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互联网金融背景下我国个人征信行业发展实践及展望

更新时间:2009-03-28

一、引言

近年来,互联网消费金融迅速兴起,“蚂蚁花呗”等类信用卡产品、“京东金条”等现金借贷产品、各类校园贷等产品层出不穷,P2P市场也飞速发展,线上的资金借贷越来越普遍。由于此类交易不提供实际抵质押物,借贷双方信息不对称导致的违约风险较大,截至2018年2月,全国问题互联网借贷平台数累计为4164家,占全部平台的比例高达68.7%数据来源:网贷之家(2018-02-28).https://shuju.wdzj.com/problem-1.html.。发展互联网金融个人征信行业,培育金融主体的信用评价体系,能够有效降低互联网金融交易中的信用风险,降低违约率。如中国人民银行征信中心与金融研究所联合课题组(2014)指出,互联网金融征信能有效约束消费者和投资者的互联网融资行为,促使其保护自身信用记录,从而实现融资消费和投资效益最大化[1];刘芸等(2014)指出,征信体系的健全与完善对促进互联网金融市场的健康发展具有关键作用[2]。然而,诸多因素制约我国互联网金融征信的发展,袁新峰(2014)指出,互联网金融信贷信息未纳入央行征信系统,导致借款人可以不受之前违约记录的影响[3];冯笑等(2015)指出,各征信平台数据彼此孤立、金融业务经验缺乏、隐私保护和信息安全问题成为制约我国互联网大数据征信发展的因素[4];赵红梅等(2016)指出,互联网征信面临信息标准和共享机制尚未建立、互联网征信活动易突破法律框架、互联网征信监管亟待加强等问题[5]。国内学者对如何推动互联网金融背景下我国个人征信业的发展做出许多有价值的研究,如叶文辉(2015)提出,我国应加强信息主体权益和隐私保护、推动大数据征信机构逐步接入央行征信系统、完善监管制度、强化失信惩戒力度[6];彭星(2016)通过研究欧盟《一般数据保护条例》,提出我国应建立系统的信息保护法律体系、明确有效统一的信息保护机构[7];戈志武(2017)介绍了发达国家的征信监管经验,提出应转变监管理念、丰富监管体系、引导自治与行业自律等[8]。本文以促进互联网金融个人征信行业发展为研究目的,在总结分析相关文献的基础上,结合工作实际,通过描述行业发展现状、剖析行业发展中遇到的瓶颈、参考国外先进的经验,提出具有可操作性的对策建议。

二、互联网金融背景下我国个人征信行业发展现状

(一)公私征信体系并存

我国目前的个人征信行业分为公共征信体系和市场化征信体系,以公共征信体系为主导,其核心是央行的金融信用信息基础数据库,由央行直属的事业单位征信中心负责开发、运营与维护,主要收集基本信息,接入系统的金融机构、小贷公司及部分互联网企业提供的借贷信息,以及法院判决信息、公积金信息等公共信息等。经过10余年的发展,已经较为成熟稳定,截至2017年7月,共覆盖9.32亿自然人,其中有信贷记录的有4.58亿人,自运行以来提供了45.21亿次个人征信报告查询数据来源:中国人民银行征信中心.个人征信系统运行月报,2017(7).。按照《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》规定,商业银行不得向未经信贷征信主管部门批准建立或变相建立的个人信用数据库提供个人信用信息,因此,央行的信用数据库在金融机构信贷数据上处于垄断地位,其征信产品多用于金融领域的放贷审查与贷后管理活动,如金融机构发放个人贷款、农户贷款、信用卡,小额贷款公司发放贷款等,在其他领域的应用并不广泛。我国市场化征信系统的建立尚处于起步阶段,由于央行征信系统对线上金融覆盖率较低,各互联网金融平台出于防范信用风险的目的,或向第三方征信机构购买信用信息,或建立基于自身业务闭环的个人征信系统。第一种模式以上海资信公司、北京安融惠众公司为代表,分别开发了针对互联网金融公司和小额信贷行业的信息共享平台,征信信息的采集和使用限于接入平台的机构。第二类模式如芝麻信用、腾讯征信等,这些机构主要依托自身业务平台的数据,通过自身模型评估得出消费者的信用评分,应用范围也仅限于本机构的金融业务,总体应用范围较窄,市场信息链不完整。2015年央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信等8家企业做好开展个人征信业务的准备工作,2017年11月中国互联网金融协会第一届常务理事会第四次会议审议并通过了由中国互联网金融协会与8家机构共同发起成立个人征信机构“信联”的事项,2018年1月4日,央行受理了百行征信有限公司(筹)(“信联”的全称)的个人征信业务申请,2018年2月22日,央行正式下发了百行征信的个人征信牌照数据来源:中国人民银行.关于百行征信有限公司(筹)相关情况的公示[EB/OL].(2018-01-04).http://www.pbc.gov.cn/rmyh/105208/3456248/index.html.,我国个人征信市场化的大门逐渐打开。“百行征信”将主要收集央行基础数据库未覆盖领域的信用信息,为传统金融机构外的类金融机构提供征信数据,对央行征信系统形成有力补充,拓展我国个人征信体系的内涵和外延。

