T-NIFA 17-2023 小微企業(yè)經(jīng)營者和個體工商戶信用評價指南

T/NIFA

17—2023 前言

.................................................................................II1

范圍

................................................................................ 12

規(guī)范性引用文件

......................................................................13

術(shù)語與定義

.......................................................................... 14

基本原則

............................................................................ 24.1

客觀性

.......................................................................... 24.2

系統(tǒng)性

.......................................................................... 24.3

適用性

.......................................................................... 24.4

........................................................................ 25

評價參考數(shù)據(jù)

........................................................................ 25.1

數(shù)據(jù)類別

........................................................................ 25.2

數(shù)據(jù)應(yīng)用

........................................................................ 26

基本流程

............................................................................ 36.1

............................................................................ 36.2

確立目的和關(guān)鍵指標(biāo)

.............................................................. 36.3

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

........................................................................ 36.4

變量分析

........................................................................ 46.5

模型建立

........................................................................ 46.6

拒絕推斷

........................................................................ 46.7

模型驗(yàn)證

........................................................................ 46.8

個人信息保護(hù)影響評估

............................................................ 56.9

監(jiān)控調(diào)整

........................................................................ 57

評價結(jié)果

............................................................................ 57.1

............................................................................ 57.2

評價結(jié)果應(yīng)用

....................................................................5附錄

A（規(guī)范性附錄）信用評價參考數(shù)據(jù)類別............................................... 6附錄

B（資料性附錄）信用評價結(jié)果應(yīng)用示例............................................... 8參考文獻(xiàn)

.............................................................................. 9T/NIFA

17—20231 范圍結(jié)果等方面的指南。本文件適用于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)和小額貸款公司等開展小微企業(yè)經(jīng)營者和個體工商戶的信用評價工作。2 規(guī)范性引用文件文件。GB/T

22117—2018

信用

基本術(shù)語GB/T

23794—2015

企業(yè)信用評價指標(biāo)3 術(shù)語與定義GB/T

22117—2018和GB/T

23794—2015界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1小微企業(yè) the

small

micro

enterprise標(biāo)以及企業(yè)控股等情況，結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行劃分。3.2小微企業(yè)經(jīng)營者

and

micro

operator小微企業(yè)中的企業(yè)法定代表人或企業(yè)持股占比超過的自然人。3.3個體工商戶

business經(jīng)依法登記，從事工商業(yè)經(jīng)營的自然人。3.4信用 credit個人或組織履行承諾的意愿和能力。信用的含義等同于交易信用，是指交易各方在信任基礎(chǔ)上，不用立即付款或擔(dān)保就可獲得資金、T/NIFA

—2023[GB/T

20183.5信用評價credit

信用評價的組織者以客觀公正的立場，對評價對象履行各類經(jīng)濟(jì)承諾的能力及意愿進(jìn)行綜合評價，并以一定的符號表示其信用等級的活動，它是建立在定量基礎(chǔ)上的定性判斷。[GB/T

23794—2015，3.1，有修改]3.6信用評價模型 credit

model針對所評價的對象建立起來的一系列因素及打分標(biāo)準(zhǔn)，用量化的數(shù)值體現(xiàn)評估對象信用風(fēng)險的工具。4基本原則4.1 客觀性不受外界不合理因素的影響，能夠客觀全面地反映小微企業(yè)經(jīng)營者和個體工商戶的信用狀況。4.2 系統(tǒng)性戶的信用狀況的最佳評價。4.3 適用性根據(jù)市場各方需要，實(shí)現(xiàn)評價結(jié)果的合規(guī)共享與共用。4.4 可解釋性履行必要的內(nèi)部測試和評估驗(yàn)證程序，使評價規(guī)則可解釋。5 評價參考數(shù)據(jù)5.1 數(shù)據(jù)類別評價參考數(shù)據(jù)類別包括基本信息、信貸交易信息、償付能力信息、社會責(zé)任履約信息和其他信息。評價參考數(shù)據(jù)類別具體內(nèi)容見附錄A。5.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)使用方在應(yīng)用數(shù)據(jù)開展信用評價工作時，宜滿足相關(guān)要求。要求包含但不限于：a)

b)

確保數(shù)據(jù)來源的合法性；c)

