《大数据背景下的个人信用管理体系研究,信用管理论文.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据背景下的个人信用管理体系研究,信用管理论文.docx（14页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、大数据背景下的个人信用管理体系研究,信用管理论文内容摘要：市场经济是一种信誉经济, 个人行为信誉影响着整个市场经济的规范运行。针对社会现象, 建设个人信誉管理体系对整个市场的信誉管理起着至关重要的作用。但是现实社会的信誉基础薄弱, 公民信誉约束力不高。文章基于现今大数据的背景, 讨论个人信誉管理体系建设的思路。已有研究提出了对个人信誉管理制度的见解, 文章研究拓宽了关于大数据时代与个人信誉管理体系之间关系的理解, 提出了大数据背景下个人信誉管理体系构建的思路与建议。 本文关键词语：个人信誉; 管理体系; 信誉评估; 信誉报告; 1 研究背景 信誉是经济社会良性运转的 基石 , 其为契约经济的运
2、转提供必备的有效保障。在社会经济生活中, 个人是最基本的行为单位, 市场主体的行为活动都是通过个人的行为决定的。但是随着市场主体的增加, 在市场基础不稳固、市场监管体系不健全的情况下, 市场逐步呈现出不规范的状态, 道德风险具有极高的隐患, 对失信者的约束、惩治也较困难, 对守信者的支持和奖赏亦无法落实。对于社会生活中不守信的现象, 究其根本源头, 原因之一便是缺少一套完好翔实的个人信誉记录体系, 以约束和惩治个人的不信誉行为。因而, 社会主体面对构建适应时代的个人信誉管理体系等现实问题。 建设个人信誉管理体系是建设社会信誉管理体系的基础, 也是其必要条件。社会需要第三方机构执行信誉评定, 加
3、快建设信誉管理体系, 宏观上能够维护社会经济的稳定, 降低交易成本, 提高相关部门的管理效率, 提高社会经济活动的效率, 有效释放诚信红利, 鼓励信誉行为的产生, 促进社会文明和谐发展。例如, 当前我们国家央行的金融信誉信息基础数据库采集的信誉数据主要是来源于各金融机构的借贷信息, 其提供的个人信誉报告仅侧重反映信贷方面的情况, 而庞大的学生群体、自由职业者等用户难以获得信誉服务。因而需要完善的信誉管理体系丰富评价维度、扩大信誉数据、延伸信誉服务, 愈加全面地反映信誉表现。这种伴随人一生的信誉记录促使个人约束行为, 进而加快整个社会的信誉化发展进程。 (促进大数据发展行动纲要和(大数据产业发展
4、规划2021 2020年的发布标志着我们国家大数据产业的发展环境将进一步优化, 大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长。大数据时代 一切数据皆可用 成为社会信誉体系的新思路。正如前亚马逊首席科学家、斯坦福大学讲师维根教授所言 数据是新的石油 。数据已成为国家基础性战略资源, 大数据对个人信誉管理体系的建设起着重要影响, 1传统互联网服务商积累了海量行为数据, 且互联网兴起提供了愈加丰富的信誉数据来源。移动互联网、物联网、云计算等信息技术快速发展且应用领域不断扩大, 使利用大数据技术及理念进行信誉管理, 构建基于大数据的社会信誉体系, 已经具备了可行性。通过最近几年的实践和总结, 人们总
5、结出大数据具有的 5V 特点, 即Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) 、Veracity (真实性) 。大数据时代开启了时代的转型, 能够为个人信誉管理体系的构建带来宏大的变革。 2 信誉管理体系概述 2.1 信誉大数据的主要来源与特征 2.1.1 信誉大数据的主要来源 大数据时代, 信誉数据采集渠道得以大幅拓宽。信誉数据来源的广度和深度不断延伸、细分度日益精到准确且不断变化、采集渠道愈加多样化。1为实现多维度评价, 基于大数据的信誉数据来源需要随着相关制度的发展不断进行补充, 应包含但不限于如下数据。 第一, 金融机构产生
