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《徵信前沿問題研究》編寫組 著

圖書標籤:

• 徵信
• 信用報告
• 個人徵信
• 企業徵信
• 信用風險
• 金融科技
• 數據安全
• 隱私保護
• 法律法規
• 金融創新

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 中國經濟齣版社

ISBN：9787501797783

商品編碼：29692848419

包裝：平裝

齣版時間：2010-01-01

基本信息

書名:徵信前沿問題研究

定價：88.00元

售價：59.8元,便宜28.2元,摺扣67

作者:《徵信前沿問題研究》編寫組

齣版社：中國經濟齣版社

齣版日期：2010-01-01

ISBN：9787501797783

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.799kg

編輯推薦

內容提要

本書共分三個篇章，主要對徵信前沿問題作瞭探討和研究，具體內容包括《個人徵信與隱私權的保護》《淺議個人徵信活動中信用信息的規範利用和法律保護》《徵信活動中信息主體閤法權益保護的措施》《關於日本徵信業發展情況的介紹》等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

目錄

篇 徵信法律問題研究
隱私權的界定及其在徵信活動中的保護
跨境數據流動問題研究報告
信用信息流動和保護的關係是當前徵信業麵臨的重大課題
徵信製度建設中被徵信人信息和權利保護研究
個人徵信與隱私權的保護
信息主體閤法權益保護研究
徵信機構信息采集過程中的法律問題研究
國外個人信用信息徵集行為研究及對我國啓示
信息提供人行為規範國際經驗及啓示
個人信用信息使用行為規範：國外實踐及啓示
淺議個人徵信活動中信用信息的規範利用和法律保護
信息使用人行為規範研究
信用信息使用人行為規範研究
信息的互惠共享
第三方原因導緻信用報告齣現負麵信息的問題研究
委托貸款業務中的徵信問題研究
美國徵信信息報送機構閤規性條例和相關指引研究
徵信活動中信息主體閤法權益保護的措施
第二篇 國際徵信經驗研究
法國和德國企業徵信係統建設及對我國的啓示
印度徵信體係建設及對我國的啓示
關於日本徵信業發展情況的介紹
關於西班牙徵信業發展情況的介紹
關於香港徵信業發展情況的介紹
關於颱灣徵信業發展情況的介紹
跨國徵信機構其他徵信産品介紹
美專傢談徵信産品在美國使用情況的報告
信用信息指數的分析及國際比較
關於美國金融監管機構信息共享的研究
走訪益百利公司有關情況的報告
關於環聯公司相關情況的介紹
關於益百利公司有關情況的介紹
關於美國鄧白氏(D&B;)公司有關情況的介紹
關於瑞典徵信局UC公司有關情況的介紹
關於澳大利亞、新西蘭兩國徵信局Veda Advantage公司有關情況的介紹
關於意大利CRIF公司有關情況的介紹
墨西哥徵信業建設和管理經驗及啓示
第三篇 我國徵信體係建設及係統應l用
中小企業信用環境建設中的徵信問題研究
BCG矩陣結閤徵信數據在商業銀行行業信貸管理中的運用
徵信對推動商業信用發展的作用與對策研究
淺析集團客戶的風險識彆與防範
信貸市場：內、外部信用評級比較研究
國內外房價變動、影響因素及中國住房貸款市場形勢分析和相關建議
我國中小企業信用評級體係建設曆程及發展策略研究
小額信貸社會風險分析及防範
個人信用評分問題研究：福建省的實證分析
企業信用管理製度缺失問題研究
農村信用工程建設嚮徵信係統發展探討
農村徵信體係建設的現狀、問題與患路
利用徵信服務甄彆證券業麵臨的信用風險
徵信係統信用信息應用研究
企業徵信係統信用信息拓展研究
企業和個人徵信體係建設對改善新疆中小企業信用環境作用的調查
將網絡交易信用記錄納人央行徵信係統的設想及建議
企業和個人信用信息基礎數據庫的應用成效分析
中俄徵信信息交換機製研究
對農村信用體係建設工作的思考
後記

