河南誉泰认证服务有限公司为您介绍许昌招投标信用评估报告申请相关信息,为什么不能把评级机构和征信机构混为一谈？征信就是收集户信息，并保存整理出来，合法提供信用记录，观记录、合法传播，不能删改或增加征信机构的主体意见。而评级工作是对这家公司的综合信用状况进行定量和定性分析，最终得出一个结论也就是信用等级。信用等级供交易双方参考，所以说，征信好比建筑行业的土建，评级好比建筑行业的装修，你获得土建资质的你只能做基础建设、你获得装修资质的就只能做装修，两者既有关联都是建筑业，但内容和侧不一样。征信是收集和整理，评级是分析总结和最后下结论。
自年10月1日起，企业年检制度改为由企业通过信息公示平台进行年度性申报制度。随着年报制度的深入推进，政府、社会、企业也从一开始的担忧、迷惑和疑虑转变成了支持、肯定和拥护。截至6月30日，河南省商丘市有户企业申报年度年报，年报率26%；有户企业申报年度年报，年报率25%。全市年度企业年报率均超过两个年度的全国、全省平均年报率。各级政府、各相关部门应将相关市场主体所提供的信用记录或信用报告作为其实施行政管理的重要参考。对守信者，应探索实行优先办理、简化程序、"绿色通道"和支持等激励政策；对失信者，应结合失信类别和程度，严格落实失信惩戒制度。对食品药品安全、环境保护、产品质量、医疗卫生、工程建设、教育科研、电子商务、股权投资、融资担保等关系到人民群众切身利益、经济健康发展和社会和谐稳定的领域，各级政府、各相关部门应推进在行政管理事项中使用相关市场主体的信用记录和信用报告。探索完善在行政管理事项中使用信用记录和信用报告的制度规范 各级政府、各相关部门应结合地方和部门实际，在政府采购、招标投标、行政审批、市场准入、资质审核等行政管理事项中依法要求相关市场主体提供由第三方信用服务机构出具的信用记录或信用报告。各级政府、各相关部门应根据履职需要，研究明确信用记录或信用报告的主要内容和运用规范。
其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。这10个模型以如下的方式进行让你聪明的10个朋友坐在一张桌子旁，然后询他们对某一件事情的意见。这种机制的决策性能远远好于业界的平均水平。 近年来，这种基于大数据的信用风险评估框架（远不能称为主流的信用评估方法）被国内外多家互联网金融机构采用，如德国的Kreditech、美国的Kabbage，以及国内近获得IDG公司A首轮万元投资的闪银（Wecash）等，对传统的信用体系形成了冲击。如表2所示，将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估（以美国的征信体系为例）相比，发现主要的区别有以下几个方面。
许昌招投标信用评估报告申请,虽然以ZestFinance为代表的新兴信用评估体系还不够成熟，但是为征信业的变革注入了活力，特别是对于中国的征信体系的建设会有的启示作用。普惠金融需要挖掘更多人的信用。国内目前真正发挥作用的征信体系主要是央行的征信系统，所覆盖的人群还是非常有限，远远低于美国征信体系对人口的85%的覆盖。目前我国个人有征信记录的仅有约2亿人，约占5亿人口中的7%。国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。大数据技术可以使得“数据皆信用”成为可能。以大数据为代表的IT新技术的应用，给征信体系建设带来了新的思路，原来海量庞杂、看似无用的数据，经过清洗、匹配、整合和挖掘，可以转换成信用数据，而且信用评估的效率和准确性也得到了程度的提升。新的信用风险体系的一个颠覆性的基本思想是数据皆信用，这是需要大数据技术来支撑的。国内征信体系的建设应当关注大数据技术的应用和发展，并加大投入，勇于实践。
信用服务机构应当依法在征信业监督管理部门备案，并具备从事企业信用评价业务所需的资金、技术、人员条件和健全的业务管理制度。发展改革部门要会同征信业监督管理部门加强对信用服务机构业务活动的指导和监督管理，健全信用服务机构及其从业人员的信用记录，完善市场退出机制，确保信用评价结果和信用报告真实可信。信用评定结果可作为投标人资格审查的必要条件，按施工项目的规模和需求结合潜在投标人的数量设置适当的信用分值作为投标人资格审查的实质性要求。采用资格预审方式的，企业信用评分达不到要求，资格预审不能通过，投标企业不能参加项目的投标；采用资格后审方式的，开标后复核投标企业的信用评分，达不到要求的投标企业，投标将被否决。应针对项目的特点合理设置信用分值，在设置之前应做好分析和研究，避免出现信用评分要求畸高或畸低，投标企业信用评分要求过高，势必造成竞争的不充分，容易造成排斥潜在投标人，中标价格也难以控制，要求的过低，潜在投标人数量多，评标工作量大，社会成本高，亦不可取。通过对信用评分运用的效果的对比分析，笔者认为可以按项目的规模做初步判断，中大型施工项目投资规模大，建设周期长，对企业的信用要求高，可以设定一个高值，小型项目要求可适当放宽，一般仅要求企业具有信用管理平台的初始分值即可，初步设置后再结合项目的特点和需求适度调整。
人民银行备案机构信用评估报告评级,近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance，原名ZestCash，是美国一家新兴的互联网金融公司，年9月成立于洛杉矶，由互联网巨头谷歌（Google）的前信息总监道格拉斯·梅瑞尔（Douglas Merrill）和金融机构Capital One的信贷部主管肖恩·卜德（Shawn Budde）（曾管理过收益超过10亿美元的次级信贷业务)联合创办。ZestFinance的研发团队主要由数学家和计算机科学家组成，前期的业务主要通过ZestCash平台提供放贷服务，后来专注于提供信用评估服务，旨在利用大数据技术重塑审贷过程，为难以获得传统金融服务（Underbanked）的个人创造可用的信用，降低他们的借贷成本。