(二)个人征信监管框架初步搭建

2008年,国务院将中国人民银行征信管理职责调整为“管理征信业”,2013年《征信业管理条例》正式实施,明确中国人民银行为征信业监督管理部门,自此,我国个人征信业开始步入了管理部门明晰、职责明确、搭建机制和有法可依的轨道[9]。中国人民银行承担的职责主要有:征信行业监管政策的制定;牵头推进社会信用体系建设;征信机构成立资质审核;对接入央行数据库机构各项法规遵守情况、业务合规性、信息主体权益保护等方面进行监督检查;征信宣传教育等。我国的个人征信行业监管依据的专门法律为2013年颁布的《征信业管理条例》,另外,《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》(中国人民银行[2005]第3号令)为部门规章,《民法通则》《中华人民共和国身份证法》《中华人民共和国网络安全法》中有对个人信用信息保护的分散条款,存在整体法律体系权威性不高、可操作性不强、涵盖面不全等不足,关于个人隐私保护,对信息提供者、信息使用者和征信机构的违规处罚等方面的规定有待进一步完善。

(三)个人征信市场前景广阔

我国目前的个人征信业发展相比发达国家仍有较大差距,主要体现在:一是市场规模小。截至2016年底中国个人征信加企业征信的市场规模仅约20亿元,且个人征信市场只占很小份额,而美国个人征信市场的总体规模则达到600亿美元数据来源:华道视界.解析美国征信行业如何长成参天大树[EB/OL].(2016-11-10).http://www.chinadatagroup.com/news_view.aspx?TypeId=5&Id=1504&Fid=t2:5:2.。二是征信数据应用范围窄。我国个人征信主要应用于金融场景等,而美国则应用于更多生活场景和商业场景,如市场营销、人才招聘、医疗服务、征收税款等。三是官方征信机构个人征信覆盖率仍然偏低。截至2016年5月,央行征信中心个人征信覆盖率为28%,远低于美国的92%数据来源:易观智库.中国个人征信市场专题研究报告2016[EB/OL].(2016-08-01).http://www.imxdata.com/archives/11237.。四是征信数据使用频数低,与美国相比仍有较大差距。这也从侧面反映出,我国个人征信市场拥有巨大的发展空间。同时,互联网金融的发展催生了对市场化个人征信的迫切需求:一是互联网消费金融公司在发放消费信贷时,面临央行征信系统对线上人群覆盖率低,线上群体个人征信数据缺失的问题,难以满足消费金融的需要,促使互联网企业自建征信部门或者与其他市场化征信机构合作收集征信数据,从而逐渐发展成为补足央行数据短板的重要部分。二是P2P平台借贷呈现笔数多、金额小、纯信用的特征,需要广泛收集资金需求方的信用信息,进行多维度刻画,风险范围、风险环节更加宽泛。但按照相关法律规定,P2P平台很难直接接入央行征信中心系统查询客户信用信息,通过线下对借贷方进行信用审查难度大、成本高,需要与市场化个人征信机构合作来完善平台风控体系。

(四)大数据征信成为发展趋势

数据是一切征信产品和服务的基础,数据的获取与挖掘能力也是征信机构的核心竞争力所在。个人征信的数据主要分为六个维度:基本信息、还款能力、负债记录、行为特征、社交资料、公共记录信息等。征信数据要产生价值,必须广泛采集这六个维度的信息,并清洗冗余信息,搭建模型进行加权分析,进而形成征信产品。互联网金融背景下,大数据、云计算等技术的应用,使新型征信机构普遍与互联网海量数据深度融合,形成“大数据征信”,且成为发展趋势:芝麻信用、腾讯征信等互联网征信机构依托股东所搭建的平台,以低成本收集海量数据形成先发优势,通过IT技术整合应用于多种场景,其中,芝麻信用依托阿里巴巴下属电商交易信息以及支付宝、余额宝以及蚂蚁金服采集的个人信用信息数据[10],腾讯征信依托财付通数据以及社交数据(不含微信私聊数据)。其他征信机构则依靠多年的风险评估经验、特色征信数据,深耕细分征信市场领域。如前海征信拥有“平安系”内部的数据,涵盖保险、银行、P2P、证券等数据,数据质量较高;拉卡拉信用的优势是布设拉卡拉的40余万家线下便利店数据,这些机构利用海量化、维度广的大数据服务多种生活应用场景,有力地拓展个人征信业的覆盖面和层次性。

