AI智能总结信用报告的准确性一直是备受关注的话题。关于这一主题最具影响力的两项研究分别发表于2011年和2012年,尽管已时隔多年,这些研究仍是关于信用报告准确性的最全面综述。它们通过让具有全国代表性的消费者样本审查其信用报告并质疑任何认为不准确的信息来达成此目标。这些争议结果被用于确定十年前的信用报告准确性率。跨研究中确认导致信用等级下调的错误率介于0.5%至2.2%之间。信用报告的准确性需要多个实体的协作,包括信用报告机构(CRAs)、数据提供者(如贷款机构)和消费者。每个实体在促进准确性方面都承担着特定的责任。CRAs从数据提供者那里接收信息,并将其附加到个人消费者的信用档案中。数据提供者有责任向CRAs提供及时准确的信息。消费者有责任监控其信用报告,并核实其中包含的信息是否准确。在最近几个月,公众的注意力集中在征信机构在社会中的作用上。拜登总统提出了建立公共信用报告机构的提案。国会已就信用报告举行听证会。消费者金融保护局(CFPB)继续关注信用数据准确性。
信用报告流程依赖于许多实体合作有效运作。图1说明了信贷报告流程,该流程依赖于许多实体合作有效运作。信贷报告流程在FTC和CFPB等机构的监管下运作。消费信贷数据包含关于个人支付记录的极其详细和敏感的信息(例如所欠金额、未支付款项以及与贷款机构保持信用历史的长度),催收状态中的项目,公共记录信息(例如破产记录),以及关键的个人可识别信息(PII),例如姓名、出生日期、社会安全号码、地址和电话号码。
对国民信用参考机构(NCRAs)构成贡献的数据和数据来源的多样性带来了重大挑战。个人通常与不同的贷款机构有往来,在某些情况下还与债务催收机构有联系,而后者会向NCRAs提供数据。这些联系发生在消费者生活中的不同阶段。此外,提供者关于消费者的数据本身可能来自多种来源,例如消费者在不同时间提交的申请,或者(在债务催收机构和债务购买者的情况下)消费者已不再维持的关于先前关系的资料。这些数据可能包含申请或初始注册时出现的错误(无论是由于贷款机构或服务提供者的文书错误,还是由于消费者在数据输入中的失误),或者反映关于消费者姓名、地址或其他身份信息的过时信息。鉴于来自不同来源关于特定消费者的数据中不可避免地会出现错误或不一致,NCRAs在汇编关于该个人的信用档案时,必须在准确性和完整性之间取得平衡。
关键指标PERCFTC信用报告争议比例确认错误的信用报告百分比% of credit reports with confirmed errors that resulted in信用评分变化% of credit reports with confirmed errors that resulted in a转变为较低风险的信用等级PERC和FTC研究的特点在于它们通过要求研究参与者对信用报告中的任何感知不准确之处全程参与争议程序,来检验准确性。尽管两项研究有许多相似之处,但在一些关键方面(如抽样人群和向研究参与者提供的指导水平)存在差异,这导致了下表中总结的不同结果。
过去十年间,信用报告领域发生了显著变化,其驱动因素主要包括三类:塑造信用报告流程和行业参与者行为的监管和法律发展;NCRA为提高信用报告效率所采取的措施;以及影响数据提供方、消费者及其他行业参与者的生态系统发展。以下部分回顾了推动信用报告变化的因素,其中许多因素可能已提高了信用报告的准确性。
经由CFPB投诉程序针对NCRAs的投诉近年来显著增长。可以预期,随着对争议和申诉程序的更大了解、信用评分的更多可见性、信用修复公司的兴起以及《关怀法案》条款实施所面临的挑战,投诉将会增长。鉴于信贷报告生态系统中的利益相关方在过去十年为提高准确性和增加透明度所做的巨大努力,先前 FTC 和 PERC 准确性研究的结果已过时。要获得当前关于信用报告准确性的看法,需要进行一项强大的新研究。





