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VantageScore信用评分的使用量比上一年增长了20%以上,过去五年中增长了300%以上

发布时间:2020-01-04 12:36:08 来源:

康涅狄格州斯坦福德市,2018年10月15日-VantageScore信用评分模型背后的公司VantageScorereg Solutions,LLC今天发布了管理咨询全球领导者Oliver Wyman进行的一项市场研究的结果,该研究调查了VantageScore信用评分的使用情况由贷方和其他市场参与者进行。

奥利弗·怀曼(Oliver Wyman)研究了VantageScore信用评分在2017年7月1日至2018年6月30日之间的12个月内的使用情况(与一年前的类似研究一致),发现2,500多个唯一用户使用了近105亿信用评分。与去年的研究相比,这表示使用的分数数量增加了20%。

彼得·卡罗尔(Peter Carroll)表示:“这项研究证实,VantageScore信用评分已在多个用例中使用(例如,预筛选,发起/承销,投资组合管理,消费者披露/信贷监控)和所有贷方类别(抵押发起人除外),”奥纬咨询的合伙人。“特别是,我们发现贷方对使用VantageScore信用评分进行承销决策感到更加自在,这一点得到了证明,与去年的研究相比,评分使用增加了50%。消费者网站和传统银行也是VantageScore信用评分的重度用户,以此与他们的客户和/或潜在客户进行互动。”

该研究的其他发现包括:

公牛在用户总数中,使用VantageScore的金融机构数量增长了8%,达到近2500家,使用了大约64亿信用评分。

公牛在金融机构中,信用卡发卡行是VantageScore信用评分的最大用户,他们使用的信用评分总计约44亿。其中,至少有6800万VantageScore信用评分用于发行新卡。总体而言,根据《 Experian-Oliver Wyman市场情报报告》,在研究期间,信用卡行业发行了大约1.17亿个新的信用卡帐户。*

公牛向消费者提供VantageScore信用评分的公司使用的评分大约为23亿,几乎是去年同期的两倍。

VantageScore信用评分使用率的最近增长继续延续了至少五年的趋势。用户数量和使用分数的数量都大大增加了。

“在过去的五年中,我们看到了竞争的蓬勃发展。在此期间,VantageScore信用评分使用量增加了300%以上,用户数量增加了近12%。VantageScore信用评分的使用持续增长,以及我们如何更好地改变了信用评分行业,这证明了我们的模型能够为更多的消费者提供高度可预测的信用评分的能力,”该公司总裁兼首席执行官Barrett Burns说道。 VantageScore解决方案。

“反过来,这为贷方提供了信誉良好的申请人和借款人的扩展范围,其中许多人的服务水平不足,他们将有更多机会使用主流信贷产品。能够为信用评分市场带来竞争,我们感到非常自豪,并为如此众多的市场参与者选择在其业务中使用VantageScore感到高兴。” Burns继续说道。

奥利弗·怀曼斯(Oliver Wymans)的研究调查了所有消费者类别的使用趋势,包括信用卡,汽车贷款,抵押贷款,个人贷款和租户筛选。该研究表明,除抵押贷款部门要求贷方使用过时的传统评分模型外,所有市场均具有深度渗透。今年早些时候,国会通过,总统签署了一项法律,为模型开发商建立抵押贷款市场竞争。

伯恩斯总结说:“由于这项新法律,我们期待将信用评分竞争带给市场其他主要领域的好处扩展到抵押贷款人及其服务的消费者。”

该报告可在www.vantagescore.com/marketadoption上获得。

关于VantageScore解决方案

信用评分会影响您生活的许多方面,从您是否能够获得贷款,您将要支付多少利息到您是否能够租借公寓,无所不包。在VantageScore,我们了解信用评分的影响,我们认真对待这一责任。

VantageScore Solutions,LLC(www.VantageScore.com)是一家独立管理的公司,拥有VantageScore信用评分模型的知识产权,并且是评分创新的领导者。最近推出的VantageScore 4.0模型为大约3,000万消费者提供了评分,这些消费者通常不会被传统模型打分-在不牺牲可预测性的情况下。

贷方,房东,公用事业公司,电信公司和许多其他公司使用VantageScore信用评分来确定信用度。通过使用VantageScore模型,这些企业可以接触更多的消费者,反过来,消费者也可以获得更多的主流信贷。

尽管行业中有许多信用评分模型,但VantageScore的“双赢”是其创新的,高度可预测的,受专利保护的三局评分方法,可为贷方和消费者在所有三个国家信用中提供更一致的信用评分报告公司。

*研究指出,当今的贷方拥有复杂的信用决策引擎,在制定开户决策时,这些引擎通常会考虑一系列输入,包括来自多个模型的信用评分。

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