金融分论坛5王吉培 征信格局与征信应用(0904)(3)
基于分层模型的银行客户信用风险预测研究
基于分层模型的银行客户信用风险预测研究作者：张瑜廖长勇王新军来源：《金融发展研究》2021年第10期摘要：本文基于商业银行客户信贷记录数据集，通过运用拉普拉斯分层模型对客户的信用风险进行预测研究。
利用客户群体存在差异化的特点，采用XGBoost机器学习算法来选择分层特征以及结合多元特征的组合形式来预测客户的违约情况。
在不同分层特征结构下依次对比拉普拉斯分层模型、单独模型、共同模型和随机森林四个模型的预测效果，并建立模拟数据集来对拉普拉斯分层模型的性能进行验证。
研究发现：（1）拉普拉斯分层模型的预测精度是最高的，预测性能具有稳定性;（2）本文数据集所适用的最佳分层特征是贷款金额、年龄和婚姻;（3）分层特征的选择和数量会依据不同数据而产生相应变化，并非一成不变。
结合本文的研究思路和结果，以期为商业银行在客户信用风险评估实践中提供新的思考和建议。
关键词：信用风险;分层特征;拉普拉斯分层模型;XGBoost算法中图分类号：F830.33 文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2021）10-0055-06DOI：10.19647/ki.37-1462/f.2021.10.008一、研究背景和意义商业银行在国民经济发展中扮演着重要角色，其信贷业务为扩大消费、推动企业发展做出了巨大贡献。
随着我国经济进入新常态，企业转型压力增大，经营风险显现，导致企业信贷质量明显低于个人信贷。
为此，各银行对信贷业务结构做出相应调整，采取逐步扩大个人信贷比重的策略。
同时，随着大数据时代的来临，银行掌握着较大规模的客户数据，促使很多银行更多地采用大数据处理技术和算法来加强自身业务的开展，并规避相应的信贷风险。
所以，在衡量客户信用风险时，大多数银行也在尝试找到一种更为高效的数据处理方法，为银行风险评估、风险预测、是否接受贷款申请等提供决策依据。
然而，我国银行业的发展相比国外起步较晚，在信用风险管理和控制领域尚不成熟，许多国外的模型方法严格意义上来讲不太适用国内的市场环境，因此，结合社会主义市场经济的特点进行信用风险管控还需要进一步探索和研究。
一期凭证式国债何以热销
一期凭证式国债何以热销
吕洪伟
【期刊名称】《吉林金融研究》
【年(卷),期】2005(000)005
【摘要】2005年凭证式(一期)国债上柜销售的第一天，就在一些地方出现了热销局面，许多网点仅几小时就销售一空。
【总页数】2页(P46-47)
【作者】吕洪伟
【作者单位】银监会通化银监分局
【正文语种】中文
【中图分类】F812.5
【相关文献】
1.对当前凭证式国债热销的思考 [J], 王希成
2.透视凭证式国债的热销 [J], 吴芳;程斌
3.浅议凭证式国债热销现象 [J], 王沪宁;冯青珍
4.引进版日本文学何以热销——从《人间处方》的策划与设计谈起 [J], 柯欣
5.澳洲芬格富何以热销? [J], 周新谟
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基于大数据分析的征信评价模型构建与应用
基于大数据分析的征信评价模型构建与应用征信评价是一个衡量个人或机构信用状况的重要指标，对于金融机构和其他行业来说具有重要的决策意义。
而随着大数据技术的快速发展，基于大数据分析的征信评价模型成为了理想的解决方案。
本文将探讨如何构建和应用基于大数据分析的征信评价模型。
首先，构建基于大数据分析的征信评价模型需要包括以下几个关键步骤：数据收集、数据准备、模型构建和模型评估。
数据收集是构建模型的第一步，主要通过获取借款人的历史征信数据、消费行为数据、社交媒体数据等进行分析。
数据准备则涉及数据清洗、数据转换和数据整合等工作，以确保数据质量和一致性。
模型构建是利用机器学习算法和统计模型来分析数据，并生成征信评价模型。
最后，模型评估是通过验证模型的准确性和稳定性，以确保模型的可靠性。
其次，基于大数据分析的征信评价模型可以应用于多个领域。
首先，在金融领域中，银行和其他金融机构可以利用征信评价模型来判断借款人的信用状况，并根据评估结果决定是否批准贷款申请。
此外，保险公司也可以使用征信评价模型来决定保险合同的签订和保险费率的制定。
其次，在电子商务领域，征信评价模型可以用于评估消费者的购买能力和购买倾向，并为电商平台提供个性化的推荐服务。
此外，在社交媒体领域，征信评价模型不仅可以用于筛选广告目标受众，还可以用于发现和预测用户的兴趣和需求，从而为企业提供精准营销的策略。
在应用基于大数据分析的征信评价模型时，需要注意以下几个问题。
首先，数据隐私与安全问题是需要考虑的重要方面。