作者介紹

文摘

序言

《金融科技浪潮下的信用風險管理新維度》 核心內容概述： 本書深入探討瞭在金融科技（FinTech）飛速發展的時代背景下，傳統信用風險管理所麵臨的挑戰與機遇，並在此基礎上，構建瞭一套全新的、多維度、前瞻性的信用風險管理理論與實踐框架。本書不涉及“徵信前沿問題研究”這一具體書名，而是聚焦於金融科技如何重塑信用評估、風險預警、信貸審批、貸後管理乃至整個信用生態係統。 第一部分：金融科技對傳統信用風險管理範式的衝擊與重塑 1. 金融科技的定義、演進與關鍵技術： 本書將首先界定金融科技的內涵，追溯其發展曆程，重點分析大數據、人工智能（AI）、機器學習（ML）、區塊鏈、雲計算、物聯網（IoT）等核心技術在金融領域的滲透與應用。 大數據： 強調其作為新一代“石油”的價值，闡述如何從海量、多源、異構的數據中提取有價值的信用信息，例如社交網絡數據、交易行為數據、消費習慣數據、甚至設備使用數據等。分析傳統徵信數據（如央行徵信報告）的局限性，以及大數據在填補信息鴻溝、豐富信用畫像方麵的潛力。 人工智能與機器學習： 詳細介紹AI/ML在信用評分模型構建、風險因子識彆、反欺詐、智能審批、自動化貸後管理等方麵的應用。探討不同算法（如決策樹、隨機森林、支持嚮量機、神經網絡、深度學習）在信用風險建模中的適用性、優劣勢以及模型的可解釋性問題。 區塊鏈： 分析區塊鏈技術在提升交易透明度、數據安全性、跨境支付效率以及構建去中心化信用體係方麵的潛力。討論其在供應鏈金融、數字身份驗證、資産證券化等場景下的應用價值，以及可能帶來的風險（如監管挑戰、技術成熟度）。 雲計算： 闡述雲計算如何為金融機構提供彈性、可擴展的計算資源與存儲能力，支持大數據處理、模型訓練與部署，降低IT成本，提高業務敏捷性。 物聯網（IoT）： 探討IoT設備産生的數據（如智能傢居、智能穿戴、車聯網）如何被用於構建更精細化的信用畫像，尤其是在特定場景（如農業貸款、汽車貸款）下的應用。 2. 傳統信用風險管理麵臨的挑戰： 數據孤島與信息不對稱： 傳統徵信體係在整閤多元化數據、觸及“長尾”客戶方麵存在天然劣勢。 模型時效性與適應性： 傳統模型往往基於曆史數據，難以快速捕捉市場變化和新興風險。 人工審批效率低下與主觀偏差： 尤其是在麵對大量小額、高頻的信貸需求時，人工審批的成本高、效率低，且容易受主觀因素影響。 欺詐風險與閤規壓力： 隨著技術進步，欺詐手段不斷翻新，監管要求日益嚴格，給風險管理帶來雙重壓力。 新興業務模式的風險識彆： P2P藉貸、眾籌、數字貨幣等新型金融業態帶來的全新風險，需要新的評估工具和方法。 3. 金融科技重塑信用風險管理的核心邏輯： 從“樣本”到“全景”： 從依賴有限的結構化數據，轉嚮利用全量、實時、多維度的非結構化和半結構化數據，構建更全麵的客戶信用畫像。 從“靜態”到“動態”： 從一次性評估，轉嚮持續、實時的信用監控與預警，能夠及時發現和應對信用劣化。 從“規則”到“智能”： 從依賴人工設定的硬性規則，轉嚮利用機器學習模型進行智能決策，實現更精細化、個性化的風險定價與額度管理。 從“中心化”到“去中心化”的探索： 探討區塊鏈等技術在構建更透明、可信的信用生態係統中的作用。 第二部分：金融科技驅動下的信用風險管理創新實踐 1. 智能信用評估與評分體係構建： 多維度數據整閤與特徵工程： 詳細介紹如何整閤來自第三方平颱、社交媒體、電商平颱、運營商、學曆認證、職業履曆等多元數據源，並進行有效的特徵提取與構建。 機器學習模型在評分中的應用： 深入剖析如何使用監督學習、無監督學習等方法構建更具預測能力的信用評分模型。例如，如何通過行為分析模型預測逾期概率，通過反欺詐模型識彆僞冒申請。 可解釋AI（XAI）在信用風險管理中的重要性： 探討模型的可解釋性在滿足監管要求、增強客戶信任、優化業務決策方麵的重要性，以及相應的技術方法。 動態評分模型與信用生命周期管理： 介紹如何構建能夠實時更新、動態調整的評分模型，貫穿客戶的整個信用生命周期，從獲客、審批到貸後管理。 2. 智能審批與自動化流程優化： 基於AI的信貸審批決策係統： 闡述如何構建集成瞭數據采集、模型預測、規則引擎、人工乾預等環節的智能審批流程。 自動化信貸審批的效率與風險平衡： 分析自動化審批在提高效率、降低成本的同時，如何通過精細化模型和風險控製策略來保障審批質量。 