基于合法、正當(dāng)?shù)哪康模粸E用數(shù)據(jù)。T/NIFA

17—20236 基本流程6.1 概述響評估和監(jiān)控調(diào)整。6.2 確立目的和關(guān)鍵指標(biāo)不僅限于：a)觀察期：對觀察點(diǎn)上客戶生成用戶特征的時間周期。觀察期的選擇宜考慮以下因素：——業(yè)務(wù)及風(fēng)險表現(xiàn)穩(wěn)定性：避免選擇風(fēng)險出現(xiàn)異常波動的時點(diǎn)；——樣本量：確保充足的樣本量，如果樣本量/壞樣本量過少，宜適當(dāng)延長觀察期。b)表現(xiàn)期：對觀察點(diǎn)上客戶表現(xiàn)進(jìn)行監(jiān)控的時間周期。表現(xiàn)期宜結(jié)合賬齡分析進(jìn)行確定；賬齡分析：即分析，觀察逾期率隨賬齡增長的變化趨勢（累計(jì)值），分析變化規(guī)律和影響因素，c)不確定客戶：缺乏鮮明風(fēng)險特征，難以判斷好壞的客戶。不確定客戶不宜納入建模樣本中；d) 排除規(guī)則：通常在觀察期和表現(xiàn)期兩個階段對樣本進(jìn)行排除。其中，觀察期對特殊產(chǎn)品、特殊類客群以及不符合信貨審批政策和規(guī)則的客戶進(jìn)行樣本排除。表現(xiàn)期對不確定樣本進(jìn)行排除，通常包括：——沒有表現(xiàn)，如未提款或無表現(xiàn)的樣本；——雖有表現(xiàn)，但表現(xiàn)期不足的樣本；——表現(xiàn)期足，但不滿足好壞樣本定義的樣本，即輕度逾期的灰樣本。e) 樣本范圍：根據(jù)需要進(jìn)行評分的情況加以確定，排除樣本不納入樣本范圍中。確定樣本范圍時，確保樣本量充足，以支撐建模全流程；f) 樣本分組：依據(jù)客群或產(chǎn)品特性進(jìn)行樣本的分組。樣本分組宜適當(dāng)使用，避免因分組過細(xì)導(dǎo)致模型維護(hù)困難和樣本量不足等問題。6.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包含但不僅限于：a)

明確建模數(shù)據(jù)范圍和提數(shù)要求：根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)，確定數(shù)據(jù)使用的范圍與要求，通常采集近

個月或

24

個月的客戶數(shù)據(jù)；b)

按照壞樣本占比

5%、10%、20%的比例抽取好樣本；c)

包括中位數(shù)或平均數(shù)填充、刪除異常值、離群值替換、數(shù)據(jù)離散化等；d)

統(tǒng)計(jì)要求，通常進(jìn)行分箱處理，即特征變換；e)

生成樣本中每個客戶的好/壞/不確定/排除標(biāo)志：根據(jù)定義對建模樣本進(jìn)行標(biāo)注。T/NIFA

—20236.4 變量分析變量，對樣本變量進(jìn)行調(diào)整并篩選具有較強(qiáng)預(yù)測能力和可解釋性的變量組合。6.5 模型建立6.5.1方法概述模型建立通常使用定量方法和定性方法，具體描述如下：a) 定量方法：采用算法對信用評價模型進(jìn)行開發(fā)，形成主要評價維度要素，將評分和違約率進(jìn)行映射及校準(zhǔn)，可使用拒絕推論對模型進(jìn)行修正。定量方法涉及的算法包含但不僅限于：——回歸算法：研究因變量和自變量之間關(guān)系的預(yù)測性建模技術(shù)；不小于零的概率的一種算法；——集成學(xué)習(xí)算法：通過構(gòu)建并結(jié)合多個基學(xué)習(xí)器完成學(xué)習(xí)任務(wù)的算法；式特征表示的一種學(xué)習(xí)方法。b) 定性方法：宜采用層次分析法（Analytic