三、互联网金融背景下我国个人征信行业发展瓶颈

互联网金融的快速发展为我国个人征信行业带来诸多挑战,在此背景下我国个人征信行业发展遇到的瓶颈主要体现在五个方面。

(一)信息主体权益保护有待加强

一是个人信息采集亟待规范。隐私权在欧美国家的立法实践中,一般都被确立为个人的一项重要宪法权利,但在我国隐私权尚未被正式确立为一项基本的民事权利,对于隐私权是否构成宪法权利也存在争议。按照《征信管理条例》规定:“采集个人信息应当经信息主体本人同意,未经本人同意不得采集。”实践中一些征信机构收集征信信息主要依托互联网大数据,通过其电商或社交平台自动记录用户的各类信息,且在信息记录后难以充分预期后续信息的运用渠道,很难达到《条例》的要求,造成未经授权收集信息和一次收集终身使用信息等问题,如果不能通过法律法规对互联网个人信息采集范围做出明确界定,并对违规行为制定较高的处罚标准,容易发生各类违规采集信息事件。如国内某些征信机构会采集诸如个人年龄、性别、血型、宗教信仰等不应被纳入信用评价标准的信息,甚至根据这些信息对用户进行差别对待。二是互联网金融的开放性导致信息安全问题突出。由于互联网金融背景下借贷的全流程在网络上完成,个人信息具有开放性,易受到黑客或病毒攻击,一旦信息被非法访问或篡改,加之互联网的扩散性,将对信息主体权益造成破坏性威胁。另外有些互联网金融公司将数据处理业务外包给其他技术公司,存在着信息泄露的隐患。如美国的信用评估巨头Equifax 2017年经历了一起严重信息泄露事件,由于遭到黑客攻击,导致1.43亿用户的个人信息(美国总人口3.2亿)遭到泄露,信息包括姓名、社安号、地址、驾照号、社保账号等,还包括20.9万人的信用卡号码,18.2万人的个人税收信用文件数据来源:人民网.美国信用评估巨头被“黑”1.43亿客户资料外泄[EB/OL].(2017-09-09).http://world.people.com.cn/n1/2017/0909/c1002-29525067.html.。三是信息主体维权难度增大。我国法律赋予信息主体异议权、投诉权和诉讼权,但在互联网金融背景下,大数据技术的应用使得个人信息被加工成众多衍生数据,数据处理及运用涉及多方主体,一旦权益受到侵害,信息主体将很难知晓侵权行为,并且难以举证和维权,异议权、投诉权等各项权益难以保障。四是我国法律规定征信机构对超过5年的不良记录应予以删除,但互联网的数据记录难以抹灭,信息主体的信誉重建权难以保障。

(二)信息共享渠道不通畅

[2]刘芸,朱瑞博.互联网金融、小微企业融资与征信体系优化[J].征信,2014(2).

(三)征信产品准确性有待提高

目前,市场化征信机构提供的征信产品很多,以芝麻信用分、腾讯信用等级为例,其所获取的数据单纯集中于其所处的行业领域,造成数据推算出的信用等评分不准确。如芝麻信用主要采集阿里系电商平台数据,因此高分用户往往都是经常性使用阿里系电商平台的用户,如果一个消费者是淘宝和支付宝的低粘度用户,信用分会很低。一些人则可以通过在阿里体系内人为地增加资金往来频率,以类似“刷信用”的方式提高芝麻信用分,这种评分结果必然不太准确。反观腾讯信用主要基于社交网络数据,由于微商发展的迟缓以及微信支付资金量远低于支付宝,使消费数据成为腾讯的短板;微信朋友圈的大数据,更多的是基于所发说说、日志的信息整合,内容往往推测出的是心理消费,也与实际消费能力相差甚远,因此数据推算出的信用等级也往往有失偏颇。

