河南誉泰认证服务有限公司为您提供濮阳备案公示信用评估报告推荐相关信息,网络数据，如IP地址、浏览器版本甚至电脑的屏幕分辨率，这些数据可以挖掘出用户的位置信息、性格和行为特征，有利于评估信贷风险。此外社交网络数据也是大数据征信的重要数据源。最后，直接询用户。为了证明自己的还款能力，用户会有详细、准确回答的激励，另外用户还会提交相关的公共记录的凭证，如水电气账单、手机账单等。多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。图5展示了ZestFinance的信用评估分析原理，融合多源信息，采用了机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。一，数千种来源于第三方（如电话账单和租赁历史等）和借贷者的原始数据将被输入系统。其次，寻找数据间的关联性并对数据进行转换。二，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，每一种变量反映借款人的某一方面特点，如概率、长期和短期内的信用风险和偿还能力等。然后将这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中去。三，将每一个模型输出的结论按照模型的原则，形成最终的信用分数。

服务对象的广泛性除了给评估对象自身对照加强改善经营管理外，主要服务对象有投资者; 商业银行、证券承销机构; 社会公众与大众媒体; 与受评对象有经济往来的商业户; 金融监管机构。信用评估就受评企业的经营管理素质、财务结构、偿债能力、经营能力、经营效益、发展前景等方面揭示企业的发展状况，综合反映企业的整体状况，非其他单一的中介服务所能做到。公正性信用评估由独立的信评估机构作出，评级机构秉持观、独立的原则，较少受外来因素的干扰，能向社会提供观、公正的资信信息。监督性一是投资者对其投资对象的选择与监督，二大众媒体的舆论监督，三是金融监管部门的监管。

ZestFinance目前也正在向信用风险管理的其他领域纵深扩展，年2月ZestFinance宣布推出基于大数据分析的收债评分（Collection Score），旨在为汽车金融、学生贷款、医疗贷款提供一种新的评分系统。ZestFinance的未来发展方向是希望把其在这种发款日的贷款上的优势继续拓展到其他贷款领域，包括信用卡、汽车的贷款，甚至包括房屋的贷款，在未来的10～15年，这一方法将取代现行指标，成为申请信贷的评估标准。传统的FICO评分模型的基本思想是比较借款人信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支，甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。如图2所示，它主要从五个方面考察用户的信贷资质。但随着信贷业务的进一步开展，FICO信用评分由于单一的标准、严苛的门槛和片面的评估结果而饱受诟病。

具有良好的商业信誉是政府采购供应商应具备的法定基本条件之一。供应商信用评估报告是具备资格的信用评级机构按照标准对供应商进行的信用评估，综合反映了供应商信誉状况和信用等级。政府采购相关各方应积极使用供应商信用评估报告，加强对供应商商业信誉的审查。在政府采购活动中，采购人或其委托的采购代理机构应当在政府采购招标文件（含谈判文件、询价文件）中明确要求供应商提供信用评估报告或其它证明其具有良好商业信誉的材料。各地在政府采购供应商库建设中，对申请入库的供应商，也要要求其提供信用评估报告或其它证明其具有良好商业信誉的材料。