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互联网金融征信中的信用评分模型
作者：余新卫
来源：《西部论丛》2017年第04期
摘要：对于目前的互联网金融发展来说，其内在的风控模式实际意义区别于一般金融机
构的信贷审核机制，与传统金融行业相比，存在着缺乏组织抵押和实际信息不对称等问题。现阶段，计算机时代到来，呈现出大数据迅猛发展和机器学习算法普及的特点。这造就了智能化进程加快，人工智能化发展正在崛起。本文主要以人工智能背景下互联网金融信用评分模式为基础，探讨人工智能在互联网金融方面的实际应效果与存在形式进行分析。计算机时代必将影响整个互联网金融行业，要充分利用人工智能化技术优势与信用评分模式完美结合，金融行业风险控制智能化发展必是未来的时代主流。
关键词：互联网金融智能化评分模式
引言
金融机构面临的最大问题就是交易风险。传统分析按评估的主要标准是收入、婚姻、财产状况。在抵押方面需要有一定价值的物品。现阶段互联网的发展突破以前的黄金准则，把大数据和计算机算法应用其中。人工智能评分模式成为互联网金融的重要组成部分。本文主要从应用和现实挑战两点进行分析研究。
一、互联网金融征信中的人工智能评分模型
1.模型应用
人工智能在互联网金融行业得到广泛使用，主要负责建立真实的业务场景模型，业务模型有自主调节的优点。人工智能的数据分为训练数据和检测数据，这两类数据具有永恒增长性。人工智能的信用评分模式多种多样，选取以下几种进行分析：Logit模型。它是（LDV）框架的发展结果，客户简单分成“好”和“坏”两类，0.5是确定他们区间的标准。信用评分模式是衡
量客户未知信用的标准，实际信用是不可测的。实际信用成为潜变量Y*，信用模式就是用函数关系把潜变量数值变成可观测的结果。人工智能的作用就是保证函数关系转化的实验数据贴近Y值。最后确定影响客户信用的因素并进行评分。
2.LDV的模式框架
LDV的模式框架如下：，这里是潜变量，是转换函数，它使的取值变成观测数据.加入0
成为观测数据分类的标准，取值概率如下：。显然，LDV分析框架下，模型的具体形式就取
决于累计分布函数的形式，如果是 Logistic 分布就是模型，连接函数，因变量取值概率。；模型评价以拟合优度、正确预测百分比和KS曲线为标准百分比P值0.5，潜变量Y值=1.百分比正确算法就是用正确结果除以总数。而KS曲线表示好坏客户累积概率差的最大值，是决定
信用贷款评级表 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
兰州商学院资信调查与评估论文 题目：信用类消费贷款评级表 学院、系：金融学院信用管理系 专业方向：经济学 年级、班:2011级信用管理班 学生姓名：李潇娜 指导教师：周复之 学号： 2014年5月10日
个人信贷信用评分模型所使用的评分方法也可以分为三类：专家判断法、定量模型法、专家判断法和定量模型法相结合的方法。专家判断法采用的是一种“自上而下”的建模方法，主要在没有足够历史数据的情形下使用，这些情形包括：没有建立数据库来系统地存储已有信贷业务的历史数据、对于新的信贷产品或处于信贷产品的早期等，该方法的优点是考虑的评估因素比较全，灵活性较高，缺点是在没有得到量化验证的情况下难以确定模型的预测能力；定量模型法则主要是在有足够历史数据的情形下使用，类型上可分为Logistic回归模型、多元线形回归模型、决策树模型以及神经网络模型等，该方法的优缺点则刚好与前一方法相反；而专家判断法和定量模型法相结合的方法(我们简称混合模型)则是综合了上述两方法的点，选择这一评级方法，并构建了以下两个模型：基于专家判断法的评分卡模型和基于定量模型法的Logistic回归模型。 1.评分卡模型。该模型可以通过数学表达式来加以表达，其中：Xi为第i个评估变量的取值，wi为对应的权重，N为评估变量的总个数，Score为最终的得分值(越高越好)。进一步可依据最终的得分值对个人信贷的风险水平进行等级划分，在该模型中Xi，wi都是基于个人信贷专家的经验和主观判断来加以确定的。根据前文所构建的个人住房贷款信用评分模型的分析框架，并通过与个人信贷专家的广泛交流，我们最终确定了打分卡权重,其中：以100分为满分，作为第一还款来源的借款人要素占有了最高的权重，为50分；包括住房抵押和担保在内的风险缓释要素作为第二还款来源占有次之的权重，为30分；贷款方案的权重占有剩余的20分，结合表1给出的收入充 2.足性和稳定性、借款名誉度和诚信度等各细化要素的具体指标及其取值，就可以基于该评分卡来对个人住房贷款做出信用评分。 3.定量模型
最新个人信用等级评分表
注1：健康状况 良好=无住院记录；一般=非重大疾病住院记录；差=有重大疾病住院记录 注2：社会信誉指社会知名度、社会职务、影响力等 注3：信用评分的量化指标必须与面谈人员的主观评价相结合，因为评分体系不可能涵盖所有因素，所有这部分得分必须完全由面谈人员根据与贷款申请人的接洽（包括气质、谈吐、素养、礼貌、思路、衣着等）给出。 信用分数对应的信用级别：
