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免费网贷查询:改善互联网金融信息服务和信用报告系统

免费网贷查询:改善互联网金融信息服务和信用报告系统

摘要:最近几年,互联网金融正在改善我国的金融体系,填补信贷缺口,支持企业家精神和创新,它在促进私人金融阳光方面发挥了重要作用,但这也带来了一些隐患。几天前在接受本报记者...

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  最近几年,互联网金融正在改善我国的金融体系,填补信贷缺口,支持企业家精神和创新,它在促进私人金融阳光方面发挥了重要作用,但这也带来了一些隐患。几天前在接受本报记者采访时, 博士 黄国平 中国社会科学院金融研究所研究员 相信充分发挥互联网金融在解决和避免金融风险方面的优势, 降低交易成本, 提高财务效率, 并促进和实现财务职能,建立以信息工具为中心的互联网金融信息管理机制和系统是很有必要的。基于保护投资者和预防系统性金融风险的目的,信息公开机制的大数据信息管理和信用调查系统需要改进。大数据信息管理和信用报告系统是互联网金融信息工具应用的基础。它还强调了互联查询网贷记录网金融的信息优势。

  记者:与传统的财务数据和信息相比,互联网金融数据和信息的特征是什么?

  黄国平:如果说传统信用调查模型的数据“小查询网贷记录怎么查询而精”,那么,互联网信用调查模型的数据“是非常复杂的。“在互联网时代,包括互联网公司, 电子商务平台 付款平台 公共事业和支付平台, 等等, 收集和掌握有关日常生活的数据和信息, 组织和个人用户的运营和社交互动,这使得传统的基于银行的财务数据和信息具有无限的可能性。互联网金融数据和信息是基于大数据时代的背景而产生的。其基本特征可以概括为:大规模, 复杂多样 高速,及时,低值密度。

  首先,规模很大。自2013年以来,信息和数据的爆炸式增长,带动许多行业 企业和团体要注意大数据。目前,中国存储市场的出货量已达到EB级,数据存储容量约为10EB。其中,阿里巴巴和腾讯等互联网金融巨头拥有的信息和数据总量已超过100 PB。为了充分利用和利用这些巨大的数据和信息资源,这些互联网金融公司和平台,构建自己的IT体系结构和服务平台来处理大量数据。

  第二,类型复杂多样。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)提供的第38份《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2016年6月,中国网民达到7。10亿全球互联网用户超过一半。中国的互联网普及率达到51。7%超过全球平均水平3。1个百分点。网民数量持续增长,Internet访问的多样化将不可避免地带来Internet信息和数据的增加和多样性。同时,互联网金融行为也有复杂多样的形式。由于互联网财务信息数据是由开放的互联网承载的,通过使用大数据来进行互联网金融信息和数据服务, 云计算和其他高科技。因此,尽管互联网金融数据信息的形式复杂多样,然而, 购置成本(尤其是边际成本)可能低于传统的财务信息数据获取。

  第三,高速老化。互联网金融信息数据的高速和及时性意味着收集, 处置 互联网金融信息数据的分析和评估必须及时网贷黑户查询有效。不可能有长期的延迟,否则会带来重大损失。使用互联网平台从事金融服务,客户规模很大,快速互动因此,信息数据推广的速度也呈指数增长。这也导致了互联网金融信息服务和传统金融信息服务(信用调查)在应用方面的巨大差异。传统财务信息的应用服务一般采用数据信息的预先收集,分类清网贷信用黑名单查询洁和归档并存储在数据库系统中,必要时提取方法,即“数据获取-数据存储-数据应用”模式。互联网金融信息服务路径为“用户应用程序-数据收集-数据评估-数据应用”,这显然高于传统金融信息数据服务所需的速度和及时性。

  第四,值密度低。目前,我国的高质量金融信息数据(例如银行和金融机构)直接连接到中央银行信用调查中心的金融基础数据库。互联网金融平台更难获得。尽管互联网金融信息服务公司已经在自己的产品和服务中获得了各种各样的数据信息,但是数据信息有很多来源,数据结构复杂多样有效地以低值密度集成这些数据更加困难。互联网金融信息服务平台只能积累强大的数据,使用大数据和云计算等高级方法进行数据挖掘,深入分析低值密度的复杂数据,消除假货以开发高质量的金融信息服务产品。传统的信用调查模式是我国信用调查制度的基础。地位不可动摇然而, 由于其独特的优势, Internet信用调查模型将逐渐发展为对传统信用调查模型的补充。

  为了充分发挥互联网金融的优势,交易成本低, 提高财务效率, 促进和实现财务职能,建立和完善以信息工具为中心的互联网金融信息管理系统和法律制度,在规范市场准入方面,阐明市场参与者的法律地位,在促进竞争的市场环境下,建立互联网金融大数据信息管理和信用调查系统。

  记者:互联网财务信息和信用报告系统的建设是一项基本的系统工程。这也是Internet环境下经济和社会发展的必然选择。依你的意见, 在战略层面上它应该如何计划其未来发展?

