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加快征信業發展要引進國外經驗
2017-01-25 作者: 鄭渝川 來源: 經濟參考網

  支付寶11月24日發布新版本,主推社群產品“圈子”,并因此引發風波。分析人士表示,支付寶的社交屬性一直偏弱,使之不能像微信那樣被用戶高頻使用。從這個意義上講,阿里巴巴設法增強的支付寶社交屬性,并沒有問題,但此次調整卻使得許多不堪入目的大尺度照片出現在“圈子”之中,只允許女性用戶發布內容上傳照片,芝麻信用分等于或高于750分的用戶(即所謂的優質客戶)可以評論。

  此事件引發廣泛關注甚至是公憤。業內人士關注的是,芝麻信用積分被企業濫用,這嚴重有悖于起碼的行業慣例。征信數據及積分、評分,在美國等許多國家,只能被用于經濟用途,如保險、就業、購房、租房等。此事件暴露出我國征信體系及相關監管的不完善。

  征信體系是現代經濟運行的重要基礎,對于降低社會交易成本具有不可替代的作用,甚至可以被認為是重要性不亞于產權等中介服務的基礎設施。我國近年來積極引進歐美發達國家的經驗,加快發展市場化個人征信機構,相繼出臺了《征信業管理條例》、《社會信用體系建設規劃綱要(2014-2020)》。然而,毋庸諱言,由于我國征信體系建設起步較晚,金融、經濟和法制環境的配套機制還很不健全,因而發展水平還遠遠不能適應經濟發展的需要。隨著大數據的廣泛應用,中國征信業發展還需要同步實現從現有的數據自動處理技術、數據庫技術到大規模、自動化的數據挖掘技術的升級,并匹配建立起來自金融等行業的支持機制,以及有效的風險管理和監管體系。支付寶“圈子”風波的出現,從反面凸顯了加快征信業及風險管理和監管體系發展的緊迫性。

  中信出版集團“清華五道口互聯網金融叢書”最新推出了信用風險研究專家、北京大學金融研究中心兼職研究員劉新海所著的《征信與大數據:移動互聯時代如何重塑“信用體系”》一書。這本書深入介紹了美國個人征信業的發展概況尤其是三大個人征信機構、企業征信巨頭,以及服務垂直領域的專業征信機構、基于互聯網的新興征信服務公司;然后切入大數據時代,就個人征信機構運用大數據征信技術提供服務的各種探索進行了敘述和點評;最后分析了全球個人征信業面臨的機遇與挑戰。這本書對于我國加快個人征信業發展,完善相關管理和監管體系具有重要的指導意義,同時也對于廣大個人用戶增強信用風險意識、提高個人信用管理水平提供了可行的思路和方法。

  美國是個移民社會,尤其是早中期,隨著大量移民流入,傳統金融機構很難判斷個人和企業信用。這使得早在北美殖民地時期,美國民間就開始出現地方性征信機構。之后的100多年,征信業隨著信貸市場的逐步繁榮而獲得發展,但真正意義上迎來騰飛要等到計算機技術的出現。征信業的快速發展,在美國社會也催生出各種亂象,為此,美國官方制定了《公平信用報告法》,要求征信行業必須停止報送如婚姻、個人職位升遷、犯罪記錄等信息,聚焦于經濟類信息,如違約和拖欠債務。到了20世紀90年代,數據庫技術的成熟誘發了三大征信機構出現,初步形成了博睿、艾奎法克斯、環聯等全國性征信機構,與專業征信機構、征信服務公司的細分市場,個人和企業已經養成了積極查看信用報告及重視自身信用的意識。美國政府也隨之完善了相關的監管法律法規,在美國,還有美國消費者數據行業協會承擔著行業管理的職責。

  按照書中的介紹,博睿等美國三大征信機構,是通過一系列的收購兼并而成長起來的巨頭企業,能夠為個人和企業用戶提供廣泛的信用服務、決策分析服務、市場營銷服務、電信數據托管,還注重對已有數據進行精耕細作般的深加工。

  值得一提的是,谷歌風投等互聯網投資基金也投資了新興的征信服務公司Credit Karma,這與我國國內阿里巴巴與騰訊直接成立征信子公司頗為相似。基于互聯網的大量交易數據以及延伸獲得的用戶隱私數據,能否納入征信范疇(例如非經濟數據),又能否在未經用戶明確許可的情況下被征信企業使用,監管部門需要盡快拿出具體的監管框架,確保在更好的利用互聯網技術進行征信商業模式創新的同時,盡職保護個人隱私。

  書作者在全書第二部分談到,大數據為征信機構提供了全新視角,不僅可以采集更為海量的信息,特別是將消費者公共記錄納入其中,而且還建立起基礎的大數據技術、增強的數據匹配連接能力。以環聯為例,這家機構還在努力研發下一代技術,推動聲紋級別技術的深度應用,并加快數據匹配處理能力,使得數據建檔、數據清洗、數據入庫速率提高。大數據還將幫助征信機構更好的開展數據分析和服務。

  書中介紹了常見的信用評分,指出這是消費者信用市場的重要元素,可被廣泛應用于信貸、保險、其他消費場景甚至宏觀經濟分析,介紹了國外不同市場就信用評分應用的各類嘗試,但提醒指出,信用評分不能被濫用。

  就征信數據如何應用于宏觀經濟,書中也給出了解讀,包括中觀層面的風險信息服務,以改善宏觀經濟部門改善貨幣信貸政策,更好的推進金融監管,改善消費者權益保護;以及宏觀層面的風險信息服務,如更為迅捷的實現對金融風險的識別,從根本上解除或降低爆發系統性金融風險的危險。

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