内容摘要: 个人通用信用评分系统基于全国统一的个人信用信息基础数据库的数据，采用数据挖掘和统计分析方法，通过综合考察个人的信用行为特征，对其还款意愿和还款能力进行评估计算得到个人通用信用分值。

据新华社电中国人民银行副行长朱民24日在中科院虚拟经济与数据科学中心成果发布会上表示，经过3年多的努力，个人通用信用评分模型基本开发完成，目前已在部分商业银行进行验证，并有望在年内进入实际应用阶段。

个人通用信用评分系统基于全国统一的个人信用信息基础数据库的数据，采用数据挖掘和统计分析方法，通过综合考察个人的信用行为特征，对其还款意愿和还款能力进行评估计算得到个人通用信用分值。

据中科院虚拟经济与数据科学研究中心常务副主任石勇教授介绍，该评分系统的分值范围在0分至1000分之间，分数越高，说明受评者的信用风险越低；分数越低，说明受评者的信用风险越高。该系统依托中国人民银行个人信用信息基础数据库，收纳个人信息超过6.5亿人，其中可用于进行信用分析的完整数据信息超过1亿人。

中国人民银行征信中心介绍，从商业银行已经完成的验证情况来看，个人通用信用评分的表现效果良好，初步可以应用于金融生活的各个方面，如信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理及其他消费信贷管理领域，给授信决策和贷后管理提供了一种新的工具。