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银行和信用卡公司等贷方使用信用评分来评估向消费者放贷所带来的潜在风险，并减轻坏账造成的损失。 贷方使用信用评分来确定谁有资格获得贷款、利率是多少以及信用额度是多少。 贷方还使用信用评分来确定哪些客户可能带来最多的收入。 在授权访问或授予信用之前使用信用或身份评分是可信系统的实现。 信用评分不仅限于银行。 其他组织，例如移动电话公司、保险公司、房东和政府部门，也采用相同的技术。 信用评分也与使用许多类似技术的数据挖掘有很多重叠之处。

企业信用信息基础数据库系统数据接口规范（住房公积金信息采集格式）.doc

为了提高企业信用风险评估准确率，提出了基于PSO-BP集成的企业信用风险评估模型。使用Bagging抽样技术获得足够多不同的训练数据集，用不同的训练集子集训练得到不同的PSO-BP组合成员分类器，最后通过多数投票准则整合不同组合成员分类器的分类结果。分别在包含了国内外公司的详细数据的数据集上证明了模型的有效性。

GB 32100-2015 法人和其他组织统一社会信用代码编码规则

GB 22120-2008-T 企业信用数据项规范

本次系第 4 次修订， 较 2019 年 9 月修订的版本，调整内容如下： 1、更正了借贷账户信息单元中“账户标识”、授信协议信息单元中“授信协议标识” 2 个 数据项描述中不准确的部分内容等

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Skorecard scorecard是scikit-learn兼容的python软件包，可帮助简化信用风险接受模型（记分卡）的开发。 记分卡是银行在信贷决策过程中使用的“传统”模型。 在内部，记分卡是Logistic回归模型，其利用合并到不同组中的功能。 装箱过程通常由专家手动完成， skorecard提供了使此过程更容易的工具。 skorecard建立在以及 ， 和等其他出色的开源项目。 特征 :star: 自动化scikit-learn管道内的功能存储。 Dash Webapp可帮助您通过业务知识手动调整功能的存储桶（尚不可用） sklearn.linear_model.LogisticRegression扩展，它也能够报告p值 绘制和报告以加快分析和编写技术文档的速度。 安装 pip3 install skorecard 文献资料 参见 。

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