说明： 1、A级：表示债务人能够极好的债务安全保障。尽管各种各样的债务保护因素可能发生变化，但这些变化不大可能损害债务人相当稳定的偿债能力。 2、B级：表示债务人能够提供很好的债务安全保障。他们比A级债务人的级别低，只是因为存在其他因素使长期风险比A级债务人稍高。 3、C级：表示债务人能提供较好的债务安全保障。但是，可能存在一些会对将来产生不利影响和损害的因素。 4、D级：表示债务人能够提供必要的债务安全保障。然而从长时期来看，可能缺乏一些保护因素或某些保护因素不可靠。 5、E级：表示债务人债务安全保障是不可靠的。他们承担债务的能力中等，不能很好地保证将来偿还债务，质量的不确定性是这一等级债务的突出特征。 6、F级：表示债务人债务安全保障较差。从长期来看，他们按时偿付债务的能力可能不充足。 评分依据： 一、婚姻状况 已婚且夫妻关系好的客户，会比单身者更具有稳定性， 二、技术职称 是客户工作能力的见证。相对来说，有各等级工程师、经济师、会计师、优秀教 师等职称的借款人，往往信用较好。 三、工作状况 稳定性较高的行业从业人员也可以获得加分。如公务员、教师、医生以及一些效 益好的企业员工，时尚行业和媒体人士由于具有较强的消费能力，评级也会偏上。“餐 饮娱乐业的从业人员，获得高评级的可能性较小。” 四、经济能力 个人收入证明提供详细、收入稳定、收入增长有长远性展望的人士，都会得到比较高的评级。
评分卡模型 0 引言 信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。 信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。 信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。 1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型 本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。 1.1 建模的准备 1.1.1 目标变量的定义 研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。 1.1.2 定量指标的筛选方法 第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第四种定量指标的筛选方法：通过自变量的逐步回归法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 第五种定量指标的筛选方法：采用“Boruta”法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。 1.1.3 定性指标的筛选方法 定性指标的筛选是通过IV值选出适用于建模的指标。IV的全称是Information Value，
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用 刘莉亚 上海财经大学金融学院 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。
个人信用等级评定 个人信用等级评定的主要内容包括： （一）信用等级划分标准 与企业信用等级评定相似，个人的信用等级是对个人借款人的还款意愿、还款能力的综合度量，通过基于评估指标体系的积分进行划分，依信用度高低划分AAA、AA、A、BBB、BB和B级： 1.AAA级。综合得分90以上，客户的收入水平很高，偿债意愿很强，社会地位很高，家庭环境非常优越，一般可获得60万元额度的贷款。 2.AA级。综合得分在80分至89分，客户的收入水平高，偿债意愿强，社会地位高，家庭环境非常优越，一般可获得10万的贷款授信额度。 3.A级。测评得分在70至79分之间，客户的收入水平高，偿债意愿较强，社会地位较高，家庭环境比较优越，一般可获得5万元贷款的授信额度。 4.BBB级。得分在60至69分之间，客户的收入水平中等，有偿债意愿，有一定社会地位，家庭环境良好，一般可获得1万元贷款授信额度。 5.BB级。得分在50至59之间，客户的收入水平一般，有一定偿债意愿，社会地位一般，你家庭环境一般，一般只能获得5000元授信额度。 6.B级。得分在49分以下，客户的收入水平较低，偿债意愿不强，社会地位较低，家庭环境较差，一般只能获得3000元授信额度。 （二）信用等级测评方法 1.资格。借款人是否符合贷款对象要求；是否有隐瞒事实套取银行贷款及恶意透支行为；是否遵纪守法以及借款人诚实守信程度、对银行和其他债权人的还款记录等。 2.能力。包括借款人年龄、学历、职业、职务、职称等。 3.收入。包括借款人本人和家庭年收入、家庭人均收入、家庭负债总额、与家庭年收入额比重、月还本付期占家庭月收入的比重等。 4.环境。包括借款人单位的行业性质、经营状况和发展前景、借款人在现职年限等。 5.与银行的关系。包括是否为贷款银行客户、在银行贷款情况、借款人与银行的关系、借款人的信誉记录等。 6.测评指标。
评分卡模型开发技术报告 韩江涛 2018年02月12日