个人的征信数据包含敏感信息，因此在收集和处理数据时必须符合相关的法律法规，并采取相应的安全措施保护数据不被滥用。
其次，模型的准确性和可解释性是需要权衡的关键因素。
虽然基于大数据分析的模型可以提供更准确的预测结果，但其黑盒特性使得难以解释模型的决策过程。
因此，在实际应用中，需要选择合适的模型以平衡准确性和可解释性之间的关系。
此外，模型的稳定性和鲁棒性也是需要考虑的重要问题。
我国互联网征信体系分析探讨——以芝麻信用为例
☆金融我国互联网征信体系分析探讨——以芝麻信用为例许凌锋(喀什大学经济与管理学院)摘要：相比起西方发达国家较为成熟的征信业，我国的互联网金融起步校晚但发展迅速，伴随我国的大数据、云计算、人工智能以及“互联网+”等互联网技术的发展，伴随而来的个人征信问题也越来越无法忽视。
关键词：互联网金融；征信；政府主导型征信模式；芝麻信用征信在社会信川体系中的作用不容忽视。
征信在刺激个人信用消费、解决中小企业融资难问题、推进我国金融市场改革等方面有着重要作用。
征信业的发展将为互联网金融保驾护航，互联网金融的大势也将推动征信业的进步，二者相辅相成，密不可分。
一、芝麻信用征信系统案例分析(一)芝麻信用征信系统介绍阿里巴巴的“芝麻信用”作为蚂蚁金服的第三方独立征信体系，其将理财、社交、公共信息等内容融合在一起，属于私营模式•同时也是中国人民银行首批放开个人征信业务的试点单位「花呗用户是通过区块链来收集和存储个人信用，如果用户存在违约行为，造成不良信用记录，那么便会被固定下来无法变更，所以能够较好地提升客户的还款自觉性，同时促使用户提高了对个人征信重要性的认知。
但是由于公司型的私募股权投资基金在收益率上相对较高，因此还是会吸引许多投资者进行投资。
四、私募基金管理人的主要涉及业务类型及税种1•主要业务收入类型⑴管理费收入；⑵投资收益(投资价差)、超额收益分红；⑶取得的投资项目分红；⑷咨询费等其他收入；(5)营业外收入。
2•涉及的主要税种⑴增值税；⑵城建税及教育附加,为增值税的附加税，以增值税应纳税额为计税依据(城建税的税率为7%.3%,1%,地域不同税率不同，教育费附加3%,地方教育费附加2%);⑶企业所得税(25%或其他优惠税率)；⑷印花税；(5)地方性的税费。
公司型基金管理人管理费、咨询费收入增值税一般纳税人按6%,小规模纳税人按3%；股息红利收入为免税收入，不产生增值税纳税义务，不缴纳增值税；非上市公司股权转让不缴纳增值税；上市公司股权转让依照金融商品买卖，按照差额6%缴纳增值税；超额收益归类为投资收益不缴纳增值税，归类为服务或者劳务，按6%或3%缴纳增值税。
信用评估模型研究及应用
信用评估模型研究及应用随着社会经济的不断发展，信用评估模型成为各个领域关注的焦点。
从银行信贷业务到电商平台，从金融风险控制到个人征信服务，信用评估模型的重要性和广泛适用性已经成为众所周知的事实。
在这篇文章中，我们将探讨信用评估模型的相关问题，包括其定义、分类、影响因素、发展现状以及应用前景等。
一、信用评估模型定义及分类信用评估模型是指根据一定的规则和方法，对某个实体的信用状况进行测评和判断，以便对其信用风险进行量化分析和控制的一种工具。
其范围包括个人信用评价、企业信用评估、金融服务信用评估和电商平台信用评估等。
常见的信用评估模型包括：1.传统评分卡模型（Scorecard Model）传统评分卡模型是银行信贷风险控制中最常见的一种模型，其主要通过各种评分卡，对借款人的基本信息、资产负债状况、收入来源、工作经验和信用历史等指标进行分析，最终得出信用评分并进行分类。
2.机器学习模型（Machine Learning Model）机器学习模型是一种比传统评分卡模型更加灵活和精细的信用评估方法。
它通过大数据分析和算法优化，对借款人的个人信息、财务信息、信用历史等多维度指标进行综合评估，并从中挖掘出影响客户信用状况的关键因素。
3.组合评估模型（Combined Model）组合评估模型是一种结合传统评分卡模型和机器学习模型的综合方法。
它分别利用传统评分卡和机器学习模型对客户进行评估，并将两者的评估结果进行加权综合，得出一个更加综合全面的客户信用评级。
二、信用评估模型的影响因素信用评估模型的结果是由多个因素决定的，主要包括客户个人信息、申请贷款的用途、还款能力和历史信用记录等。
1.客户个人信息客户个人信息是信用评估模型的基础，包括客户的性别、年龄、婚姻状况、学历等基本信息。
这些信息在一定程度上反映了客户的社会地位和个人能力，对信用评估起到重要作用。
2.申请贷款的用途不同的贷款用途对信用评估模型所产生的影响也有所不同。
大数据个人信用体系模型及案例综述
大数据个人信用体系模型及案例综述随着互联网技术的快速发展与普及，大数据技术已经成为了互联网时代的核心驱动力之一。
在这一背景下，大数据的应用场景也逐渐拓展到了金融领域。
