2007 年 3 月 28 日（美国明尼苏达州明尼阿波利斯）— 领先的分析和决策管理技术提供商 Fair Isaac Corporation (NYSE:FIC) 今天宣布，与大韩民国的消费信用信息第一供应商 Korea Credit Bureau (KCB) 签订多年协议。KCB 将推出和销售 Fair Isaac 业界完善的 Global FICO® 评分系统，帮助韩国贷款人加强消费风险评估、简化决策流程并增加盈利。
Global FICO 评分系统可按照消费者的信贷风险来划分等级。该系统旨在为各征信机构和各个国家提供一致的衡量标准，目前已建立消费信用风险评估的全球标准。Fair Isaac 技术加强了 Global FICO 评分模型，使其得以在任何已有完善征信机构数据的国家快速部署。Korea Credit Bureau 计划自 2007 年初起向金融机构和信贷机构提供 Global FICO 评分系统。
“我们与 Korea Credit Bureau 的合作，为大韩民国消费信贷市场的信货机构开启了新的篇章，”Fair Isaac 的全球评分解决方案副总裁 Ron Totaro 说道。“Global FICO 评分系统使整个韩国的信贷机构能够快速实施高预测风险评估解决方案。通过更好地控制风险，它们还可以加速决策流程和增加盈利。”
“Korea Credit Bureau 是由我们的信贷机构成员组建的，以便像发达国家那样，通过共享有利和不利数据来改进市场信用数据的质量，”Korea Credit Bureau 信用评估部门高级副总裁 Buhmsoo Choi 博士说道。“我们希望通过结合 Fair Isaac 业已证明的世界级分析科学，增强 KCB 的信用数据效用。通过使用 Global FICO 信用风险评分技术，我们期望信贷机构能够更准确地确定消费者的信用风险，并为其提供与风险情况相符的信贷产品。”
Fair Isaac 凭借数年来分析大量信用数据所获得的知识和经验，开发出 Global FICO 评分技术。通过设计各种预测变量，该评分技术整合了众多征信机构的配置和可用数据。
Global FICO 评分系统还可以协助信贷机构满足 Basel II（巴塞尔第二号协议）和其他合规要求。评分是对定制应用程序和行为模型的补充，并且在信用生命周期的所有阶段均可与内部分数结合使用，以改进整个信贷流程（从营销和创立新账户到全面组合产品管理）。
关于 Korea Credit Bureau
Korea Credit Bureau 作为韩国第一征信机构，由大韩民国 19 家领先的金融机构（作为股东）成立，以全面的方式评估各个消费者的信用声誉。与竞争数据供应商不同，KCB 作为韩国首家综合征信机构，不仅收集不利数据（如不良行为），而且收集各种有利数据。KCB 旨在按照“Common Asset of Korea Credit Business（韩国信贷业务共同资产）”口号巩固社会信用架构，并进一步成为世界级的“Best Practice CB（最佳实践征信机构）”。详情请访问 www.koreacb.com。
关于 Fair Isaac
Fair Isaac Corporation (NYSE:FIC) 让决策更明智。本公司的企业决策管理解决方案和技术使企业能够实现更多流程自动化，提升客户互动智能化程度。Fair Isaac 的客户遍及全世界。公司通过提高客户决策的准确性、一致性和灵活性，帮助他们扩大销售额、创造客户价值、降低欺诈损失、管理信贷风险、削减运营成本、满足不断变化的监管要求，以及开拓新市场，实现利润增长。Fair Isaac 成立于 1956 年，每年帮助客户制定数万亿条决策，这些客户涉及金融服务、保险、电信、零售、消费品牌商品、卫生保健以及公共部门等行业。
Fair Isaac 关于前瞻性信息的声明
除此处所含历史信息之外，本新闻稿中所含与 Fair Isaac 相关的声明，包括有关 Global FICO® 评分系统及本文中所述的关系和产品相关效益的声明，都是《1995 年美国私人证券诉讼改革法案》“安全港”条款界定的前瞻性声明。这些前瞻性声明具有一定的风险和不确定性，可能会导致实际结果产生重大差异，其中包括任何与产品实施、使用和功能相关的无法预见的技术困难，因客户不能从产品中获得实际收益以及产品无法实现预期结果而产生的风险，产品中可能存在的错误或缺陷，使用消费信贷数据和其他数据所适用的监管政策的变化，以及经常在 Fair Isaac 的 SEC 报告（包括截止到 2006 年 9 月 30 日的财年年报以及截止到 2006 年 12 月 31 日的 10-Q 表格季报）中所述及的其他风险。前瞻性声明应慎重对待。 如果这些风险或不确定因素之中有任何一项变为现实，或者这些假设中有任何一项证明是错误的，则可能会导致 Fair Isaac 的实际结果与其在这些声明中所描述的期望结果产生重大差异。Fair Isaac 对这些前瞻性声明的更新概不负责。