Contents 1前言1 2评分卡开发流程2 3数据获取3 3.1采样范围选择 (3) 3.2收集整理数据 (3) 3.3German Credit数据集 (3) 4探索性数据分析7 4.1统计特性和分布 (7) 4.2缺失值处理 (11) 4.3离群点处理 (14) 5数据准备16 5.1创建数据集 (16) 5.2平衡训练集 (16) 5.3数据分箱 (17) 5.4证据权重（WoE）转换 (20) 5.5相关性分析 (23) 5.5.1相关系数分析 (23) 5.5.2多重共线性检测 (24) 6变量选取和模型开发26 6.1模型指标变量选择 (26) 6.2模型训练 (26) 6.3Bias v.s.Variance (29) 7模型评价30 7.1混淆矩阵 (30) 7.2ROC、AUC和Gini值 (31) 7.3KS曲线及KS值 (32) 8评分卡创建和实施35 8.1评分卡创建 (35) 8.2评分验证 (37) 8.3评分卡实施 (39) 8.4拒绝推论 (39) 9监测40 10Appendix41 10.1Change Log (41) 10.1.12018-2-12 (41) 10.1.22017-10-20 (41) 10.1.32017-9-6 (41) 参考文献42
List of Figures 1评分卡开发流程图 (2) 2名义变量分布统计 (8) 3数值变量分布统计 (9) 4类别分布统计 (11) 5查看缺失值 (13) 6使用Cook距离标记离群点 (14) 7类别分布统计 (17) 8连续变量分箱结果 (19) 9WoE转换结果 (21) 10信息值 (22) 11相关性分析 (24) 12LASSO回归的交叉验证曲线 (27) 13LASSO Trace (28) 14学习曲线 (29) 15混淆矩阵及其衍生指标的定义 (30) 16ROC曲线和AUC (32) 17KS曲线和KS-value (34) 18German Credit的实际得分分布与理论分布对比 (39) List of Tables 1评分卡数据介绍 (3) 2评分卡刻度表 (35) 3评分卡表 (36) 4平衡数据集和非平衡数据集的效果对比 (41)
评级技术基础规范之六编码：P-J-B-0006 信用评级模型 （2012年11月版）
信用评级模型 （2012年11月版1） 信用评级模型是以企业经营和财务信息、行业信息、宏观经济信息和市场信息为基础，运用统计分析、专家打分等手段，以量化方式测算受评对象信用风险的评级分析工具，是评级方法在数理统计操作层面的具体表现形式，也是信用评级机构评级技术的重要组成部分。中债资信通过学习、吸收国内外评级模型设计理念，并在征求专家顾问团信用风险建模领域专家意见的基础上，确定了目前采用的评级模型类型。中债资信评级模型力求体现中国企业信用风险特点，减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的客观性、一致性和准确性。中债资信目前可使用的建模数据主要是发债企业数据和来自商业银行的信贷数据（以下简称“信贷数据”），发债企业数据包括经营数据和财务数据，但没有违约率数据；信贷数据包括借款企业的违约数据和大部分财务数据，但没有企业经营数据。基于可获得数据源及其质量，中债资信目前的评级模型为分行业的打分卡模型和二元选择模型。 一、经营与财务指标相结合的打分卡模型 以发行债券企业作为统计样本，以发债企业数据和信贷数据为主要数据源，选择合适的经营指标和财务指标，分行业建立打分卡模型。按照中债资信工商企业主体评级方法总论，对工商企业进行评级时，首先以经营风险和财务风险的综合平衡确定受评企业自身的个体信用等级，然后考虑外部支持等因素对企业自身个体级别进行调整，最终确定受评企业的信用等级。由于在同一行业内，不同经营风险程度的企业所能容忍的财务政策激进程度不同，因而经营风险对信用等级的影响程度存在显著差异。因此，在本评级模型中依据受评企业经营风险程度的高低对经营风险和财务风险赋以可变权重。此外，依据短板原理的评级思想，对弱势因素给予更高的权重以放大其对最终评级结果的影响。由于体现这一影响的调整过程具有明显的主观性，因此将此类调整以及其他难以量化的因素归类于模型外考虑因素。 在具体的模型设计中，相对应的采取分层建模思路：首先以线性加和形式得到经营风险模块得分和财务风险模块得分；然后根据经营风险得分情况确定两模块权重的分配，加权平均得到总分；最后根据其它难以量化的因素进行调整，得到最终对应级别。 具体模型形式如下： 1 2011年10月形成初稿并对外披露，2012年11月修订并正式发布。 - 1 -
附件4：信用登记评分表 指标大 类 序 号 指标名称 权 重 指标得分 项目经 理评分 评审经 理评分 （40%） 综 合 得 分 审批人 评分 （1） 审批人 评分 （2） 终审审 批人评 分 说明 企业及 企业主 基本状 况（50%） 1 企业经营 年限 6 2-7年(含) 7年以上2年（含）以内经营年限长，但仍 处小微企业阶段， 企业成长性低。 6 4 0.67 2 企业经营 场所性质 4 自有长期租赁短期租赁在同一场所连续 租赁时间达3年 （含）以上的为长 期租赁，3年以下 的为短期租赁 4 2.67 0.44 3 企业纳税 情况 5 连续三年完整纳税连续两年完整纳税一年完整纳税企业提供税务局 出具的完税凭证， 以上结果都不是， 此项得零分 5 3.33 0.56 4 企业及企 业主信用 记录 10 无逾期、欠息记录非恶意逾期、欠息2次 非恶意逾期、欠息2 次以上 通过人民银行企 业征信系统得到， 以上结果都不是， 此项得零分 10 6.67 1.11 5 企业主从 业经验 5 5年以上3-5年（含）3年（含）以下 5 3.33 0.56 6 企业主年 3 35-55岁（含）35岁以下55岁以上