个人信用体系模型的建立和应用是一个备受关注的领域。
本文将从大数据个人信用体系模型的概念、建模方法、核心技术以及实际案例等方面进行综述，以便更清楚地了解大数据在个人信用体系中的应用。
一、大数据个人信用体系模型概念大数据个人信用体系模型是通过大数据技术对个人信用信息进行采集、存储、处理和分析，从而评估个人信用水平的一种模型。
它在传统的信用评估模型基础上，利用大数据技术对海量数据进行深度挖掘和分析，以更全面、准确地评估个人的信用水平。
在大数据个人信用体系模型中，通过大数据技术可以对个人的资产负债、收入支出、消费行为、社交关系、信用记录、个人信息等多维度的数据进行评估，从而更全面、准确地反映个人的信用状况。
这种模型的建立和应用，不仅可以提高信用评估的准确性和全面性，也可以为金融机构和个人提供更精准的信用服务和产品。
大数据个人信用体系模型的建模方法主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等几个关键步骤。
1. 数据采集：通过数据挖掘技术获取个人的消费行为、资产负债、收入支出、信用记录等多维度的数据。
这些数据可以来自金融机构的交易记录、个人的社交网络、消费行为、个人信息等多个渠道。
2. 数据存储：将采集到的大数据存储到高性能、高可靠的数据存储系统中，以便后续的数据处理和分析。
3. 数据处理：利用大数据处理技术对采集的数据进行清洗、去重、加工等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术对处理后的数据进行深度分析和建模，以识别个人信用的关键特征和评估模型。
大数据个人信用体系模型的建立和应用，离不开一系列重要的核心技术支持，其中包括数据挖掘、机器学习、大数据存储和处理等技术。
1. 数据挖掘：通过数据挖掘技术对海量数据进行深度挖掘，从中发现隐藏的规律、趋势和关联特征，为个人信用评估提供有力支持。
219515443_金融科技背景下替代数据的应用与发展
2023年第6期总第293期征信CREDIT REFERENCENo.62023Serial No.293摘要：随着金融科技在征信领域的广泛应用，替代数据的有序共享已成为市场共识。
替代数据是传统信贷信息的有效补充，能够缓解信贷双方信息不对称问题，有效助力普惠金融发展。
目前，长三角征信链平台、台州模式和苏州模式等，实现了区域内替代数据共享，取得了很好的效果。
但是征信替代数据共享在监管、立法、数据处理技术、数据共享机制等方面仍需要进一步完善。
下一步，应当积极探索多平台合作，强化数据监管，完善相关法律法规体系，运用新信息技术促进数据流通，优化数据共享机制，推动替代数据在征信领域更广泛的应用。
关键词：金融科技；替代数据；数据共享；普惠金融中图分类号：F832.4；F273.1文献标识码：B 文章编号：1674-747X （2023）06-0059-06金融科技背景下替代数据的应用与发展王威（黄河科技学院，河南郑州450006）收稿日期：2023-03-02基金项目：国家社会科学基金项目（21BJL004）；河南省哲学社会科学规划项目（2022ZT21）作者简介：王威（1977—），女，河南滑县人，副教授，硕士，主要研究方向为数字金融、经济管理等。
在大数据、云计算、人工智能、区块链等技术创新发展的背景下，衍生出大量的替代数据，替代数据的使用为经济金融活动提供信用服务，为征信业发展提供了新的契机。
2020年11月6日，时任中国人民银行副行长陈雨露在第三届中国国际进口博览会上指出，普惠金融重点服务的对象往往是缺乏信贷记录，甚至是没有信贷记录的“白户”，人民银行正在积极研究解决这部分人群真实的金融诉求。
这是一项复杂的工程，但借助先进的数字化手段和替代数据等服务模式，有望予以解决。
2020年12月15日的“长三角征信一体化”会议中提出，替代数据在现代化征信体系中发挥重要作用，是借贷信息的有益补充。
市场化的替代数据征信信息互联互通是当前构建全覆盖社会征信体系的重要步骤。
珍爱信用记录享受幸福人生——大学生征信与相关金融知识讲座
1.3.1
个人消费／GDP
DP增加百分点 0.22 0.87
1.3.2
消费率低的影响
经济增长潜力无法得到充分应用：
供大于求，开工不足，失业和下 岗问题严重 加剧经济波动 影响人民群众生活水平的提高
1.5
商业银行贷款不良率
美国
0.86%
中国（主要商业银行）
13.71%
1.6
数据差别说明什么
美国：速度快、数据大、质量高、
不良率低、对经济增长的贡献大
中国：速度慢、数量小、质量低、
不良率高、对经济增长的贡献小
1.7
原因？
征信体系缺位！！
天马行空官方博客：/tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632
