新产品发布 - 公司推出名为Credit Washing Solution的新解决方案 旨在帮助金融机构检测和打击信用清洗行为[1] - 信用清洗是指从信用档案中移除合法、准确且“未过时”的信用数据的行为[1][3] 市场问题严重性 - 今年美国约有5%的消费者因非典型原因导致坏账账户被隐藏 预计到年底将有100亿美元债务从信用报告中抹去[1] - 公司分析显示 过去几年消费者主动发起的坏账隐藏事件激增近700% 过去四年贷款机构主动发起的隐藏事件增加200%[1] - 存在非典型坏账隐藏的消费者 在新账户开立一年内发生坏账的可能性是未进行信用清洗消费者的3.5倍[2] 对信贷生态系统的影响 - 信用清洗对信贷生态系统造成损害 贷款机构因消费者信用和欺诈风险未被准确评估而遭受巨大财务损失[2] - derogatory数据被隐藏后 消费者信用风险平均被低估至少一个风险等级 极端情况下可能一夜之间从次级贷款者变为优质贷款者[2] 解决方案功能 - 该解决方案使贷款机构能够将潜在高风险消费者引导至人工审核 优化信用额度并减少早期坏账[3] - 解决方案提供三个核心指标：Credit Washing Default Score机器学习模型 Tradeline Washing Attributes算法和Inquiry Washing Attributes算法[5] 产品部署与集成 - 该解决方案最初作为公司信用和模型报告的附加功能提供 可在预筛选、预审和投资组合审查流程中应用[4] - 额外的交付渠道和第三方平台集成正在开发中 预计在不久的将来推出[4]

核心观点 - TransUnion推出业界首创的信用清洗解决方案，旨在帮助金融机构检测和应对日益增长的信用清洗行为，即从信用档案中非法移除合法、准确且未过时的信用数据[1] 问题严重性与市场背景 - 2025年美国约有5%的消费者因非典型原因导致坏账账户被隐匿，预计年底前将有100亿美元债务从信用报告中抹去[2] - 非典型数据隐匿导致信用评分被人为抬高，显著改变消费者风险评估结果[2] - 过去两年消费者主动发起的坏账隐匿事件激增近700%，过去四年贷款机构发起的隐匿事件增长200%[3] - derogatory数据被隐匿后，消费者平均信用风险至少上升一个风险等级，极端情况下可能一夜之间从次级贷款者变为优质贷款者[4] - 存在非典型坏账隐匿的消费者，在新账户开立一年内出现坏账的可能性是未参与信用清洗消费者的3.5倍[4] 解决方案功能与特点 - 解决方案采用先进分析和机器学习技术，提供三种核心指标[6][8] - 信用清洗违约评分：机器学习模型识别有坏账隐匿历史的消费者，预测其在12个月内对新账户违约的更高风险[8] - 交易记录清洗属性：算法计算六个业务领域（汽车贷款、银行卡、催收、抵押贷款、个人贷款、零售卡）和不同时间段内已报告坏账的变化[8] - 查询清洗属性：算法计算四个业务领域和六个时间段内硬查询的变化[8] - 解决方案最初作为TransUnion信用和模型报告的附加功能提供，可在预筛选、预资格审核和组合审查流程中使用[6] 行业影响与公司定位 - 信用清洗对信贷生态系统构成重大损害，贷款机构因消费者信用和欺诈风险未能准确呈现而遭受巨大财务损失[4] - 该解决方案使贷款机构能够将潜在高风险消费者引导至人工审核，优化信用额度，并减少早期坏账[6] - TransUnion作为全球信息和洞察公司，在超过30个国家拥有13,000名员工，致力于通过可靠的代表性促进市场信任[9]