龄 3 2 0.33 7 企业主住 房条件 3 自购无贷款房自购有贷款房租用住房 3 2 0.33 8 企业主婚 姻、子女状 况 5 配偶、子女均在本 市 配偶、子女在外地 配偶、子女在海外或 未婚或离异 5 3.33 0.56 9 企业主行 为习惯 3 无不良嗜好，无高 风险投资 有较高风险投资（证券、 期货等） 有涉赌、吸毒等不良 嗜好 3 2 0.33 10 企业或企 业主与我 司担保关 系的年限 2 2年以上1-2年(含) 1年(含)以下企业（主）在我司 已合作担保合作 期限 2 1.3 3 0.22 11 商业信用 4 交易对手评价高无违约行为交易中有违约行为商业信誉和市场 口碑 4 2.67 0.44 小计： 企业财 务状况 （30%） 12 资产负债率 6 ≤40% 40%-60% ≥60% (企业（主）负债 总和/企业资产总 和) )×100% 6 4 0.67 13 销售总收入7 贷款总规模的10倍 以上 贷款总规模的5-10（含） 倍 贷款总规模的5倍 （含）以下 客户贷款规模包 含本次申请金额
邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新 金融电子 《ＰＬＣ技术应用２００例》 您的论文得到两院院士关注 徐向阳：讲师 基于聚类的个人信用评分模型研究 ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｅｒｓｏｎａｌＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇＭｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ （１．河南公安高等专科学校；２．河南师范大学）徐向阳 １ 葛继科 ２ Ｘｕ，ＸｉａｎｇｙａｎｇＧｅ，Ｊｉｋｅ 摘要：信用卡公司是一个服务性的金融企业，如何提高在服务过程中的服务质量，改进服务方法，使公司的决策更为准确及时，是信用卡公司追求的一个目标。本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用，对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点，建立了一种决策树－神经网络个人信用评分模型，并针对该模型提出了一种近邻聚类算法，该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果。关键词：信用评分；神经网络；分类；聚类；决策树中图分类号：ＴＰ１８３ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｙｉｓａｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｔｏｏｆｆｅｒｓｅｒｖｉｃｅｓｔｏｃｕｓｔｏｍｅｒｓ；ｉｔｉｓａｔａｒｇｅｔｆｏｒｃｒｅｄｉｔｃｏｍｐａｎｉｅｓｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｈｏｗｔｏｅｎｒｉｃｈｔｈｅｗａｙｓｏｆｓｅｒｖｉｃｅｓ，ａｎｄｈｏｗｔｏｍａｋｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍｏｒｅｃｏｒｒｅｃｔｌｙａｎｄｊｕｓｔｉｎｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅ－ｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｃｒｅｄｉｔｃａｒｄｃｏｍｐａｎｙｆｏｒｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈａｐｐｌｙｆｏｒｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇ．Ｃｏｎｔｒａｓｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｓｏｍｅｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｓｏｎａｌｃｒｅｄｉｔｓｃｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔ，ｉｔｇｉｖｅｓａＶｉｃｉｎａｇｅ－ＥｘｔｅｎｄｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｔｓｕｓａｂｉｌｉｔｙａｎｄｕｔｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｒｅｄｉｔＳｃｏｒｉｎｇ，ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ 文章编号：１００８－０５７０（２００６）０９－３－０２２９－０３ １引言 随着信用卡的出现和发展，银行及其他信用卡的发卡机构认识到了信用评分的作用及重要性。由于每天申请信用卡的人数众多，无论从经济的角度还是从人力的角度，发卡机构都不可能完全依赖人工对申请进行审批，必须有一套比人工主观判断具有更好预测能力的自动信用评分系统。 信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息（即＂好＂客户）和违约（即＂坏＂客户）两类。