更广泛的信息共享有助于扩大信贷 Broader information

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1、获得贷款的申请者的百分比获得贷款的申请者的百分比 Percent of Applicants who Obtain a Loan39.874.8Negative only Positive andnegative info89% increase in approval rate75.483.4Bank informationonlyBank and otherLender information11% increase in approval rate如果只根据负面信息进行评估，如果只根据负面信息进行评估，每每1010万名贷款申请者中将会万名贷款申请者中将会流失流失3.53.5万万名潜在优质

2、客户名潜在优质客户 Out of 100,000 Applicants 35,000 potential good customers are lost if assessment is based on negative info only.贷款批准率贷款批准率上升上升89%贷款批准率贷款批准率上升上升11%只使用负面信息使用正面和负面信息只有来自银行的信息有来自银行和其它贷款人的信息来源：Barron and Staten (2000). 数据显示了在目标违约率为3%时，所模拟的信贷可获得性 Source: Barron and Staten (2000). Figure shows th

3、e simulated credit availability assuming a target default rate of 3%.2 哪些是“无法评分”的客户 Who are the unscoreables? 贫穷的消费者、非正规经济、微型企业 Poor consumers, informal economy, micro businesses 他们用现金支付，“信用记录”很单薄甚至根本就没有 They pay cash, have a “thin-credit history” or “no history” at all 在美国，大约有35005400万人口尚未纳入征信体系 In

4、 the US approx. 35-54 million remain outside the credit system “非传统”/”替代性”数据来自哪里？ What are the sources of “Non-Traditional”/“Alternative” data? 电信公司、公用事业机构、有线电视、保险公司等 Telcos, Utilities, Cable TV, insurance, etc 对这些款项支付的及时性可作为有效的风险指标，以及建立信用记录的快捷方式 Regularity on these payments is a good risk indicator

5、, and a shortcut to build a credit history 但是，因为规制方面的限制或者缺少信息共享的法律依据，征信局一般无法收集到这类数据 However this data rarely reaches the CBs because of regulatory hurdles or lack of legislation regulating its sharing 在巴西，新的征信法将允许共享非传统数据 In Brazil the new CB law project allows the sharing of non traditional data* 来源

6、：2007年2月17日经济学人 Source: The Economist February 17 2007“ 移动电话支付总额在2008年（*）将从32亿美元攀升至370亿美元到2010年，仅在中国/印度就会有12亿部手机 Mobile phone payments will climb from $ 3.2 to $37 billion in 2008(*)By 2010 more than 1.2 billion handsets in China / India only”支付系统中的新赢家：移动电话 New winner emerging among payment systems:

7、 the mobile phone “非传统数据非传统数据”增加了信贷的渗透率增加了信贷的渗透率 “Non traditional data” increases credit penetration来源：2006年，国际政治与经济风险咨询公司放贷给应得到信贷的人 Source: PERC, “Give Credit Where Credit Is Due”, 2006示例：根据目标逾期率确定的贷款批准率（VantageScore评分模型）与公用事业机构有交易的个人与电信公司有交易的个人贷款逾期率含公用事业付费信息（#1）不含公用事业付费信息（#2）含电信付费信息（#1）不含电信付费信息（#2