6、的数据。各银行产生的数据是大数据的主要来源, 通过客户办理贷款、信誉卡等相关业务以及对于办理业务的后续跟踪, 实时产生客户的信誉数据。具有金融属性的数据包括客户的存款情况、贷款历史、持有信誉卡情况、还款记录等。 第二, 部门产生的数据。这类数据由各级部门收集整理, 如公积金、社保、欠税与民事裁决等信息, 数据价值高, 但碎片化、开放程度低, 其应用价值还未得到大力运用。 第三, 其他公共事业机构产生的数据。主要公共事业机构包括电力公司、煤气公司、网络运营商、电视运营商等, 其产生的大量信誉数据与网络产生的相关信誉数据一同构成城市市民信誉数据。 第四, 网络产生的数据。随着互联网的发展与普及,
7、网络产生的大量社交、电商、打车等数据已成为个人信誉数据的主要来源, 其产生的大量数据, 有效补充了传统中单一的数据采集渠道。 2.1.2 信誉大数据的主要特征 第一, 多维度性。信誉大数据的采集范围突破了传统数据的局限, 从金融机构、机构相关部门的数据扩展到电商数据、社交数据等网络数据, 使数据维度更多, 覆盖面更广, 降低信誉主体信誉信息的不对称性。 第二, 高复杂性。以美国金融科技公司Zest Finance为例, 传统信誉评分模型在可处理范围内一般只能用到50个左右的特征变量, 而随着大数据处理技术的突飞猛进, ZestFinance信誉评分能够包含大约100000个特征变量。2 第三,
8、 数据价值高。信誉大数据中数据时效强、内容广、维度多, 数据从碎片化转化为块状化, 从低价值转化为高价值, 通过打破传统数据的局限并对数据进行关联性分析, 有助于赏罚制度的实行, 便于社会监督。 2.2 个人信誉管理体系的界定与特征 2.2.1 个人信誉管理体系的界定 个人信誉管理体系基于互联网和大数据的优势, 运用云计算、云储存、算法分析、数据挖掘等新兴技术, 获取、挑选互联网留存和实时生成的个人数据, 将其与、公共部门等机构的信息源整合, 进行充分分析, 生成个人信誉报告、信誉评估, 方便个人高效查询跨系统的数据, 实现信誉信息的分享。个人信誉管理体系打破了传统信誉管理系统在数据渠道、应用
9、领域等方面的局限, 将碎片化的信誉数据整合, 得到个人全方位领域的信誉信息, 具有显著的前沿性与创新性。基于大数据, 还能够提供各种增值信誉产品和服务, 并且通过社交媒体获取对信誉产品和服务的反应, 对其进行进一步优化。1 2.2.2 个人信誉管理体系的特征 个人信誉管理体系突破传统局限, 主要呈现下面特征。 第一, 数据来源多样化。基于大数据技术的发展, 互联网空间的扩大, 个人数据来源渠道更广、数据量更大, 数据的采集和处理也尤为便利。除传统信贷外, 还可通过电商、社交、租房、缴费等多元化渠道获取数据, 在一定程度上改善数据来源以偏概全的问题, 数据的多维性为信誉值的测算、信誉等级的评定提
10、供了充分的根据。从单纯依托单平台数据向跨领域跨行业融合数据演进。3 第二, 数据处理智能化。为保证数据传输的实时性与安全性, 信誉管理体系运用云技术、后台加密、数据挖掘、机器学习、分布式管理、异构数据构造化等各种技术手段, 对数据进行加工分析以提高精准率。数据的采集、加工、整合、分析等各阶段无一不具体表现出其智能化的特征。大数据技术, 从简单的数据沟通和信息传递, 上升到基于海量数据的针对性分析。通过互联网, 我们能够通过分类聚合、深度挖掘、为个人定制标签画像等信息技术, 将个人的各种活动信息比拟、碰撞、连接, 进而做出对个人最全面、客观和可信的信誉评价。4 第三, 覆盖群体广泛化。信誉管理体