具体做法是根据历史上每个类别（如期还本付息、违约）的若干样本，从己知的数据中找出违约及不违约者的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量借款人的违约风险（或违约概率），从而为消费信贷决策提供依据。 近几年，随着市场竞争的加剧以及计算机技术的发展，一些非参数统计方法以及人工智能模型逐渐被引入到个人信用评分模型中，如神经网络、专家系统、基因算法等均被应用到信用评分卡的开发之中。这些方法的引入在一定程度上克服了传统分析方法的综合分析能力差、缺乏整体概括能力的缺点，弥补了评价结果的一些不足。 神经网络技术（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ）是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布、非线性的信用评分问题，但它存在解释性差、训练样本集大和训练效率低等缺点。利用基于聚类的 分类信用评分方法可以有效克服神经网络技术在信用评分中存在的问题。 ２国内外常用信用评估方法 随着信贷业务需要，国内越来越多的金融机构以业务对象的个人信用记录作决策参考，或附以一些评分方法，但毕竟以主观经验为主。 国外已经有人做了大量的工作。提出了各种评估 模型：有ＦＩＣＯ评分模型、 神经网络模型、贝叶斯分析模型等等。采用了各种数学的、统计学的、信息学的方法等等。取得了一定的效果，特别是ＦＩＣＯ评分模型，更是在西方发达国家成为信用评分事实上的标准。 ２．１标准数理统计模型 表１美国不同行业常用信用评分模型 基于标准数理统计理论的信用评分模型是对大量的个人消费贷款的历史信用数据进行科学的归纳、总结、计算而得到的量化分析公式。在美国，不同的行业有不同的信用评分模型来帮助专业人士进行信用风险管理，如表１所示。 信用评分模型的关键是科学合理地选出信用变 ２２９－ －
个人信用评级指标 一、个人指标 个人指标主要描述个人的特征，从这些借款人的基本信息中，银行可以间接地了解到借款人的还款能力与还款意愿。个人指标主要包括： 1、年龄。年龄与借款人的收入能力和可支配财富有关。20岁以下的借款人，受其工作经验、学历程度等因素的影响，收入水平普遍较低，信用度最低，发生能力风险的可能性极大；20-30岁的借款人，随着工作经验和工作能力的不断提高，收入逐步上升，信用度随之提高；30-45岁的借款人，工作经验和工作能力处于人生的巅峰时期，收入水平最高、还款能力最强，发生能力风险的可能性最小；45-55岁的借款人，职业和收入相对稳定，随着年龄的增加，收入呈减少趋势，发生能力风险的可能性逐渐回升；55岁以上的借款人，大多数已离开工作岗位，收入水平下降，发生能力风险的可能性较大。 2、性别。一般认为女性的违约风险较小于男性。在我国，女性的法定退休时间比男性早5年，从实际情况看，女性在30-40岁的年龄区间收入水平最高，在35岁左右达到峰值；男性在35-45岁的年龄区间收入水平最高，在40岁左右达到峰值。因此，银行在能力风险分析中要考虑到性别的因素，适当加以调整。 3、婚姻状况。用于考察个人生活的稳定性。一般认为结婚的人生活更稳定，工作更勤奋，且大部分情况下，一个家庭有双份收入。有无子女也会影响到婚姻的稳定性，一般分为以下几种情况考虑：未婚、已婚无子女、已婚有子女、离异、其他。 4、受教育程度。按常规，受教育程度与收入水平成正比，受教育程度越高谋生手段越多，可工作的领域越广，则借款人的还款能力越强。包括：博士、硕士、大学、大专、高中专、初中及以下。 5、健康状况。良好的健康状况是稳定收入的保证，包括很好、良好、一般、差、很差。 6、单位类型。能体现收入稳定性和收入水平，便于评估借款人的还贷能力。我国目前的单位类型包括：机关事业单位、社会团体、国有企业、三资企业、上市公司、民营、私营、个体户和其他等。 7、行业情况。体现未来收入稳定性与收入水平。 8、职位或职称。体现收入水平和社会地位，这与薪酬制度有关。 9、就业年数及在现单位工龄。反映就业稳定性及收入能力。工作年限越短，收入的积累状况越差，反之，积累的收入较多。在现单位工龄越长如10年以上，借款人的就业稳定性越高，未来流动的可能性很小，信用度越高。在本职位工作年限较短如1以下的申请人提供前单位工作相关情况。 10、住房情况。一般认为住房情况可以反映借款人的稳定性，自有住房对应于较低的违约风险，并且必要时，可以作为抵押资产。住房情况一般包括：自置无按揭、自置有按揭、共有住宅、与父母同住、租用、集体宿舍、其他。 （二）经济指标 经济指标能够直接反映贷款申请人的还款能力! 主要包括： 1、个人月收入。这是反映借款人还款能力最直接的，也是最有效的指标。显然，个人月收入越高"收入的来源越稳定，还贷能力越强，违约风险越小。可以结合授信银行当地的经济水平划分为低收入、中等收入和高收入三个阶层。 2、家庭月收入。可以从另一个侧面反映还款能力。大部分情况下，个人代表家庭借款"因此还款来源可能来自家庭收入，这样"家庭月收入越高，则违约的风险越小。 3、家庭人均月收入，由于可能存在家庭成员多而导致家庭总的高收入，这个指标可以消除这种情况对银行审查的误导。 4、金融资产。包括股票、债券、存款、外汇、金银等，具有增值潜力和较强的变现能力，是充当质押或还款的有效来源。借款人持有的金融资产越多，说明其经济实力越强，还款能力越强。 5、其他资产。如遗产、自有车辆、除现住房外的其他房产等。可以考察借款人除第一收入来源以外的收入或者可支配财产。另外可以考察借款人的可抵押资产。 6、主要指商业保险。反映借款人抵抗意外事件的能力。我国居民投资理财型保险的可以认为具有较好的还款能力和意愿。 （三）信用指标 信用指标直接从过去的各种表现和行为反映借款人的还款意愿。主要包括： 1、是否有不良信用记录。主要考察借款人有无向银行贷款长期不还；有无信用卡透支久欠不还；有无