(四)监管措施有待改进

2.对征信机构给予业务指导

(五)征信环境建设不够完善

一是我国各级政府在社会信用体系建设方面做了大量工作,形成了行之有效的“失信人黑名单”惩戒机制,对失信人限制乘坐飞机等交通工具、进入高消费场所、购买不动产等高消费行为,但尚未囊括消费者在互联网金融活动中的失信行为,部分互联网平台和机构建立自身“黑名单”,但惩戒力度不足,影响范围较小。如阿里巴巴主要通过电商内部关闭网店、通告罚款等方式,消费者一旦脱离原借贷机构,就可以轻易抹去之前的违约记录,重新创造一份无违约的“完美报告”,赖账不还等失信行为时有发生。二是征信标准化建设亟待推进,我国目前缺乏统一的信息统筹协调机构,信息的跨区域、跨系统调配与交流较为混乱[11],征信标准化体系建设不够完善,缺乏具体操作层面上的量化的、标准化的规范。如缺乏数据报送标准、数据接口交换标准、征信服务标准等关键标准,增加了征信机构采集、分析和使用信息的时间成本,同时也阻碍了传统金融与互联网金融、线上与线下之间信息的顺畅共享。三是现阶段互联网征信行业遵循“丛林法则”进行激烈竞争,征信机构在利益驱使下可能违反征信原则,发生违规使用征信数据、侵害信息主体权益的行为。如某些征信机构与共享单车企业合作,未经信息主体授权将单车使用信息提供给共享单车企业,后者打着约束消费者骑行行为的旗号,对低信用评分者实行高价收费策略,此类征信业务不仅侵犯信息主体的合法权益,还助力共享单车企业借着信用约束的名义,赚取高额租金,违背征信行业独立、公正的理念。四是部分信息主体网络安全意识淡薄,对个人信息的保护观念不强,权益被侵害时的维权能力不足。调查显示,有超过80%的网民不能定期更换密码,超过75%的网民多账户一个密码,超过50%的网民不设开机密码数据来源:北京晨报网.公众网络安全意识调查报告发布[EB/OL].(2015-06-02).http://www.morningpost.com.cn/2015/0602/681870.shtml.。综上可见,互联网金融背景下的个人征信环境建设刻不容缓。

1.1 对象 2011年10月选择上海市长宁区6所2级医院,按主管护师:护师:护士为1∶4∶5比例采用分层抽样法中抽取护理人员200名。纳入标准:具有国家规定的护士执业证书;在临床护理中能接触到静脉治疗。200名护理人员中,职称:主管护师21名,护师79名,护士100名;学历:中专54名,大专115名,本科及以上31名。护龄:0~4年92名,5~9年36名,10~14年27名,15~19年14名 ,20年以上31名。

四、美国与欧盟个人征信行业发展的先进经验

美国与欧盟互联网金融背景下个人征信行业发展的先进经验值得我们借鉴。

(一)美国的先进经验

1.培育成熟的个人征信市场主体

美国个人征信业是全市场化模式,市场主体成熟,进行充分的竞争与发展,个人征信局艾克飞、环联,及个人信用评分公司费艾哲,都积极将大数据技术应用到信用报告中,并探索新的评分变量进行信用评分,同时在数据采集、信息分析、信息主体权益保护方面有着严格的规范;手机金融服务商Movenbank创新性地开发征信系统,通过收集eBay交易信息、网络交易信息、Facebook好友信息、Linkedln社交网络数据等,来推测消费者的信用等级,并据此制定不同的利率标准;非传统征信机构Zest Finance公司,收集非传统征信信息以及互联网信息,采用大数据模型进行分析,为被传统征信排除在外的人群提供服务,其基本理念是所有数据都和信用有关,其评分模型的初始变量多达7万多个。这些机构业务发展各具特色,都创新性地将大数据技术应用于互联网个人征信评估,并取得了良好效果。

本试验后期有少数麝进入泌香期,由于进入泌香期的麝血液性激素本身就有较大幅度的变动,故在数据分析时将有泌香反应的麝的数据去除。试验数据用Excel 2007进行处理,并应用SPSS19.0统计分析软件的One-way-ANOVA进行方差分析,差异显著时采用Duncan's方法对各组间平均数进行多重比较,以P<0.05(差异显著)作为差异显著性判断标准。试验结果以“平均数±标准误”来表示。