申请信用卡
中国：至少2周 美国：即时或预发
申请房贷
中国：2周—4周 美国：3天
1.3
世界平均水平 泰国 印尼 菲律宾
国别
个人消费／GDP(2003年，资料来
源：世界银行《世界发展指标》2005）
印度 日本
德国 天马行空官方博客： /tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632 美国 中国
珍爱信用记录享受幸福人生
－大学生征信与相关金融知识讲座
中国人民银行征信管理局 王晓蕾
二OO五年六月五日 中国人民大学
天马行空官方博客：/tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632
第一篇
征信概述
1.1 何为征信
1.2 两种现象之比较
改过自新的权力
大数据征信在互联网金融领域的应用_以芝麻信用为例_姜蕾
2016年6月西部皮革经济与社会83大数据征信在互联网金融领域的应用———以芝麻信用为例姜蕾（内蒙古财经大学，内蒙古呼和浩特010050）摘要：在现代经济中，互联网金融开始被认为是经济增长的新引擎，由于互联网金融的基础是以大数据为特征的现代化征信体系，依靠大数据进行征信体系建设成为互联网金融发展的必然选择。
本文将分析大数据征信在互联网金融中的应用，并就其存在的问题提出政策建议。
关键词：大数据；征信；金融中图分类号：F724文献标志码：A 文章编号：1671－1602（2016）12－0083－011大数据征信在互联网金融领域的应用大数据征信的发展将极大扩展征信体系的数据范畴，以全新的服务理念和先进的信息处理方式，推动传统信用评分模式的转变，进而对推进完善整个社会的信用体系建设。
现在其基本应用模式进行分析。
首先，大数据征信模型以数据分析技术为基础，多渠道采集信息，不仅汇集对象的信贷信息，而且将其交易数据、社交信息、申请信息等，实现信息深度与广度的融合。
其次，将大数据征信信息用于互联网金融，其建模过程应具体遵循以下步骤：第一步，浓度挖掘各种来源各种形式的信息特征；第二步，寻找这些变量之间的一些关联性。
第三步，在关联性的基础上将这些信息重新归类为某些信用特征；第四步，赋与每项信息特征分值；第五步，计算源于大数据的信用得分，并做出评判。
第三，在互联网金融平台把握大数据的发展趋势。
基于大数据分析的信用分数是基于海量数据、大量社交网络数据、大量非结构化数据的综合处理。
2案例分析———芝麻信用2．1芝麻信用的运作模式2．1．1基于大数据、云计算技术建立互联网个人信用信息数据库。
与传统征信机构主要采集信息主体在金融机构的信贷数据不同，芝麻信用管理公司（以下简称芝麻信用）采集的个人信用数据较为广泛。
2．1．2以“芝麻信用分”为核心产品提供个人信用评分服务。
目前芝麻信用采用国际上通用的信用评分模式，推出“芝麻信用分”评分服务，并已在阿里部分用户中进行公测，这也是目前国内首个个人信用评分。
大数据结合人工智能会给中国征信业带来新的春天
大数据结合人工智能会给中国征信业带来新的春天9月23日，2021博鳌观察金融创新峰会在京举行。
本届峰会以“新科技、新理念构建新金融〞为主题，邀请国内外专业人士就如何充分利用科技与业态创新，推动金融开展、增进中国金融改革与经济社会开展等问题进展深度探讨。
峰会当日下午的第二场佳宾对话以“从大数据到人工智能：真正风口已经到来〞为主题，五位行业专家围绕话题进展了讨论。
飞贷金融科技副总裁卜凡德在讨论中谈到，他以为大数据和人工智能的结合，应该可以为我国征信体系的成立开创一个不一样的局面，能够为征信的带来新的春天，从而进一步推动整个金融行业进入一场饕餮盛宴。
关于大数据还有人工智能，我可能有三个方面的观点，第一个，它是一个不断从量变到质变的进程，人工智能确实是一种算法，它整个的开展实际上是随着IT技术的开展而开展，之前可能超级简单，随着此刻云计算技术不断的兴旺，它也变得可以在应用的场景也超级多，这是我的第一个观点。
第二个，我感觉人工智能必然要跟实际的应用相结合，若是不跟实际应用结合，它就是简单的一种算法算了，方才前面几位佳宾也在举相关的例子，我也举一个例子，例如此刻最近大家说的比拟多的人脸识别技术，实际上人脸识别是人工智能里面一个属于生物特征识别的一个分支，咱们看到实际上这个理论提出来是在上世纪六十年代，可是那个时候只是理论算了，到开场进入研究阶段是到了八十年代，咱们可以看到，真正的商用也就是这一两年的事，实际上它受制于整个的IT技术、整个的运算能力，所以致使它没有方式很早的投入应用，随着科技的开展，随着它在能够应用的场景愈来愈多，例如方才王总说像银行的开户，此刻我看很多银行有智能开卡的机械终端，都可以用刷脸的技术，包括此刻一些门禁也在用刷脸的技术识别等等，所以我感觉必然要跟实际的应用结合；第三个，这是一个进程，因为方才咱们也探讨了，到底未来会走向哪里，我以为它仍是会随着科技的开展，和咱们对于这种应用的理解，来决定人工智能到底会走向何方。