信用评分卡 信用评分是指根据银行客户的各种历史信用资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，授信者可以通过分析客 户按时还款的可能性，据此决定是否给予授信以及授信的额度和利率。 虽然授信者通过人工分析客户的历史信用资料，同样可以得到这样的分析结果，但利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。 一、引进信用评分卡的目的及意义 1、由于零售信贷业务具有笔数多、单笔金额小、数据丰富的特征，决定了 需要对其进行智能化、概率化的管理模式。信用评分模型运用现代的数理统计 模型技术，通过对借款人信用历史记录和业务活动记录的深度数据挖掘、分析 和提炼，发现蕴藏在纷繁复杂数据中、反映消费者风险特征和预期信贷表现的 知识和规律，并通过评分的方式总结出来，作为管理决策的科学依据。 2、目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式，审批依据是审批政策、客户提供的资料及审批人员的个人经验进行审批判断，存在以下问题： （1）信审人员对申请人所提交申请资料真实性的认定基本依赖于受理申请资料的信贷业务员的职业操守和业务素质，审批人员对申请人资料的核实手段 基本依赖于电话核查，对申请核准与否基本依赖于自己的信审业务经验，授信 审查成本高、效率低而又面临很大的欺诈风险，这种状况很难应对年末所谓的 “行业 旺季”中大规模集中的小额贷款业务需要。 （2）审批决策容易受主观因素影响、审批结果不一致，审批政策调控能力 相对薄弱。 （3）不利于量化风险级别，无法进行风险分级管理，影响风险控制的能力 及灵活度，难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。 （4）审批效率还有较大提升空间。 3、信用评分卡具有客观性，它是根据从大量数据中提炼出来的预测信息和 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
评分卡模型 Hessen was revised in January 2021
评分卡模型 0 引言 信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。 信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。 信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。 1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型 本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。 建模的准备 目标变量的定义 研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。 定量指标的筛选方法 第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显着的指标。 第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。 第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。 第四种定量指标的筛选方法：通过自变量的逐步回归法，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。 第五种定量指标的筛选方法：采用“Boruta”法，获取自变量中对违约状态影响最显着的指标。 定性指标的筛选方法
商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应 用 摘要：面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势，个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此，文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发，构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架，并将该框架具体应用于个人住房贷款产品；在此基础上，考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性，设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型，并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作，同时指出下一步的研究方向。 关键词：住房贷款信用评分模型；专家判断法；定量模型法 一、引言与文献回顾 从历史的视角来看，我国银行业最初是以对公业务为主，其特点是机构客户数量较少、资金规模大、参与的银行业务人员也较少。然而，面对经济全球化和金融国际化的激烈竞争，特别是随着外资银行的不断进人，极大地加剧了银行产品和服务竞争的白热化。因此，对私业务，即个人信贷业务这一发达国家银行的重要基础业务和利润支柱将成为我国商业银行今后发展的重点领域。个人信贷业务，例如房贷、车贷、信用卡消费及其他个人消费贷款，其特点是单笔业务的资金规模小、业务复杂且数量大，因此如继续沿用传统的人工审批方法，则必将占用银行大量的业务人员，增加成本，降低效率，从而影响银