一是机构监管制度有待完善。首先是缺乏准入制度。众多机构纷纷加入互联网金融征信市场,导致互联网征信机构资质良莠不齐,征信业务合规性难以保证,如很多公司打着“大数据公司”的旗号开展征信业务,却通过黑客或黑市数据中介等非法渠道获取数据,使信息主体权益受到严重侵害,扰乱市场秩序,但我国现行法律对这类行为的处罚力度较小;其次是缺乏备案制度,部分互联网征信机构未在当地征信管理部门备案,导致在收到信息主体的相关异议或投诉时,征信管理部门难以联系到相应机构,异议或投诉核查难度大,征信监管效力降低;最后是互联网征信机构具有跨地域从业的特点,其客户量大、分布广,中国人民银行现行的“属地管理”难以形成有效监管。二是监管方式落后于互联网大数据技术的发展。现行的现场监管和非现场监管方式对新型互联网征信的监管效果将大打折扣:互联网征信虚拟化、数字化、数据库运行的特点使得现场监管难以找到着力点,不定时报送运营情况的非现场监管方式具有滞后性,难以匹配互联网征信实时高效的业务特点。三是对数据跨境流动的监管为空白。互联网金融背景下,数据跨境流动成为趋势,而我国相关的法律制度规定几乎为空白,境外机构在我国开展相应业务时缺乏有效监管,而我国机构由于缺乏相应的指导,在国际贸易中面临更多监管阻碍和诉讼风险。

大熊猫主食竹种有团竹(Fargesia obliqua)、冷箭竹(Bashania fangiana)、短锥玉山竹(Yushania brevipaniculata)、石棉玉山竹(Y. lineolata)等,因此大熊猫文化可视为四川竹文化的衍生[4]。四川省大熊猫栖息地作为世界自然遗产,跨越4个地级行政区,馆舍分布于7个自然保护区。其中雅安作为熊猫模式标本产地、熊猫文化发祥地以及“四川大熊猫栖息地”的核心区之一,现已拥有蜂桶寨国家自然保护区、碧峰峡大熊猫科研繁育基地等大熊猫基地,目前正在推进大熊猫国家公园体制试点工作。

互联网金融的飞速发展为个人征信业带来前所未有的变革,一方面,可以把没有传统信贷信息的群体带入信贷市场,另一方面,基于大数据的庞大变量规模使得任何偏差都会带来破坏性的影响,因此其数据处理结果的准确性和公平性常受到质疑,为此必须保证数据准确性、应用过程的透明性、模型的科学性,同时还必须考虑数据的相关性[12]。美国联邦贸易委员会、消费者金融保护局会对互联网大数据征信公司进行业务指导,鼓励其在应用大数据技术时考虑以下问题:一是数据是否准确,二是模型是否有缺陷,三是预测结果是否准确,四是否会导致公平和道德问题等,从而更加有效地防范风险。

试验结果表明,从第2周开始预消化蛋白显著提高了小鼠十二指肠、空肠和回肠黏膜SIgA表达水平,且试验一组效果优于试验二组。杨小军[5]在“灌胃大豆蛋白、面筋蛋白的胃蛋白酶酶解物对大鼠免疫功能的影响”中研究表明,灌喂两种蛋白水解液能显著提高肠腔SIgA水平,与本试验结果表现一致。SIgA是肠道黏膜免疫的核心,本试验结果说明预消化蛋白对小鼠的肠黏膜免疫功能具有促进作用。

3.完善相关法律法规

软件基本功能:CPU子系统驱动包括按键驱动、LCD显示驱动、看门狗驱动、与FPGA通信驱动;以驱动为基础,完成计数并显示、实时人机交互、发送数据给FPGA、中断接收FPGA命令进行操作。FPGA仲裁子系统驱动包括按键驱动、LCD显示驱动、蜂鸣器驱动、与CPU通信驱动、切换驱动;以驱动为基础,完成实时人机交互,与CPU数据交互,自动或手动切换、报警提示、仲裁控制输出。

在业务监管方面,美国修订的《公平信用报告法》囊括了新型的征信机构:当一个机构对消费者的信息进行分析,或者对一个群体进行分析,并将分析结果用于做出影响消费者的相关决定时,联邦贸易委员会、消费者金融保护局就将其认定为征信机构,并对其是否违反了《公平信用报告法》的相关规定、是否遵守征信业的基本规则进行监管[12]。在消费者隐私保护方面,2012年发布的《互联网中消费者数据隐私:全球数字经济中隐私保护和鼓励创新的框架》,强调了信息时代消费者隐私保护的必要性和紧迫性,明确了互联网用户有权决定哪些数据可以被征信机构及其他机构搜集使用,要求企业需负责任地使用用户信息,要求联邦贸易委员会加强对隐私侵犯的打击力度。2015年发布的《消费者隐私权利法案(草案)》,意图保护消费者网上消费隐私,要求企业在采集个人信息时需要明确告知个人已经采集了何种信息以及将如何处理采集到的信息,通过履行告知义务来防止对个人隐私的侵害。