  黄国平:首先,加强信用文化建设,改善互联网环境下的金融生态环境。在信用文化良好的社会中信誉贯穿社会和经济生活的各个方面,诚实守信已成为经济交易的基本准则。面对目前我国缺乏信贷的情况,当我们面对它时,不要轻视自己从构建特定的法律和制度开始,培育信用体系赖以生存的金融生态环境。

  其次,明确信息服务和信用报告系统的发展思路,在互联网大数据背景下构建合理的发展模式。政府主导的信息服务和信用报告系统以及基于市场的信用报告系统是两个互补的模型。两种模式的存怎么查询我的网贷在都可以满足信息充分性的需求,可以有效提高市场资源配置水平。目前,我国经济仍处于转型的关键时期,政府在市场中的供应地位仍然比较突出,长期以来,政府还将成为财务信息和信用报告系统的核心力量。而这恰恰是我国当前以市场为导向的互联网金融信息和信贷信息系统的物质依赖和优势。这种优势体现在立法和行业监管中。与此同时, 它也反映在大数据环境下互联网金融信息服务和信用报告系统所需的信息共享和信息安全的系统构建中。

  记者:近年来,我国的互联网金融和信用报告系统取得了显著成绩。互联网行业的一些领导者也在这一领域进行了卓有成效的实践。互联网金融信息服务和互联网信用报告管理和监督系统也得到了改进。但是仍然存在一些问题。针对当前的问题,接下来应采取哪些具体措施来解决呢?

  黄国平:目前,互联网金融信息服务和互联网信用调查毕竟还处于起步阶段。必须存在缺陷和问题,例如财务信息安全, 隐私保护, 和标准化。需要采取相应的措施。

  之一,加强对互联网金融信息服务和互联网征信调查行业的监管,改变传统的监督方式和观念。探索建立符合互联网信用调查特征的监管方法,监督的概念应从机构监督转变为职能监督,监管的重点应放在维护信息安全和保护个人隐私上。确保信息收集和信息提供的合法性。促进技术升级(例如云计算的应用, 大数据和区块链技术)以及互联网金融和信用报告行业监管中的人才队伍建设,加强监督手段,丰富监督权力,提高监督效果。

  第二,推进金融信用信息共享机制建设,提高征信业的标准化水平。鉴于互联网金融和互联网信用调查的当前发展状况,充分发挥中国人民银行负责金融和信贷信息的作用,严格遵守《政府信息公开条例》和其他政策法规,确定范围, 信用数据和信息披露的内容和格式,在保护信息安全和私人信息保密的前提下,为信用报告机构合理收集信用信息提供必要条件。同时,建立统一的信息主体识别标准和基本信用报告标准术语,为信贷调查行业制定清晰,结构合理的总体标准和基本标准,提高信用报告标准化的适用性和科学性。

  第三,加强信息安全和个人隐私保护,完善法律保护制度。按照《信用报告机构管理办法》的要求,促进互联网金融信息和信用报告机构的网贷记录查询实施。确保信用调查系统的安全和控制。完善企业和个人信用信息基础数据库的用户管理系统,实施分级管理, 权限控制, 身份认证 和针对用户的活动跟踪。加强宣传, 金融机构和信用报告机构的教育和业务培训,增强其业务能力和遵守法律法规的意识。结合我国的基本国情,借鉴英国的立法经验和方法, 美国和其他国家,立法加强对个人信息隐私的保护,限制信用报告机构对个人信用报告主体的信用信息和侵犯合法权益的垄断,保护个人信息的隐私。

  第四,完善积极激励机制,加强对不诚实行为的纪律处分。所谓完善的积极激励机制,就是提高互联网和大数据环境下信息公开的质量和水平。减少和消除信息不对称造成的不利选择和道德风险,在建立社会信用体系和金融生态环境的过程中,坚持培育和创建良好的社会信用文化为核心和重点,形成诚实守信的社会氛围,大大降低了信得过的信贷成本。同时,加强对不诚实行为的惩罚的方法,通过建立不诚实人士的“黑名单”等系统,禁止不诚实的人进行投融资,增加其默认费用,使不诚实的人在市场上没有地位。完善的不正当处罚机制,是互联网征信调查系统发展的有力保证。

  第五,加强互联网信用调查制度和立法的建立,改善管理和执行。与欧美国家成熟的信用体系和完善的法律规范相比,由于起步较晚,我国信用信息系统及其立法的建设相对落后。在互联网和大数据环境下,加强和改进信用调查立法和制度的建立,建立互联网金融信息服务和信用调查系统是我们的基本条件,这不仅体现在建立宏观战略以及前瞻性管理系统和机制的需要上,应将其细化到特定的操作级别,例如人员管理, 系统管理和规范化管理。

  第六,扩展互联网和大数据信用调查数据的来源,提高了互联网大数据信用调查模型的准确性。互联网大数据金融信息服务和信用信息系统的核心来自数据收集, 排序 造型, 和基于大数据技术的提炼过程。这也意味着提高互联网大数据信息服务的质量和信用报告模型的准确性必须扩展其基本数据和信息源。根据目前的经济状况, 社会和信息发展状况,我国的基本社会信息数据包括以水为代表的个人基本信息, 电力, 煤炭, 和煤气。它还包括个人教育, 住房, 正义,公共交通和社会保障公积金信息。目前,这些信息和数据分散在不同政府部门和公用事业的信息系统中,政府应促进各种政府内部信息系统之间的数据共享,从而为大数据信用风险控制系统提供最基本的数据源。

  黄国平 金融研究所研究员 中国社会科学院博士D. 在经济学。毕业于数量网贷征信查询经济学和技术经济学系, 2004年中国社会科学院研究生院,从2004年到2007年, 他曾在金融学院从事博士后研究, 中国社会科学院。主要研究方向是财务风险, 资产定价和动态宏观经济分析。在国家一级核心期刊上发表了许多论文,主持并参加了许多学术(部)级研究项目。

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