行竞争力，同时也不符合全球银行业的发展趋势。 在国外已经发展了50年的信用评分是以计算机技术为核心的，以取代人力为特征的大规模自动化处理方法，是发达国家普遍采用的能够有效控制风险、降低业务人员数量、极大提高审批效率的商业银行革命性措施之一。因此，构建个人信贷信用评分模型对银行开展个人消费信贷业务有重要作用。 最初的信用评分是由评级人员依个人经验进行主观评价，之后发展到3C评价(品德、能力、担保)和5C评价(品行、能力、资金、条件和抵押担保)。这些多数是主观、定性的评价方法。为了降低信用评分中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用。这些方法主要包括：判别分析、Logistic回归模型、线性规划法、神经网络法和分类决策树法。 银行常常采用某种统计方法建立个人信用评分模型，至于具体采用何种方法则取决于不同方法对不同问题的预测精度以及建模人员的知识及偏好。线性判别分析是第一个用于信用评分模型的简单参数回归模型，而Logistic回归方法则是信用评分的一种常用方法，在预测二分性结果上，Logistic是一种准确性最高的技术。此外，其他的一些学者将一些非参数统计模型，如K—近邻判别、分类树应用于信用评分。 近年来在信用评分领域也开始尝试引入神经网络方法，Desai等和West等人都使用神经网络技术来构造个人信用评分模型。通过实证分析，他们验证了在各种变量间呈现复杂的非线性关系的情况下，神
招商银行信用卡综合评分标准1. 保障支持最高得分为15分(1) 住房权利最高得分为8分 无房 0分 租房 2分 单位福利分房 4分 所有或购买 8分 (2)有无抵押最高得分为7分 有抵押 7分 无抵押 0分 2.经济支持最高得分为34分(1)个人收入最高得分为26分 月收入6000元以上 26分 月收入3000~6000元 22分月收入2000~3000元 18分月收入1000~2000元 13分 月收入300~1000元 7分(2)月偿债情况最高得分为8分 无债务偿还 8分 10~100元 6分 100~500元 4分 500元以上 2分
3.个人稳定情况最高得分为27分 (1)从业情况最高得分为16分 公务员 16分 事业单位 14分 国有企业 13分 股份制企业 10分 其他 4分 退休 16分 失业有社会救济 10分 失业无社会救济 8分 (2)在目前住址时间最高得分为7分 6年以上 7分 2~6年 5分 2年以下 2分 (3)婚姻状况最高得分为4分 未婚 2分 已婚无子女 3分 已婚有子女 4分 4.个人背景最高得分为24分 (1)户籍情况最高得分为5分 本地 5分 外地 2分
(2)文化程度最高得分为5分 初中及以下 1分 高中 2分 中专 4分 大学及以上 5分 (3)年龄最高得分为5分 女30岁以上 5分 男30岁以上 4.5分 女30岁以下 3分 男30岁以下 2.5分 (4)失信情况最高得分为9分 未调查 0分 无记录 0分 一次失信 0分 两次以上失信 -9分 无失信 9分 招行授信政策: 申请条件： 年龄、学历、行业属性、工龄、财力情况… 内外部信用记录的查核 信用额度的核予 后续的信用额度调整规范
信用评分卡 信用评分是指根据银行客户的各种历史信用资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，授信者可以通过分析客户按时还款的可能性，据此决定是否给予授信以及授信的额度和利率。 虽然授信者通过人工分析客户的历史信用资料，同样可以得到这样的分析结果，但利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。 一、引进信用评分卡的目的及意义 1、由于零售信贷业务具有笔数多、单笔金额小、数据丰富的特征，决定了需要对其进行智能化、概率化的管理模式。信用评分模型运用现代的数理统计模型技术，通过对借款人信用历史记录和业务活动记录的深度数据挖掘、分析和提炼，发现蕴藏在纷繁复杂数据中、反映消费者风险特征和预期信贷表现的知识和规律，并通过评分的方式总结出来，作为管理决策的科学依据。 2、目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式，审批依据是审批政策、客户提供的资料及审批人员的个人经验进行审批判断，存在以下问题：（1）信审人员对申请人所提交申请资料真实性的认定基本依赖于受理申请资料的信贷业务员的职业操守和业务素质，审批人员对申请人资料的核实手段基本依赖于电话核查，对申请核准与否基本依赖于自己的信审业务经验，授信审查成本高、效率低而又面临很大的欺诈风险，这种状况很难应对年末所谓的“行业 旺季”中大规模集中的小额贷款业务需要。 （2）审批决策容易受主观因素影响、审批结果不一致，审批政策调控能力相对薄弱。 （3）不利于量化风险级别，无法进行风险分级管理，影响风险控制的能力及灵活度，难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。 （4）审批效率还有较大提升空间。 3、信用评分卡具有客观性，它是根据从大量数据中提炼出来的预测信息和行为模式制定的，反映了借款人信用表现的普遍性规律，在实施过程中不会因审减少了审批员过去单凭个人好恶和情绪等改变，个人偏见、批人员的主观感受、．人工经验进行审批的随意性和不合理性。 4、信用评分卡具有一致性，在实施过程中前后一致，无论是哪个审批员，只要用同一个评分卡，其评估和决策的标准都是一样的。 5、信用评分卡具有准确性，它是依据大数原理、运用统计技术科学地发展出来的，预测了客户各方面表现的概率，使银行能比较准确地衡量风险、收益等各方面的交换关系，找出适合自己的风险和收益的最佳平衡点。 6、运用信用评分卡可以极大地提高审批效率。由于信用评分卡是在申请处理系统中自动实施，只要输入相关信息，就可以在几秒中内自动评估新客户的信用风险程度，给出推荐意见，帮助审批部门更好地管理申请表的批核工作，对于业务批量巨大、单笔业务金额较小的产品特别适合。 二、信用评分模型的简介 信用评分模型的类型较多，比较使用的3个如下：
Ａ Ｂ Ｃ Ｄ Ｅ １项 目 本月 累计 本年计划 占收入计划（％） ２１消费税３２５３２５４１４３７．８４３２增值税２２３２２３２６４３８．４４４３营业税 ２４５２４５３０８７７．９４５４专项调节税３３３３３３４３９２７．５８６５个人所得税２６０２６０３０１８８．６１７６证券交易税１７０１７０１８９２８．９９８７遗产税 １０６１０６１４３９７．３７９８土地增值税６５６５６３５１０．２４１０９企业所得税 １８７１８７２１６３８．６５１１其中：集体 ７５７５９０２８．３１１２私营５７５７６３７８．９５１３其他 ５５５５６２４８．８１１４１０城乡维护建设税２０７２０７２０３７１０．１６１５１１车船税２６９２６９１８８４１４．２８１６１２房产税１６５１６５１７６４９．３５１７１３屠宰税１３８１３８２６１９５．２７１８１４资源税 １２６１２６１８３０６．８９１９１５土地使用税４９４９１０８０４．５４２０１６印花税 １２０１２０２４９３４．８１２１１７滞纳金及补税罚款１７１７３９６４．２９２２ 收入合计 ３００５３００５３７５１５８．０１ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! １引言 １．１个人征信相关概念 个人征信，是指第三方中介机构（即征信机构）把分散在不同授信机构、司法机构、行政机构等社会各个方面的个人信用信息通过合法手段进行采集、加工、存储到一个或若干个数据库中，进而形成个人信用档案，让授信机构在授信决策时能方便、快捷地查询到完整、真实的信用信息和信用评分。个人征信体系是一个庞杂的系统，它由一 整套个人征信制度和方法，以及个人征信主体、手段和产品构成，是与个人征信有关的业务和活动的总称，主要包括个人信用信息基础数据库、征信相关的法律法规、征信服务机构、信用产品市场、政府监督管理和诚信教育６个方面内容。其中建立标准化的个人信用信息基础数据库系统是个人征信体系建设的核心，开发有效可靠的信用等级评估产品、建立个人信用评估机制是个人征信体系建设的目标，这将有助于对个人进行客观、科学的信用状况分析，是降低银行信贷风险、稳定金融秩序、促进经济增长的关键所在。 １．２国内外征信业发展现状 从国际经验看，征信系统的构建主要有３种模式，而这３种模式的共同特点是都建有集中管理的全国性甚至跨国性数据库。（１）美国模式：也称市场型模式，其信用体 个人征信系统数据仓库与信用评估模型的构建 黄岚１，张晓晖２，殷树友２ （１．吉林大学计算机科学与技术学院，长春１３００１２； ２．长春金融高等专科学校，长春１３００２２） ［摘要］建立、健全个人征信体系有助于降低信贷风险、稳定金融秩序和促进经济增长。随着个人信用信息数据量的增多以及对数据分析需求的加大，构建个人信用信息数据仓库，利用多维数据分析和数据挖掘等技术，开发信用评估等增值产品将会是个人征信体系发展的必经之路。 ［关键词］个人征信系统；数据仓库；信用评估；信贷风险决策；数据挖掘；智能算法［中图分类号］Ｆ８３０．５８９ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１６７３－０１９４（２００７）０６－００６０－０５ ［收稿日期］２００７－０３－２３ ［基金项目］吉林省科技发展计划项目资助（２００５０６０３－２） ［作者简介］黄岚（１９７４－），女，江西临川人，吉林大学计算机科学与技术学院副教授，博士，主要从事计算机应用研究工作。 运行上述程序得到的结果如下表４所示。 表４ 某市税务局税收数据汇总表 中国管理信息化 ＣｈｉｎａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ ２００７年６月第１０卷第６期 Ｊｕｎ．，２００７Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．６