征信热点问题解答
征信热点问题解答
佚名
【期刊名称】《内蒙古金融研究》
【年(卷),期】2011(000)004
【摘要】问题一：征信征什么？目前,个人征信系统主要采集的信息有以下几类：个人基本信息。
包括个人的姓名、证件类型及号码、通讯地址、联系方式、婚姻状况、居住信息、职业信息等。
【总页数】1页(P73-73)
【正文语种】中文
【中图分类】F832.479
【相关文献】
1.社会征信视角下现代慈善公益机制研究——莆田农商银行社会征信调研 [J], 郑金滨
2.展望"十四五":征信建设需要"征信法" [J], 吴晶妹
3.个人征信接入央行征信系统的指标体系构建 [J], 陈思
4.数字征信体系的创新与完善:来自苏州数字征信试点试验区的例证 [J], 王佳致
5.传承红色信用凝聚征信力量——中国人民银行南昌中支组织辖内开展“红色金融征信同行”系列宣传活动 [J], 无
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应用数字化手段探索征信服务新模式
应用数字化手段探索征信服务新模式
征信管理局副局长田地在人民银行举行的“金融支持保市场主题”系列新闻第五场发布会上表示，个人征信业务需要持牌经营，并纳入征信监管。
打着大数据公司、金融科技公司等旗号，未经人民银行批准擅自从事个人征信业务的行为，均属于违法行为。
田地介绍，《征信业务管理办法（征求意见稿）》把为金融经济活动提供服务，用于判断个人和企业信用状况的各类信息均认定为信用信息，利用信用信息对个人和企业作出画像、评价等活动均认定为征信业务，从用途上明确了信用信息和征信业务的范围和边界。
“近年来随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新技术的快速发展和应用，应用数字化手段探索征信服务新模式，在进一步拓宽征信业务范围、提供多样化服务的同时，非法从事征信业务、侵害信息主体权益等问题也越发突出。
”田地强调。
中国庞大的消费者市场和活跃的数字经济，需要更多的市场化力量的参与，才能真正建立起符合中国发展节奏的金融基础设施。
立本信用撮合平台将人工智能、区块链、云计算、大数据等新技术应用到征信服务中来，融合当下市场及政府需求，实现跨界资源整合，API接口的释放，融合行业资源共塑应用模型，提升行业服务水平。
非金融企业影子银行化与信贷资源配置效率
非金融企业影子银行化与信贷资源配置效率
王澎涵;杨有振
【期刊名称】《金融理论探索》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】信贷资源配置效率提升是金融供给侧结构性改革的重要目标之一,而非金融企业影子银行化是影响信贷资源配置效率的重要因素。
本文基于2011—2020年A股上市公司数据,实证分析非金融企业影子银行化与金融市场信贷资源配置效率的非线性关系。
研究发现,随着非金融企业影子银行规模的扩大,金融市场的信贷资源配置效率呈现出先上升后下降的倒U形特征,即影子银行规模在适度区间内可以促进信贷资源配置效率的提升,超过适度区间后则会降低信贷资源配置效率。
进一步分析发现,数字普惠金融缓释了影子银行与信贷资源配置效率的倒U形关系,上述倒U形关系在外部融资依赖度较高企业与非国有企业的样本组中更为显著。
依据研究结论提出优化金融资源配置,允许非金融企业影子银行适度规模的存在,加强对非金融企业从事影子银行业务资金来源的监管,发展数字普惠金融等建议。
【总页数】16页(P14-29)
【作者】王澎涵;杨有振
【作者单位】山西财经大学金融学院
【正文语种】中文
【中图分类】F832
【相关文献】
1.非金融企业影子银行化与信贷供需——来自中国非金融上市公司的经验证据
2.影子银行化对非金融企业主业业绩的影响研究——来自信贷配给视角的证据
3.信贷错配与非金融企业的影子银行活动——来自委托贷款的证据
4.货币政策、非金融企业影子银行业务与信贷资源配置效率
5.数字化转型会加剧企业影子银行化吗?——基于上市非金融企业的经验证据
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社会需要完善个人信用系统
社会需要完善个人信用系统
李斌
【期刊名称】《金融理论与实践》
【年(卷),期】2004(000)007
【摘要】推广和完善个人信用系统是与时俱进的需要,更是规范道德,约束行为的需要.推广和完善个人信用系统要分阶段分步骤推广,同时要借鉴国内外的经验,完善个人信用的职能部门.
