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1.信用评分的动态性。当制作信用调查报告的数据项改变时，信用评分值也会随之改变。例如：付款状况的改变，或者新开设一个账户，都会使消费者的信用评分值发生改变。在金融服务领域，信用评分的使用有很多不同的应用，对于不同的贷款申请人，对其的信用评分是不同的（针对汽车贷款，或者住房贷款），这取决于所使用的信用评分的类型以及相应的特征变量取向。 2.信用评分的客观性。信用评分是基于大量数据制定的，反映了消费者信用行为的普遍性规律，特别是个人征信机构可以将各家授信机构的数据综合起来进行信用评分，不偏向任何一家授信机构的特定消费，或特定信贷产品。 3.信用评分的一致性。信用评分在实施过程中前后一致，不管是哪个机构、哪个工作人员、哪个时间地点作出的决策，只要用的是同一个模型，其评估和决策的标准是一样的。特别是个人征信机构的信用评分，不因时间的不同而改变，不因特殊阶段的信贷行为和特殊的信用风险政策而发生大的变动。 4.信用评分的准确性。信用评分是依据大数原理、运用统计技术等科学手段得出的，能够比较准确地预测消费者某一方面信用表现的概率。当然，信用评分的准确性还与数据的质量、模型技术水平等因素有关。 5.信用评分的综合性。信用评分是基于多个信息维度的许多个预测变量得出的，比较全面地评估了消费者的未来信用表现。特别是个人征信机构，它收集了各类授信机构的消费者各方面的行为数据，因此，有条件将各种数据综合起来进行评估，从而对消费者的信用风险和信用价值等各方面的行为作出全面的评估。 6.信用评分的效率性。如果主观审批业务数量庞大的消费信贷，仅从人工成本和处理速度上讲也是不可取的。基于模型的信用评分则可以在计算机系统内自动化实施，只要输入相关信息，就可在几秒钟内得到决策。特别是个人征信机构，它是进行数据处理的专业机构，具有进行大规模数据处理的基础设施，有能力在非常短的时间内实现对征信数据的评估。 |
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