11、系的产品和服务的应用愈加贴近日常生活, 在出行、租借、分享等领域均被开发, 使覆盖群体量更大, 使更多人拥有自个的信誉体系与信誉报告。同时帮助监管主体忽略经历体验与直觉, 得到海量数据中蕴含的真正行为规律, 找到影响重大的因素, 为监管工作提供科学根据, 提高针对性与执行效率。信誉产品和应用场景的不断创新, 将极大限度发挥信誉的价值和作用。3 2.3 我们国家个人信誉管理体系发展存在的一些主要问题 2.3.1 缺乏信息资源分享机制 我们国家把社会信誉管理体系的重心放在了企业信誉制度的建设上, 对个人信誉记录的重视力度缺乏, 固然各银行、机构对客户进行个人信誉记录, 但各组织机构间没有有效、合理
12、的信息分享, 甚至有些部门存在垄断个人信誉信息的行为, 造成记录的碎片化、时效短, 没有分享就无法实现效果最大化, 无法大力发挥记录的效用, 降低评估的准确度。因而行业之间应尽可能地分享信誉数据, 消除 信息孤岛 的存在。 2.3.2 缺乏健全的法律法规体系 体系的建设应立足于法律法规的基础, 需要法律环境的支撑。我们国家需要完好的个人信誉管理相关法律法规对个人信誉管理体系的建设提供直接根据。包括与体系直接关联的个人隐私、数据开放、信誉监管等方面的法律。 法无受权不可为 , 必须加快推进信誉立法进程, 解决信誉管理制度标准等相关问题, 确保大数据时代信誉数据的采集、整理、加工、分析和使用等有法
13、可依。1 2.3.3 缺乏具有公信力的个人信誉管理机构 各银行、机构均有各自的信誉评估方式方法和评估标准, 难以构成对个人的标准化评估, 因而需要专业的信誉中介机构, 建立起一套完好科学的数据收集和评价体系, 保证在评估经过中的客观、公正。固然当前存在一些小规模中介机构, 但其提供的服务并不完善, 很多机构投机取巧, 只以营利为目的, 也就没有充分发挥效果与作用。要改善这个问题, 就要颁发一些政策, 对信誉中介加以考核, 授予经营的权利。5 3 个人信誉管理体系的建立 3.1 个人信誉管理系统的主要构成 3.1.1 数据采集系统 数据的采集是进行数据分析、信息评估的前提, 录入个人资料, 建立
14、个人档案, 是系统的基础工作, 必须保证录入数据的正确性、完好性, 实时采集、储存个人数据。详细操作环节将数据分为两类:固定数据和变动数据。固定数据主要包括个人基本信息, 如姓名、性别、身份证号、籍贯等;变动信息主要包括信誉交易记录、工作情况等。采集敏感信息须慎重, 以免侵犯个人隐私权, 而完善匿名技术, 寻找更专业的算法可解决数据应用与隐私保卫间的矛盾。6另外, 应对数据质量进行检查以确保其可靠性, 包括数据类型和格式的转换、缺失值的处理、极值的处理和转换、从原始数据中提炼出衍生变量等。2 3.1.2 信息评估系统 信息评估系统将采集的数据利用科学、客观的分析方式方法和统一的评估标准, 对个
15、人信誉进行全方面评估, 并用专业符号和文字表示出评估结果, 并可将信誉划分为若干等级, 例如将评估分值划分为AAA到D这八个等级, 来对信誉程度进行划分。信誉指标确定后, 大数据技术根据个人全部信誉信息, 根据信誉评价模型 (大致可分为两类:统计分析和人工智能分析。华而不实, 统计分析可划分为判别分析法和回归分析法;人工智能分析可划分为只包含一种模型的单一学习算法与启发式算法结合的混合学习算法, 包含多个分类模型的集成学习算法7) 。在关键的差异宏大的数值上应基于实际考察后充分细化, 能够将AHP层次分析法与模糊综合评价法结合起来, 构建多级模糊综合评价模型, 再进行信誉评分, 并定期更新。8
16、 3.1.3 信誉报告系统 信誉报告系统将经过全面、客观的信誉活动评估结果以信誉报告的形式, 通过网上查询等方式提供应报告使用者, 如银行和商家可通过唯一标识号码通过网络查询消费者的信誉情况, 即可迅速对能否向消费者提供信誉服务做出决策。报告内容应包括基本信息、信誉交易记录、特殊交易记录、十分记录、查询记录等。 3.1.4 风险预警系统 检测信誉风险, 跟踪资金流量, 若个人信誉等级低或出现影响信贷安全的迹象, 及时与其联络, 并采取相应措施, 预警等级可分为:I区 (低风险区) 、II区 (较低风险区) 、III区 (中等风险区) 、IV区 (较高风险区) 、V区 (高风险区) 。 3.1.