【总页数】2页(P87-88)
【作者】李斌
【作者单位】交通银行郑州分行,河南,郑州,450008
【正文语种】中文
【中图分类】F830.5
【相关文献】
1.建设契约型社会需要发展个人信用产品——发展信用产品系列研究之四 [J],
2.借鉴美国经验完善我国个人信用查询评级系统 [J], 韩冰;纪瑞朴
3.从我国个人信用查询系统的应用缺陷看个人信用查询评级系统的组成 [J], 韩冰
4.浅议适用性审查中关于"脱离社会需要"的法律适用及完善建议 [J], 李莎; 薛萌萌; 赵佳
5.浅议适用性审查中关于“脱离社会需要”的法律适用及完善建议 [J], 李莎; 薛萌萌; 赵佳
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我国征信体系建设理论及现实分析
我国征信体系建设理论及现实分析
王敬伟
【期刊名称】《征信》
【年(卷),期】2009(27)5
【摘要】征信体系建设可以减少信息不对称.降低信用风险,净化社会信用环境.近
年来,我国征信体系建设取得了一些成就,但征信业的发展才刚刚起步,还存在极大的提升空间.针对现阶段我国征信业发展过程中存在的法规建设滞后、信息垄断严重、征信机构公信力不高等问题,提出我国征信法规体系建设、征信机构的专业化建设
以及征信的管理体系建设等政策建议.
【总页数】5页(P46-50)
【作者】王敬伟
【作者单位】河南大学经济学院国际经济研究所,河南,开封,475004
【正文语种】中文
【中图分类】F832
【相关文献】
1.1979-2004年外资并购国内银行的理论及现实分析 [J], 段军山
2.真理标准问题讨论及启示——纪念真理标准问题讨论20周年 [J], 王继荣
3.区域金融中心理论及现实分析 [J], 李炜
4.利用消费信贷拉动经济增长的理论及现实分析 [J], 徐敏
5.我国征信体系建设发展障碍与战略对策——基于美国经验的考察与借鉴 [J], 叶治杉
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研讨会会议策划方案
策划团队；
总监：覃垚林 宣讲：蒙覃敢 材料收集：
3.会议桌椅摆放：
大会：采取课桌式摆放，准备投影仪和屏幕，座式麦克风 讨论：采取圆桌式，无线麦克风 4.会议室背景喷绘 5.会议室宣传横幅
6.宣传展板：若干，布置在大厅和会议室
会中服务
1、迎宾服务：迎宾人员最好在会议开始前半小时就在门口处迎接宾客， 正确引导参会人员到达指定地点是保证会议良好次序的关键。
工作人员
工作人员
会议工具物品
物品 横幅 指示牌 椅子 座位牌 便签 数量 1 3 100 100 100 备用 1 3 30 30 30
笔
矿泉水
100
100
30
30
麦克风
桌子
2
10
2
1
会场布置：
1.签到台 布置在酒店门口
2.指示牌 酒店提供（其中一个放于酒店门口，一个放于会议室门口，一个 放于餐厅门口）
30接站签到分发房间及会议资料欢迎晚宴早餐开幕式嘉宾致辞休息中国人民银行征信中心党委书记上台做总结发言午餐及休息自助餐高校学者代表发言休息环保宣传短片播放自由讨论及媒体采访会议闭幕晚宴晚宴结束序号工作内容完成时间负责部门责任人1邀请函的发放9月1日前会务组工作人员2两岸三地征信宣传短片的收集与整理9月5日前策划布置组工作人员3与会人员发言稿9月10日前会务组工作人员4与会人员幻灯片的制作9月10日前会务组工作人员5会议议程最后确定并打印9月10日前会务组工作人员6资料打印装袋完成9月10日前会务组工作人员9物资采购到位烟酒水水果签到资料其他9月10日会务组工作人员10酒店联系落实9月13日会务组工作人员11两岸三地征信手册设计制作完成9月10日策划布置组工作人员12展板设计制作完成9月13日策划布置组工作人员13合影照相单位落实9月13日前策划布置组工作人员14酒店外围布置9月14日晚上策划布置组工作人员15会议室布置9月14日全天策划布置组工作人员16会议及晚会彩排9月15日全天策划布置组工作人员17嘉宾返程机票预订9月15日全天会务组工作人员物品数量备用横幅11指示牌33椅子10030座位牌10030便签10030笔10030矿泉水10030麦克风22桌子101
征信“e+课堂”保护征信权益 防范征信诈骗
征信“e+课堂”保护征信权益防范征信诈骗
佚名
【期刊名称】《黑龙江金融》
【年(卷),期】2022()1
【摘要】随着市场经济的深入发展,信用记录和征信报告的应用场景得到不断延伸与拓展,人们也越来越注重自身的信用记录。
近年来,市场上出现一些打着“征信修复”“征信洗白”“铲单”等旗号的机构,声称只要花钱,就可以消除不良记录。
这里需要特别注意奥,如果是在征信报告中客观存在的错误或者遗漏,可以提出异议申请,是免费更正的,不需要您花一分钱。
但是,如果您的征信报告中的逾期等信息是本人原因导致的客观事实。
【总页数】1页(PF0004)
【正文语种】中文
【中图分类】D92
【相关文献】
1.保护个人隐私权事关个人征信的成败——浙江个人联合征信的隐私权保护问题研究