每一个学生的学习能力与理解能力都是不同,教师要充分尊重学生之间存在的个性化差异,在高中语文课堂中教师可以开展微课教学,在课堂开始之前,教师可以把相关预习资料整理成微视频,发送到班级微信群中,让学生提前对所学要学习的内容有大概的了解,这样可以节省更多的课堂时间,把节省的时间用来讨论重点问题。同时,教师也可以把教学过程录制下来,制作成微视频,在课堂结束之后发送到微信群中,学生可以结合自身真实学习进度与需求,对微视频实施快进、后退、前进等操作,满足学生的个性化学习需求。在高中语文课堂中开展微课教学,可以让学生不受时间、空间的限制展开学习,充分提高语文学习质量。

(二)欧盟的先进经验

欧盟紧紧把握互联网金融的发展趋势,于2015年通过了《一般数据保护条例》(以下简称《保护条例》),同时约定全部欧盟成员国两年内转置为本国法律。《保护条例》的核心条款使得信息主体的个人主体权利大幅增强:第一,规定信息主体除享有知情权、同意权、异议权等权利外,还享有“数据的被遗忘权和删除权”,即当信息主体的信息被处理或者信息持有者已无合法缘由保有该信息时,信息主体有权要求相关机构删除该数据,以防止数据的进一步传播;第二,享有“数据的携带权”,在一定条件下信息主体有权取出自己的数据,并且可以作为一项资产管理;第三,细化了关于信息主体授权的规定,授权需满足四个必要条件:用于特定目的,与其他事项授权分开,授权可撤回,当数据控制者与授权主体地位显著不平衡时授权不能作为合法依据;第四,补充了司法救济和赔偿权利的内容。同时还有关于征信机构的数据保护责任、监管力度的增强、数据跨境流动趋于便利等相关规定,体现了欧盟在互联网金融背景下调整监管方式、适应新型征信业态、全面从严保护信息主体合法权益的先进理念。

五、对策建议

互联网金融的发展为我国个人征信业带来了新的发展机遇,同时也提出了新的挑战,通过上述对我国互联网金融背景下个人征信行业发展现状及瓶颈的分析,结合美国和欧盟的先进经验,主要从五个方面提出对策建议。

(一)加强对信息主体权益和隐私的保护

一是完善个人信用信息立法保护。要特别关注信息时代和大数据时代个人隐私保护的需求,把握公平与效率的平衡,通过立法严防个人信息的不当运用和个人隐私的泄露,针对互联网数据的无边界性,对征信数据中个人信用信息的采集、使用以及信息主体的各项权利义务进行前瞻性的规范,并加大处罚力度。可借鉴国外经验,增加信息主体的“数据被遗忘和删除权”“数据的携带权”,补充“司法救济和赔偿权”的内容,建立互联网金融背景下的信誉重建机制,全面从严保护信息主体的合法权益。二是建立个人信息互联网采集授权制度,明确互联网各平台对个人信息的采集范围。取消通过传统的格式化合同条款一次性取得信息主体对征信机构的概括性授权,代之以在互联网个人信息授权合同文中详细列举出具体授权事项,保障用户的知情权和选择权,防止个人信息被过度采集,避免信息使用未经授权提供给第三方。三是引导互联网征信机构加强对个人信息安全的保护。首先,明确互联网金融机构对业务真实性的审核职责,强制采取身份实名制,与公安、银行、社保等多方系统相连接,利用各方信息与客户申请资料进行匹配,保证业务的真实性;其次,提升技防措施,如推进数字证书、电子签名等安全认证服务,采用同步影像、个人指纹、密码等安全方式,对信息主体进行“本人”验证,通过IP地址、上网终端设备信息等手段识别互联网身份欺诈,以保障数据信息的安全和个人隐私;最后,明确互联网征信机构设置征信异议处理岗、建立异议处理制度、按规定处理异议和投诉的职责,保障异议及投诉处理的及时性和有效性,建立网络或手机应用程序等客户维权平台,保证维权渠道畅通。

