判断性信用分析

什么是判断性信用分析？

判断性信用分析是一种根据贷方的判断而不是特定的信用评分模型来批准或拒绝信用的方法。判断性信用分析需要评估借款人的申请，并利用与类似申请人打交道的先前经验来确定信用批准。此过程避免使用任何算法或经验过程来确定批准。

打破判断信用分析

判断性信用分析主要由小型银行使用。尽管大型银行通常拥有更多自动化的信贷流程，但由于他们收到的申请量很大，小型银行将使用判断性信用分析，因为它们开发信用评分系统或聘请第三方建立信用评分并不经济。判断性信用分析的方法是独一无二的，它基于传统的信用分析标准，例如付款历史、银行证明、年龄和其他元素。这些被评分和加权以提供信用发行人使用的整体信用评分。

不同类型的信用评分

虽然判断性信用分析适用于小型银行，但大多数人更熟悉信用评分的概念，并且最常将其与FICO或 Fair Isaac Corporation 联系起来，后者创建了最常用的信用评分模型。较大规模的银行和贷方使用信用评分模型，该模型使用统计数字来评估消费者的信用度。然后，贷方使用信用评分来评估个人偿还债务的可能性。一个人的信用评分从 300 到 850 不等。分数越高，一个人在财务上就越值得信赖。虽然还有其他信用评分系统，但FICO 评分是迄今为止最常用的。

信用评分在贷方提供信贷的决定中起着关键作用。例如，信用评分低于 640 的人通常被认为是次贷借款人。贷款机构通常以高于传统抵押贷款的利率对次级抵押贷款收取利息，以补偿自己承担的更多风险。对于信用评分低的借款人，他们可能还需要更短的还款期限或共同签名人。相反，700 或以上的信用评分通常被认为是良好的，可能会导致借款人获得较低的利率，从而导致他们在贷款期限内支付的利息较少。

每个债权人都定义了自己的信用评分范围，但在计算信用评分时，信用局使用五个主要因素：付款历史、欠款总额、信用历史长度、信用类型和新信用。消费者可以通过保持按时支付账单和保持低债务的悠久历史来获得高分。