2.个人征信主体权益保护问题研究--基于我国征信业务实践的视角
3.征信领域金融消费者权益保护激励约束机制研究——征信数据质量视角
4.一起个人征信信用报告纠纷案例引发的思考——个人金融消费者权益视角下的征信主体权益维护
5.美国个人征信权益保护与征信业发展的立法经验——对中国征信立法的启示
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ESG视角下的公司债券信用评级
ESG视角下的公司债券信用评级
王鹏
【期刊名称】《金融经济》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】近年来,我国公司债券市场信用违约事件频发,暴露了传统的基于经营和财务的信用评级模型在风险识别和预警方面存在一定的局限性。
本文阐述了ESG因素对企业信用资质的影响,认为ESG指标是对传统信用评级框架的有益补充,总结了当前将ESG因素纳入公司债券信用评级框架所面临的挑战,并分别从监管部门、信用评级机构、投资机构和发行人角度提出了对策与建议。
【总页数】6页(P59-64)
【作者】王鹏
【作者单位】财信吉祥人寿保险股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】F832.5
【相关文献】
1.投资者会关注债券信用评级吗?r——基于公司债券信用评级变化的公告效应研究
2.我国公司债券信用评级现状分析及建议——兼论企业债券和公司债券的分立
3.我国公司债券信用评级制度探析
4.关键审计事项影响公司债券信用评级吗?——基于结论性评价视角
5.金融危机背景下的信用评级机构监管问题分析——以美国信用评级机构监管为视角
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数字普惠金融对商业银行信用风险的影响——基于存款和贷款结构的联合视角
数字普惠金融对商业银行信用风险的影响——基于存款和贷
款结构的联合视角
卫梦洁;李静萍
【期刊名称】《经济问题》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】目前国际和国内的金融经济基本面发生了重大变化,数字普惠金融已经成为影响商业银行信用风险的重要因素。
从数字普惠金融角度,基于存款和贷款结构的联合视角,选取2011—2021年中国52家上市商业银行的年度数据,考察了数字普惠金融对于商业银行信用风险的影响及其作用。
研究结果表明:数字普惠金融会削弱商业银行的中介职能,进而显著增加商业银行的信用风险,且在股权和产业结构下存在异质性特征;数字普惠金融会恶化商业银行存款和贷款结构,从而增大商业银行信用风险;数字普惠金融对于商业银行信用风险的提升作用会随着商业银行数字化转型程度的提高而减弱。
因此,金融监管部门应当全面监管金融活动,鼓励商业银行进行数字化转型和差异化信用风险管理,以期推动商业银行健康发展。
【总页数】9页(P32-40)
【作者】卫梦洁;李静萍
【作者单位】山西财经大学经济学院;山西财经大学金融学院
【正文语种】中文
【中图分类】F832
【相关文献】
1.建立普惠金融长效发展机制面临的问题与对策\r——基于国有商业银行小微贷款视角
2.数字普惠金融发展影响农村商业银行涉农贷款的投放吗?——基于278家农村商业银行的实证研究
3.数字普惠金融对商业银行信用风险管理影响
4.数字普惠金融对县域经济增长的影响——基于传统金融和产业结构升级视角
5.数字金融能降低地方商业银行风险吗?——基于中国数字普惠金融和地方商业银行的证据
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汇总信息 信用报告查 询
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信用报告查 询 信用评 分等
信用报告查 询 异议申请 处理
授信机构
个人
其他社会机构
人民银行征信系统
金融城域网专网
企业和个人征信系 统
中国人民银行内联网
中国人民银 行省会中支
商业银行总行
商业银行分行
全国性商业银 行地市支行 营业网点
15
城市网间 互联平台
信息采集
法国 France 意大利 Italy 西班牙 Spain 荷兰 Netherlands 丹麦 Denmark 挪威 Norway
B de F, Experian CRIF, Experian Experian, Equifax BKR, Experian Experian Experian, D&B
瑞典 Sweden 澳大利亚 Australia 中国台湾 Taiwan/China
UC Baycorp JCIC
波兰 Portland
BIK
信息类型 Type of Information
