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虽然FICO评分仍然体现风险排序，但其预测风险的能力和在年金融危机中的表现饱受指责，FICO分数从年到年在美国人口中的分布基本上没有大的变化，这和年金融危机爆发之后出现大量坏账的现实严重不符。由于传统的基于FICO评分的信用评估模型覆盖人群窄、信息维度单一、时间上滞后，所以，在大数据时代，需要探索信用评估的新思路。国外三大征信机构和FICO公司都已经开始了如何利用大数据技术来完善传统信用评估体系的前瞻性研究，如益百利（Experian）投入研究团队关注社交网络数据对信用评分的影响，FICO公司多年前就开始了在线评估的信息工具和基于互联网的信用评估系统的项目研究。ZestFinance的基本理念是认为数据都是和信用有关，在能够获取的数据中尽可能地挖掘信用信息。ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。

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人行备案征信机构出具信用评估报告申请,因此企业信用评级首先是银行给出的内部评级，可称为银行企业信用评级，背后的依据是按照中国人民银行发布的《企业信用评级管理办法》和各银行内部制定的《银行户信用评级办法》。根据该办法，银行对于户信用等级的评定从户的偿债能力、获利能力、经营管理、履约情况、发展能力与潜力五个方面进行评价，定期评定、适时调整。目前，银行的信用评级方法和评级标准属于银行内部掌握的信贷工具，不向社会公布，仅为银行内部管理服务。因此当企业需要该评级信息时，有的银行是通过收费提供有偿服务，给以一个信用等级证明。有的则口头告知，这是企业基本难以拿到有效证据。有的银行则对户说内部使用，不对外公开。

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