(二)实现征信信息共享

可通过三种途径实现征信信息共享:一是由政府或行业协会主导,采用强制性分享措施,确立统一的行业对接标准,形成权威的征信大数据库,同时对接入机构在信息采集、数据库搭建、评估标准构建等方面提供技术支持,在税收等方面给予优惠。二是由一家或几家独立的第三方征信公司负责收集、汇总数据,各方主体根据需求自愿报送数据,形成一套相对完整的信用体系,统一对外输出征信产品,把握“百行征信”初创的契机,树立科学的运营理念,构建各股东机构参与日常运营的合理方案,确立个人征信数据的采集模式,引导互联网金融机构通过规范自身征信内控制度、提升人员素质及业务流程等途径,在信息采集、报送、使用方面达到统一的接入要求。三是将P2P平台网贷信息逐步纳入央行征信系统[13],实现小微企业和个人信贷的信用信息在更大程度上的共享和融合,打通网贷机构与央行征信系统之间的信息通道。

(三)加强征信产品的独立性与客观性

一是在市场经济条件下,征信机构应独立于政府以及其大股东之外开展征信活动,征信结果只基于客观的信用数据,减少直接或间接的行政干预。区分公共征信机构和民营个人征信机构,根据征信产品的生产成本和边际收益,制定出征信产品的市场化价格[14],在政策上引导传统征信机构进军互联网征信领域,为新型互联网征信机构进行产品创新提供较为宽松的市场环境,提高各类个人征信机构参与征信产品开发和服务的积极性和主动性,同时避免过度创新逾越信息主体权益保护的边界。二是应充分借鉴国外信用评分在数据量化、模型构建、评分依据等方面的先进经验,不断完善评估模型,确保征信结果的客观真实。如现行的信用评估模型更多考虑被评估对象的还款能力,不能充分反映还款意愿,为了避免由此造成的评估结果滥用,应加强对科学合理信用评分模型的研究,同时,充分发挥大数据优势,研究大数据分析模型和方法,并加强对大数据征信模型准确性与公平性的检验,具备条件的征信机构,可以通过多个模型进行多重交叉验证,来获得质量更高的征信结果。三是建立应用范围更广的评分模型,依托各互联网金融平台的数据库,尽可能增加信用评分的数据维度,并科学制定各个维度的数据在模型中的权重,降低通过单刷某一维度数据拉升信用评分的可能性,提升信用评分产品的准确性,扩大征信产品的应用范围。

3.过度包装,这实际上反映的是一种片面、错误的消费观念。在商品买卖中,支撑整个商品贸易活动的核心在于其使用价值。过度包装行为,则是将包装这一“无效”属性放在了核心位置。这是一种不健康的消费观念,其背后折射的是不成熟的消费模式。

(四)完善征信监管措施

一是建立完备的法律体系,将对重要方面、关键环节的约束提升到法律层面,提高威慑力;细化法律条文,增强可执行性,如对信息提供者、信息使用者及征信机构违规行为的惩戒措施进行具体的规定;制定针对互联网征信的专门法律,在消费者权益保护、数据采集及加工、信用修复等方面做出具有前瞻性的规范。二是建立协同监管体系。建立以中国人民银行为主体,银监局、发改委、互金协会等部门协同监管的体系,厘清各部门的职责,同时各部门下设信息主体权益保护办公室,共同协调信息主体权益保护事宜。三是完善机构监管制度。首先建立准入制度,保证互联网征信机构真正能够把握建立个人征信机构的理念,即第三方征信的独立性、公正性、个人信息隐私权益保护,并具备相应的资金实力、硬件设施、业务系统及完备的数据采集、加工、异议处理、信息安全等各方面内控制度;其次建立备案制度,包括业务开展方式、个人征信授权方式、征信相关岗位联系人等信息,以便监管机构掌握本地机构建立动态,方便核查异议及投诉情况,经营地或异议、投诉受理地监管部门负有监管责任,应在规定时间内履行核查责任,维护信息主体合法权益;再次适时扩大监管范围,当一个机构对个人信息进行分析,或对一个群体信息进行分析,并将分析结果用于对信息主体有影响的相关决定时,就将其纳入监管范围,视同征信机构进行相关监管。四是创新监管方式。首先是实行信息披露制度,要求大数据征信公司在其官方网站上充分、准确、实时地披露数据来源、评分模型、信息安全、异议处理等关键信息,提高运营透明性;其次是大数据征信公司必须保证信息采集留痕、数据处理可追溯、数据模型经得起检验,监管机构运用技术手段实行全方位的动态监管,以保证互联网征信产品的准确性及公平性;最后是建立数据跨境流动监管机制,充实相关法律法规,建立相对简化的数据跨境流通规则,鼓励数据在相关规则下自由流动。

