個人征信匯報中的劃分是金融機構關鍵調查要素，但是得分指標值和方式確是飛機黑匣子，不公布不全透明。那大家究竟 有沒有什麽方法去提升得分，為個體在社會發展中保持較好的個人信用品牌形象，進而有益於下一次借款得獲批呢？回答是：有規律性可尋。
指標值的歸類
盡管說每家金融機構指標值項和權重值並不完全一致，但關鍵的指標值或是互通。融合美國人那套觀念方式，能夠把指標值大致分成5類：各自為：還貸歷史時間，財務公司負債狀況，應用個人信用的期限，銀行信貸要求，已經運用的個人信用組成種類。
1.還貸歷史時間
還貸紀錄：例如銀行信用卡，住房貸款，購車貸款，質押貸的歷史時間付款狀況，24月還貸情況等（一些金融機構乃至看60月內的還貸紀錄）；
貸款逾期紀錄：例如貸款逾期的日數，未還款的額度，貸款逾期的頻次和距現在的時間長短，最近半年的重要毀約等。
2.負債狀況：例如授信額度與借款占比
3.應用個人信用的期限個人信用歷史時間的長短：例如信用卡消費了是多少期限，借款等信貸商品應用了是多少期限等。
4.銀行信貸要求查看頻次：最近查看頻次多，說明你一直在向金融機構多方面遞交申請辦理，銀行信貸要求充沛；
新設立的個人信用帳戶數：新開業的，歷史時間長短不久的帳戶總數。
5.已經運用的個人信用組成種類例如你是只采用過銀行信用卡，或是住房貸款，購車貸款等都涉及到。依據工作經驗，組成內的種類越多，成績越不好看。
從整體指標值占比上看，還貸歷史時間和負債狀況最重要，占有率高於60%的權重值。
實際應用必須融合金融機構的商品
那有會問，成績高了，那全部商品獲準都沒事了嘛？
回答是：不一定，只有說大概率上。
由於依據銷售市場實踐活動結果：個人信用得分尤其低和尤其高的人占有率都較少，大部分個人信用得分中等水平，大致聽從應用統計學中標準正態分布。而金融機構的設計產品有時是朝向某一固定不動客戶群的。
舉個例子：王思聰來找金融機構借100萬購房貸款和一個女白領借100萬購房貸款，你覺得金融機構會批哪一個？金融機構毫無疑問會想：這王公子家中賣房的還必須來借款買房？最後可能是女白領獲準。但換為王思聰辦100萬銀行信用卡和女白領辦100萬銀行信用卡，結果很有可能反過來，女白領很有可能被拒。
因此，還必須融合具體的商品。
個人行為具體指導
以不變應萬變，依據中國央行得出的得分影響因素表述，大家列舉在銀行信用卡清數，信用貸款，住房貸款申請辦理這種日常情景不良影響比較大的指標值，大夥兒留意搞好如下所示7點，維護保養優良的個人信用報告：
1.存有貸款逾期紀錄：提前6個月開展借款整體規劃，有貸款逾期早解決。
2.當今負債比較較多：債務額度比較大。
3.當今負債訂單數相對性較多：申請辦理分多筆信用貸款的要留意。
4.當今銀行信用卡負債訂單數相對性較多：一些大額分期或是以銀行信用卡為名申辦的信用貸款，要留意操縱取現頻次。
5.當今銀行卡額度利用率相對性較高：負債比率要操縱
6.最近增加負債訂單數較多：辦住房貸款前增加的負債要慎重
7.最近查看頻次較多：辦住房貸款前千萬別雙頭申請辦理
最終，本尊回應大夥兒都是在問的難題，即“申請辦理了許多銀行信用卡和信用貸款，結清了還會繼續
對個人征信有影響嗎？”
這個問題的回答較為覆雜，但有一點是毫無疑問的——放到之前只看負債比率和貸款逾期頻次的時期，這也是沒危害的，而如今定級和得分的時期，每一個個人的狀況都不一樣，徹底不可以套入他人的工作經驗，A和B有一樣多的銀行信用卡和信用貸款，但很可能定級結果就不一樣。
1.申請辦理了許多銀行信用卡+信用貸款，會危害“帳戶數”；
2.即便付清了，但12個月或24個月內的應用信用額度/占比有的實體模型會參照；
3.盡管付清了，但“申請辦理紀錄”都仍在，也會納入數據庫系統。
4.12個月或24個月內的查看頻次，有的金融機構也納入實體模型。
5.獨立說到銀行信用卡，頁數的不一樣也會危害，5張和15張，20張就不一樣，即便透現信用額度都類似。
6.最終，成績是動態性的，每個月都如何測算，提前掌握這種專業知識，每一年自身查驗個人征信2次，提早搞好整體規劃。
PS:開通“評分”的金融機構狀況：全國銀行業都啟用了，大點的地區性銀行業，消費信貸企業，汽車消費貸款金融投資公司也啟用了一些，一共一百多家。