Process，AHP）計(jì)算模型指標(biāo)的權(quán)重，通?？煞譃橹笜?biāo)結(jié)構(gòu)構(gòu)造、專家打分、一致性檢驗(yàn)和權(quán)重計(jì)算四個步驟。T.L.Saaty2070沒有歷史數(shù)據(jù)的定量指標(biāo)或統(tǒng)計(jì)方法無法處理的定性指標(biāo)的決策和排序提供的一種簡單實(shí)用的建模方法。6.5.2 方法應(yīng)用根據(jù)所采集的信貸交易歷史信息量，將定量方法和定性方法應(yīng)用于以下情況中：a) 信貸交易歷史信息充分：重點(diǎn)應(yīng)用定量方法，定性方法可適當(dāng)弱化，如定量模塊的預(yù)測能力足夠強(qiáng)，可放棄應(yīng)用定性方法；b) 信貸交易歷史信息不足：綜合應(yīng)用定量方法和定性方法，合理確定兩種方法的權(quán)重；c) 信貸交易歷史信息缺少：應(yīng)用定性方法。6.6 拒絕推斷模型建立后，可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行拒絕推斷。6.7 模型驗(yàn)證模型驗(yàn)證主要分為定量驗(yàn)證和定性性驗(yàn)證兩部分，具體描述如下：a) 定量驗(yàn)證：通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對比模型估計(jì)值與實(shí)際結(jié)果，得到模型的定量評價指標(biāo)，確保模型結(jié)果的預(yù)測能力、穩(wěn)定性和有效性等。定量驗(yàn)證涉及指標(biāo)包含但不僅限于：——IVInformation

ValueIV

值越大表示模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越高；——K-S：

值，對模型的區(qū)分能力進(jìn)行評估。KS

值的取值范圍是[0，1]，

即可認(rèn)為模型有比較好的預(yù)測準(zhǔn)確性；——ROC

曲線：受試者工作特征曲線（Receiver

Operating

Characteristic

Curve），假正率（）與真正率（TPR）之間的關(guān)系曲線，其中

x

軸為假正率（y

軸為真正率T/NIFA

17—2023（TPR）；——AUC：

Area

under

the

Curve

of

AUC

值越大表示模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越高。AUC

值一般的取值范圍是[0.5，1]，AUC=0.5

表示模型的預(yù)測能力與隨機(jī)結(jié)果沒有差別；——PSIPopulation

Stability

說明樣本分布

在

0.1~0.2

不穩(wěn)定的原因，調(diào)整模型。b) 定性驗(yàn)證：通過專家評估等方法，對模型開發(fā)過程、模型設(shè)計(jì)結(jié)果、數(shù)據(jù)、文檔管理、模型結(jié)果運(yùn)用等方面進(jìn)行評估。6.8 個人信息保護(hù)影響評估開展信用評價工作過程中，涉及個人信息處理活動的，宜檢驗(yàn)其合法合規(guī)程度，并記錄處理情況。個人信息保護(hù)影響評估內(nèi)容包含但不僅限于：a)信息的處理目的、處理方式等是否合法、正當(dāng)、必要；b) 對個人權(quán)益的影響及安全風(fēng)險；c) 所采取的保護(hù)措施是否合法、有效并與風(fēng)險程度相適應(yīng)。6.9 監(jiān)控調(diào)整型參數(shù)，或使用最新數(shù)據(jù)重新進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)估計(jì)。針對缺乏信貸交易信息等信用評價參考數(shù)據(jù)的小微企業(yè)經(jīng)營者和個體工商戶，在信用評價模型預(yù)測準(zhǔn)確度不高的情況下，可通過加強(qiáng)貸中監(jiān)測和設(shè)置人工干預(yù)等方式作進(jìn)一步確認(rèn)。7評價結(jié)果7.1 概述根據(jù)信用評價模型得到的模型分?jǐn)?shù)即為小微企業(yè)經(jīng)營者和個體工商戶的信用評價結(jié)果。7.2 評價結(jié)果應(yīng)用景中。信用評價結(jié)果應(yīng)用示例見附錄B。一級重要參考數(shù)據(jù)類別二級重要參考數(shù)據(jù)類別1.1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

2.2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

2.6

2.7

2.8

2.9

2.10

2.11

2.12

3.3.1

3.2

3.3

a3.4

3.5

3.6

3.7

3.8

個月交易成功率3.9

個月交易退款率3.10

3.11

bT/NIFA

—2023附 錄 A（規(guī)范性附錄）信用評價參考數(shù)據(jù)類別信用評價參考數(shù)據(jù)類別如表A.1所示。A.1

信用評價參考數(shù)據(jù)類別一級重要參考數(shù)據(jù)類別二級重要參考數(shù)據(jù)類別4.4.1

4.2

4.3

5.5.1

12

5.2

12

5.3

12

5.4

12

5.5

12

5.6

c5.7

d5.8

a

異常交易，指存在異常的大金額交易、非正常營業(yè)時間交易、整數(shù)金額交易等非常規(guī)交易行為或交易b

c

d

GDP/

T/NIFA

17—2023A.1

[700[620[550[480[3000.91.021.11.181.25[700[620[550[480[3001.31.150.80.6[700[620[550[480[300T/NIFA

—2023附 錄B（資料