龄、教育状况、婚姻状况、工作能力、住址等 |
稳定性(Stability) | 上述因素的稳定性情况,随着消费者和经济环境变化情况 |
信用度在应用中主要根据上述两种模型,对市场主体的过往偿债还款行为进行统计分析得出。
消费者的信用度可以通过(往往是征信机构提供的)信用评分和信用报告来评判。信用度就是一个消费者的商业价值。消费者的信用度告诉债权人其填写的贷款或信用卡申请的适合程度。因为它将决定消费者是否获得住房贷款、汽车贷款或新信用卡。消费者的信用度越好,从长远来看越有利,因为这通常意味着更低的利率,更少的手续费用以及更好的信用卡或贷款条款和条件,这意味着消费者的口袋里会有更多的钱。信用度还会影响就业资格、保险费、商业资金以及专业证书或执照等。
信用报告以文本的形式对消费者的信用度进行描述,概述了消费者承担的债务、高负债、信用额度以及每个帐户的当前余额。它还会标记潜在贷方的任何重要信息,包括是否有任何逾期金额,任何违约,破产和催收项目。
对信用度的综合描述如图1所示。
图1 信用度的理解
信用评分会根据消费者的信用报告以数字形式对信用度进行度量。较高的信用评分意味着消费者的信用度很高。相反,低的信用度对应于较低的信用评分。信用评分是信用度的量化表示,简单表示,一般的信用评分都是指的征信机构提供的通用信用评分,规则透明而且有着统一标准。
不同的信用度给消费者带来的影响:假定三位不同的消费者申请30年的22万美元的房贷,信用评分的范围从低到高300-850分,消费者A的信用评分是800分,银行觉得A的信用度高,就提供较低的利率,例如利率为4.5%,该利率仅能覆盖资金成本。消费者B的信用评分是700分,比较一般,平均水平,银行对B的贷款利率就是6.5%。消费者C的信用评分为550分,信用度比较低,风险较大,银行对C的贷款利率为11%。这样计算下来,消费者A的信用成本为0, 消费者B要多付90,360美元;消费者C要多付320,760美元。可见信用度可以转换为消费者的价值,信用度高的消费者可以省下几十万美元的信贷费用。
表2 不同信用度的消费者信用成本
消费者 | FICO信用评分 | 信用度 | 利率 | 每月还款额(美元) | 信用成本(美元) |
A | 800 | 高 | 4.5% | 1013 | 0 |
B | 700 | 中 | 6.5% | 1264 | 90,360 |
C | 550 | 低 | 11% | 1904 | 320,760 |
资料来源:美国信用修复机构creditrestoreusa
企业的信用度常用企业信用报告来描述,用信用评级来量化评估。涉及的衡量因素更多,会考虑宏观经济和行业的情况。
正如人们的体温经常变化一样,市场主体的信用度不是静止不变,在不同的场景和不同时间消费者(或企业)的信用度会动态变化。
信用度的量化描述传统上有直接相关的信贷还款行为,但是存在一些消费者信贷行为数据缺失的情况。在大数据时代,更多的具有信用含义和信用相关的替代数据被应用来刻画信用主体(消费者)的信用度。
[[i]]予龙. 疯狂的信用(Mad Credit)[M]. 北京:东方出版社. 2012.
[[ii]] https://www.investopedia.com/terms/c/credit-worthiness.asp
[[iii]] Josh Lauer. Creditworthy: A History of Consumer Surveillance and Financial Identity in America[M]. NewYork:Columbia University Press. 2017.
[[iv]]石新中. 论信用信息公开[J]. 首都师范大学学报(社会科学版),2008,02:61-72.