所有正面信息 Full Positive 所有正面信息 Full Positive 正面信息 Positive 负面信息、欺诈信息 Negative, fraud 正面信息 Positive 负面信息 Negative 部分正面信息 Limited positive 负面信息 Negative 负面信息、纳税信息 Negative, tax 负面信息、纳税信息 Negative, tax 负面信息 Negative 正面信息 Positive
9
征信机构
企业和个人基础 信用信息数据库
欠税、法院等公 共数据全国性公 共事业缴费信息
其他地方性数据来源
提供产品和服务
银行和非银行金融机构
少数几家全国性
大型综合征信机构
信用评级等增值服务机构
10
信用经 营机构
社会信用体系
信用管理的法律、法规 国家信用管理机构
公共 数据库
征信机构 数据库
信用管理服 务中介机构
信息质量参差不齐，需要进一步 增加接入的数据源的数量
信息质量参差不齐，需要进一步 增加接入的数据源的数量
随着政府行政信息公开进程的深 入，将有利于征信系统从公开渠 道采集相关公共信息
异议标注及本人声明
征信格局
传统征信 互联网征信
人行征信：金融信用信息基础数据库 政府征信：政府信用信息统一平台 民间征信：信用调查、评级公司等 阿里为代表：电商平台 国政 通为代表：大数据+评分 上海资信：网络金融征信系统（NFCS）
中表现为专业化的第三方机构（征信机构）依法采集、 调查、 保存、整理提供企业和个人信用信息的活动。 西方国家将征信称作“Credit reporting”，就是信 用报告、报道ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ意思。
6
征信征什么？
➢ 企业信用信息
✓ 基本信息:企业概括、高管人员、资本构成等 ✓ 信贷信息:贷款、承兑汇票、票据贴现信息等 ✓ 非信贷信息:法院判决执行信息、环保执法信息等
构机融金 业企商工 库据数用信业企 库据数用信人个 级评用信 查调用信业企 查调用信人个 询咨理管用信 保担用信 收追帐商
……
不良信用处罚机制
教育机制
11
第二部分
中国征信格局
征信三个层次
社会领域 会 服务于社管理
经济领域 服务于市场交易
人民银行征信系统
金融机构 信贷信息数 据上报
非银行信 息 数据上 报
➢ 个人信用信息
✓ 基本信息：姓名、证件类型及号码、通信地址等 ✓ 信贷信息：贷款和信用卡信息等 ✓ 非信贷信息：公积金、电信缴费、法院判决执行信息等
各国征信机构信息采集
国家/地区 Country/Region
美国U.S. 英国 UK 德国 Germany
征信机构名称 Bureau
Experian, Equifax, TU Experian, Equifax Schufa, Burgel, CEG
费用
无 低 中等 非常高 中等 中等
什么是信用？
➢ 信用有社会学和经济学的双重涵义
✓ 道德范畴：《左传·宣公十二年》：“其君能下人， 必能信用其民矣。”
✓ 经济范畴：以偿还为条件的价值运动的特殊形式。多 产生于货币借贷和商品交易的赊销或预付之中。
什么是征信？
➢ 征信=征集+信用
✓ 《左传》：“君子之言，信而有征，故怨远于其身。” ✓ 征信本质是为信用活动提供的信用信息服务，在实践
中国征信格局与征信应用
内容梗概
征信概论 中国征信格局 征信应用领域 案例分析
第一部分
征信概论
引子：一组数据
2003年中国外经贸企业协会信用评估部和北京国商国 际资信评估公司联合对全国的近10万家涉外经贸企业进行 的“外经贸企业信用信息跟踪调查”的调查结果表明：我 国在企业信用方面存在的主要问题是“拖欠货款、贷款、 税款”（76.2%）、“违约”（63.2%）和“制售假冒伪劣 产品”（42.4%）。
引子：一组数据
客户信息资料获得的渠道
客户介绍资料 企业网页 直接同客户接触（初步） 直接同客户接触（长期） 银行提供的报告 征信公司调查报告
可靠程度
10%—60% 平均50% 30%—70% 60%—90% 平均80% 平均80%
完整程度和状态
可达80% 静态 可达70% 静态 可达50% 动态 可达90% 动态 可达90% 动态 可达95% 动态
银监会批设的授信机 构所产生的信贷信息
非银监会批设的授信 机构所产生的信贷信
息
公用事业单位具备交 易信用特征的信息记
录
政府部门在行政执法 过程中产生的信息
信用主体本人提供的 信息
强制采集 主要数据源 许可或协商方式 补充数据源
许可或协商方式 补充数据源
许可或协商方式 补充数据源
许可方式 补充数据源
信息质量较好，需要进一步深挖 银行体系的信用数据源
正面信息 Positive
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征信业务
➢ 狭义征信
✓ 信用信息登记：征信中心、上海资信 ✓ 信用调查：华夏邓百氏、中诚信－中华征信所 ✓ 信用评级：中诚信、大公国际、联合资信、鹏元
➢ 广义征信
✓ 狭义征信 ✓ 信用管理服务
（信用管理咨询、评分模型开发、 商账追收、信用担保、信用保险、 保理等）