原创《大数据信用征信现实应用、困境和法律完善逻辑》：本文关于征信论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：大数据征信为市场提供了多元化、多层次的金融服务需求,在优化征信市场布局、促进传统征信业改造升级及推动差异化竞争格局的形成方面具有重要价值,是我国信用征信业转型发展的基石.大数据信用征信尚处于初级阶段,顶层设计、法律框架以及行业发展规范远未成熟,面临着诸多挑战和现实性困境,有赖于未来强力有效的协调与规范.必须加强法律建设,完善相关立法,切实有效提升信用征信业的监管水平并加强金融消费者权益保护.
关键词： 大数据；征信；应用与困境；法律完善；权益保护
中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2015）01-0005-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.01.01
一、引言
近年来颁布的社会信用体系建设规划纲要（2014—2020年）》以及相继出台的《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》,对完善我国征信市场法律框架,规范征信市场发展,保护信息主体的合法权益、充分引导征信业的市场化进程都发挥了重要作用.特别是党的十八届三中全会提出,“要建立健全社会征信体系,褒扬诚信,惩戒失信.”全社会对征信业的重视程度已经上升到一个新的高度,推动征信业发展,为信用活动提供有效的信用信息支持,构建诚实守信的社会生态环境成为我国当前金融领域工作的核心内容之一.
随着政府职能转变的需要以及社会征信体系构建的不断深入,我国市场对于信用征信产品以及服务的需求也在显著增长[1].我国现行的征信体系是以央行为主导,以一定范围内的金融机构为主要对象,具有信息详实①、征信数据覆盖面广、信息主体多元化②等得天独厚的发展优势,但我们必须看到该系统同时也存在诸多先天性不足.例如,央行征信系统内的数据和信息主要涉及商业银行体系,而与民间借贷相关的机构与个人信息则相对匮乏.截至目前,央行征信系统只接入了部分小额贷款公司和融资性担保公司,而大量的民间借贷数据、信息都没有被纳入到征信系统中.此外,包括个人的社保、消费记录、司法等同样重要的指标、信息也大都没有被纳入到系统中,存在显性缺失和漏洞,可能对相关授信机构的决策造成了一定误导.我国金融征信体系建设相对落后的现实局面要求我国必须大胆创新征信体系,打破央行征信中心在事实上对征信信息的“垄断”、与民间征信系统不均衡发展的状态,力求在金融信息化不断深入的时代背景下实现经济效益和社会效益的最大化[2],最终促进民间征信与央行征信系统协调、持续、多元化发展.而伴随着互联网科技浪潮的兴起,互联网与大数据技术呈现迅猛发展的态势,大数据征信的出现和应用具有巨大的发展前景：一方面可以满足传统金融机构对征信系统的使用需求,另一方面针对互联网金融等新金融业态,为市场用户提供了多元化、多层次的金融服务需求.我国征信业的发展面临前所未有的历史机遇.
二、大数据征信：现实应用与金融价值分析
(一)大数据征信的原理
大数据征信的基础是多元化、大体量、大样本的异构数据,其原理是通过对信息主体的行为习惯进行全方位、综合性的搜集整理,同时建立针对性的数据模型,由该模型演算、倒推出信息主体的信用特征,最终得到较为精确的信用评估结果.大数据征信使用的数据涵盖传统的征信数据、消费/财务数据、身份数据、社交数据、经营数据,乃至日常活动数据、特定场景下的行为数据等.目前,大数据分析在互联网金融领域已经被较为广泛的应用.在信用征信方面,大数据技术对信息的抓取、检索和分析也有较大的优势和发挥空间.大数据不仅为征信业发展提供了丰富的数据信息来源,拓展了征信渠道,同时也改变了征信产品的设计生产观念,成为了我国征信业发展的重要动力.
（二）大数据征信的信息处理与整合
有别于传统的事先采集信息并加以整理贮存,需要时再提取的方式,大数据征信一般是在信息主体发起服务要求并确认授权之后再行开始征信调查,即征信具有特定性和唯一性.用户在首次使用大数据征信服务时,需要提交各种账户信息,大数据征信公司一般在较短的时间内就能完成信息的检索、过滤和有效整合.大数据征信的报告一般包括两部分内容：一是个人金融信息,例如信用卡账单流水；二是用户在互联网上的“痕迹”,大致分为个人基本信息、消费信息以及工作、生活常规性信息等.对于个人金融信息,数据公司在得到用户授权后,会直接访问用户的信用卡和储蓄卡账户,对个人金融信息进行抓取和整合.对于个人的互联网信息,分为三个层次.第一层是用户的公开数据,来源于用户的社交网络；第二层是用户主动提交的私人数据,例如淘宝账单、电商购物清单等；第三层是“黑名单”数据库,例如信用卡中心的黑名单和小额信贷的违约名单等.
(三)大数据征信：金融价值探析与研判
相较于传统的信用征信方式,大数据征信具有一定的优势：首先弥补了传统征信方法在数据及时性方面的不足；其次,也能够提供更加精确的风险定价.由于能够更加精确的测量风险,借贷产品的风险定价也可以更加精确,从而在更广的范围内降低了资金成本,提高资金使用效率；再者,就长远来看,也有助于互联网金融行业金融普惠的发展以及提升金融平等.随着大数据征信技术的发展,它不断提升个体的信用评估水平,很可能带来更为广泛的社会影响,提升金融*化和平等化.具体来说,其金融价值主要体现在以下几个方面：
1.减少信息不对称,增进信用交易.2001年诺贝尔经济学奖得主乔治·阿克罗夫（George A. Akerlof ）一直致力于对充满不对称信息市场进行分析与研究.其在《柠檬市场：质量的不确定性和市场机制》 一文中,用通俗性的语言和事例解释了在市场经济中信息不对称问题对商品质量以及市场机制失灵的问题[3].现代社会中,随着信用交易范围的大幅拓展,信息不对称情形越来越多的在交易双方之间存在,大数据征信通过对大样本、大数据的采集与整合,在一定程度上降低信息不对称程度,使得授信人能够较为充分地获知被授信人的资信状况,规避信用风险,促进信用交易的顺利实现.
征信论文参考资料：
结论：大数据信用征信现实应用、困境和法律完善逻辑为关于征信方面的论文题目、论文提纲、个人征信网上查询论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