水稻生产机械化应走社会化、专业化服务的路子,所以需要加大集中育秧设施建设和提高插秧机拥有量。一要加大插秧机购置补贴的投入,让农民有机可用;二要加大对集中育秧设施建设的投入;三要加大对机耕道建设和机具停放场库棚建设投入的力度。

(五)加强征信环境建设

一是完善惩戒机制。将互联网金融活动纳入我国“失信人黑名单”制度考察范围,对相关失信主体,除了线上的惩戒外,加强对其线下高消费活动的限制,加大其违约成本,使各方交易主体能够重视自身信用,避免逆向选择和道德风险的发生。二是大力推进征信标准化建设。应建立包含信息分类标准、数据采集格式、征信服务标准、信用报告格式、信用评价标准、异议处理标准、信息交换格式等因素的征信标准体系,要求所有个人征信机构都严格遵守,以打破信息壁垒、促进数据共享,全面加强对信息主体权益的保护,为监管提供明晰量化的依据,提升我国个人征信行业的整体发展水平。三是加强征信宣传与教育。各级部门要更加重视征信宣传,依托报刊、电台、电视、互联网等媒介,加强针对信息主体的网络安全知识宣传,法制观念普及,构建权益保护意识;同时针对征信机构开展征信业务合规宣传,营造良好的社会信用环境;在大、中、小各级学校设立系统化的征信课程,并紧跟互联网金融发展的形势,培养同时掌握互联网信息技术和专业征信知识的复合人才,为我国个人征信业的发展注入鲜活力量。

参考文献:

[1]中国人民银行征信中心与金融研究所联合课题组.互联网信贷、信用风险管理与征信[J].金融研究,2014(10).

征信业信用信息共享保障了美国征信行业的持续发展。美国征信机构之间虽有竞争,但是这种竞争主要体现在对于数据的管理、加工、保护和风险判断的良性竞争。反观国内,一是在征信机构之间,一般都拥有独占的数据源,不与其他机构共享。二是在商业银行与征信机构之间,按照有关规定,未拿到个人征信牌照的征信机构都不能向商业银行采集个人信用信息。同时,商业银行将数据分享给民营征信机构,还会有将客户数据泄露给竞争对手的风险。三是网贷平台游离于央行征信中心之外,网贷平台之间的信用数据也没有完全实现共享。个人在平台的违约行为并不影响其在线下向银行申请贷款,同时易出现借款人在多个平台重复借款的情况。征信业的未来在于合作,各类信用信息成为“数据孤岛”,势必会影响整个征信系统发挥其应有的作用。

[5]赵红梅,王志鹏.大数据时代互联网征信发展中的问题及应对策略[J].金融经济,2016(9).

[4]冯笑,陈翼.基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示——以阿里旗下“蚂蚁金服”为例[J].中国市场,2015(32).

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[8]戈志武.大数据征信监管研究[J].西南金融,2017(4).

[9]刘英章.发展我国个人征信业的思考[J].金融教学与研究,2015(2).

高校应制定适合大多数学生的就业教学,包括职业选择、职业道德、职业规范等,帮助学生树立职业人应有的责任感、使命感,提高学生的综合素养。同时,高校可以开展多种课程、活动,以促使大学生在就业意识、就业能力方面得到全面提升。此外,需根据每名学生的实际情况进行分层次、针对性的就业指导和职业生涯规划,让学生了解自己的性格、能力、兴趣等,加强对自我的定位和提升,避免盲目就业。

[10]刘新海.阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践[J].征信,2014(10).

[11]李真.中国互联网征信发展与监管问题研究[J].征信,2015(7).

[12]梅根·考克斯.个人征信原则与大数据应用[J].中国金融,2017(11).

数据挖掘是指从海量数据中提取前所未知、可能有用但隐藏的信息的过程。数据挖掘是基于统计学、机器学习、深度学习、数据库等的交叉学科,涉及很多算法,有着广泛的应用。根据数据挖掘方法来分,可分为机器学习方法、深度学习方法、统计方法和数据库方法等。

为了验证正交实验结果,在正交实验的最佳条件下作了5次平行实验,多糖得率分别为24.75%、23.37%、24.64%、24.94%、24.12%,平均值24.36%,均高于正交实验中的最大值,故验证了正交实验结果的正确性.

[13]王嵩青,田芸,沈霞.征信视角下P2P网贷模式的信用风险探析[J].征信,2014(12).

[14]袁璨,朱丽军.征信及信用评估中的道德问题研究[J].金融理论探索,2016(6).

 
刘国刚
《金融理论探索》 2018年第02期
《金融理论探索》2018年第02期文献

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