17、5 信息安全系统 信息安全系统通过对信息获取权限、操作流程、数据存储和传输流程等进行设置和监控, 防止数据被盗取、篡改和毁坏。通过防火墙、数据加密、访问控制等技术保证系统安全正常运行, 保卫个人和相关组织机构的权益, 使信誉主体不仅能查到结果, 也能接触到模型所用的源数据。另外, 建立异议处理机制, 能够在信息和结果有误时, 及时予以更正和删除。对于不同的计算机系统安全等级, 采用符合标准的网络设备、存储传输工具。加强数据库管理, 按 最低权限 原则赋予管理员访问数据库的权限。6 3.2 个人信息管理体系的环境培育 3.2.1 完善个人信誉管理体系相关法律法规 根据中国社会现在状况, 借鉴国外
18、相关经历体验, 中国可制定或修订个人信誉管理体系相关法律法规, 界定个人公开信息和个人隐私, 规定个人、组织的权利义务, 保卫个人、组织的合法权益等, 为个人信誉管理体系的建设提供基础与保障。例如参考美国的(信誉公平报告法对个人隐私的界定;(平等信誉时机法受权机构对信誉申请人进行调查和数据分析的行为规范等。制定符合国情的信誉信息的保障机制, 如(征信数据采集和保卫法(商业信誉信息报告法(信誉控制法等。9 3.2.2 建立个人信誉管理体系组织机构保障 个人信誉管理系统的施行离不开组织机构的积极响应与配合, 完好的个人信誉体系也离不开组织机构。个人信誉管理体系的建设需要各银行、商务部、工商局、税务
19、局、统计局、海关局、法院等单位的介入, 因而建立专业、统一的监管机构、行业协会以覆盖全社会是必要的。 3.2.3 建立并完善个人信誉赏罚制度 合理的赏罚制度是个人信誉管理体系的必备环节。正如美国的街道上车辆违章很少, 并不是由于当地人普遍素质极高, 深究下去是由于他们违章的成本很高, 违章记录被记载进信誉记录后影响一个人的就业、贷款、租房等各个方面。与欧美国家相比, 国人的 违约 和 欺诈 成本并不高, 这对整个社会信誉体系的建立极其不利。而当 信誉 成为人们的个人资产, 整个市场经济和社会运转速度和效率将有极大的改变。3因而可借鉴国外经历体验, 从制度和法律上约束失信行为, 让失信者对自个的
20、行为承当应负的责任;同时鼓励信誉举措, 让守信者真正地感遭到守信的受益之处。 赏罚措施可分为三种:第一种由、相关事业机构、金融机构对信誉行为做出赏罚措施。例如, 对信誉等级高低的个人分别进行不同的经济物质、精神层面等方面的赏罚。第二种由司法部门对严重失信者做出惩戒, 依法追查其法律责任。第三种由社会舆论引导, 对信誉行为做出十分报道, 同时鼓励信誉行为的产生。另外, 允许特殊情况下失信行为的修复, 以免无意的疏忽给个人带去影响较大的损失。 3.2.4 加强信誉管理教育, 强化信誉管理气氛 信誉管理的教育需要长期的建设, 逐步构成信誉的自觉性和信誉管理的行为规律, 逐步提升信誉管理在个人认知中的
21、重要性。可从强化道德教育、普及信誉管理知识着手落实。一方面, 促使提高公众对信誉行为的重视, 有助于个人信誉管理体系发挥作用。另一方面, 个人信誉管理体系的普及有助于系统问题的发现和性能的改善, 以更好地为公众服务。另外开展信誉权益保卫教育, 帮助人们树立信息伦理道德、数字化节制及安全防备意识, 使其具备基本的信息安全常识和保卫技能。6 4 结论 本项目从大数据背景下信誉数据的特点着手, 主要进行了个人信誉管理体系的内容构建和技术构建。内容构建, 主要确定对不同功能的系统的划分, 并确定详细采集数据的类型;技术构建, 则主要谈及系统开发经过中的主要问题。另外, 本项目对大学生信誉立方模型进行的
22、研究, 将在支撑材料中得以具体表现出。 随着社会经济的不断发展, 我们国家个人信誉管理体系的建设将会面临更多新的问题, 本项研究也会被赋予新的内容, 希望建设本国个人信誉管理体系能够获得更多人的关注, 促进、保障社会信誉水平的提高。 以下为参考文献 1李利智.以大数据思路建设社会信誉体系J.浙江经济, 2021 (6) :45. 2张晶.大数据时代个人信誉评分的新趋势J.征信, 2021, 35 (12) :7-12. 3蒋韬.信誉体系建设需要大数据J.清华金融评论, 2021 (4) :97-99. 4陈刚, 黄芳芬, 刘小军.信誉监管与大数据J.中国市场监管研究, 2021 (5) :42-44.