智能反欺詐體係： 詳細介紹基於AI的實時欺詐檢測技術，包括設備指紋、行為序列分析、圖譜分析等，以及其在事前、事中、事後反欺詐的應用。 3. 實時風險預警與貸後精細化管理： 大數據驅動的早期預警係統： 介紹如何利用實時數據流，通過機器學習模型實時監測客戶行為變化（如還款能力、還款意願的潛在信號），提前預警潛在的信用風險。 個性化催收與風險乾預策略： 探討如何基於客戶的信用畫像和風險等級，采用個性化的催收方式和風險乾預措施，降低損失。 智能化的逾期管理與重組方案： 分析如何利用AI技術對逾期客戶進行細分，並為其提供定製化的還款計劃或重組方案。 司法催收與不良資産處置的智能化： 探討AI在輔助法律決策、識彆不良資産價值、優化處置策略方麵的應用。 4. 新型信用風險的識彆與管理： 平颱經濟下的信用風險： 聚焦於共享經濟、零工經濟、網紅經濟等新模式下的信用評估挑戰，如收入不確定性、行為特徵變化快等。 供應鏈金融中的信用風險： 分析如何利用區塊鏈、物聯網等技術，構建更透明、可追溯的供應鏈金融信用體係，降低信息不對稱風險。 數字身份與隱私保護的平衡： 探討在利用大量個人數據進行信用評估的同時，如何保障用戶隱私，遵守數據保護法規，構建可信的數字身份體係。 ESG（環境、社會、治理）因素在信用風險中的考量： 介紹如何將ESG信息納入信用評估框架，識彆和管理與氣候變化、社會責任、公司治理相關的潛在風險。 第三部分：金融科技時代信用風險管理的前瞻性思考與挑戰 1. 監管與閤規的演進： 數據安全與隱私保護： 深入分析GDPR、CCPA等全球數據保護法規對金融科技信用風險管理的影響，以及閤規性的技術實現。 算法公平性與反歧視： 探討AI算法在信用評估中可能存在的偏見問題（如種族、性彆、地域歧視），以及如何構建公平、透明、可解釋的算法模型，滿足監管要求。 金融科技風險的監管框架： 分析各國在監管金融科技創新、防範係統性風險方麵的最新舉措和挑戰。 2. 技術倫理與社會責任： “數字鴻溝”與普惠金融： 探討金融科技在拓展信用覆蓋麵的同時，如何避免加劇新的數字鴻溝，真正實現普惠金融。 過度負債與消費者保護： 分析金融科技便利化的信貸申請流程可能帶來的過度負債風險，以及如何通過技術手段加強消費者保護。 人機協作的最佳模式： 探討在自動化與智能化日益普及的背景下，如何找到技術與人力的最佳結閤點，形成高效、審慎的風險管理團隊。 3. 未來發展趨勢展望： 聯邦學習與隱私計算： 介紹這些新興技術如何在不共享原始數據的前提下，實現跨機構的數據協作與模型訓練，解決數據孤島問題。 知識圖譜與關聯分析： 探討知識圖譜在發現隱藏關聯、識彆復雜欺詐網絡、進行交叉銷售風險評估中的應用。 情感計算與行為金融： 展望如何利用自然語言處理（NLP）、麵部識彆等技術，從非結構化數據中捕捉客戶情緒、態度等，作為信用評估的補充維度。 嵌入式金融與實時風險管理： 分析金融服務與非金融場景（如電商、社交）的深度融閤，將對信用風險的獲取與管理方式提齣新的要求。 結論： 本書旨在為金融機構、科技公司、監管機構以及學術研究者提供一個關於金融科技時代信用風險管理的全麵視角。通過深入分析技術演進、實踐創新與未來挑戰，本書緻力於構建一個適應新時代需求的、更加智能、高效、普惠且安全的信用風險管理體係，助力金融行業在新一輪科技浪潮中穩健前行。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我産生瞭一種對未來金融生態的聯想。我一直對數字貨幣、DeFi（去中心化金融）等新興金融業態的徵信問題非常感興趣。在這些去中心化的環境中，傳統的信用評估體係似乎難以直接適用。我設想書中會探討如何在區塊鏈和智能閤約的基礎上，構建一套全新的、更加透明和高效的徵信機製。比如，如何利用鏈上數據來評估用戶的信用行為，如何設計激勵機製來鼓勵用戶提供真實、準確的信息，又如何應對智能閤約可能存在的漏洞和風險。我特彆關注書中是否會涉及到“聲譽證明”或者“去中心化身份”等概念在徵信領域的應用。這些技術能否為用戶構建一個可信的數字身份，從而在去中心化的金融世界中獲得應有的信用？此外，我還在思考，隨著技術的不斷發展，徵信的邊界是否會進一步模糊。例如，個人的生物特徵、行為模式甚至情感狀態，是否都可能成為未來徵信評估的潛在維度？這本書，在我眼中，似乎是一份關於數字時代下金融信用演進的藍圖，充滿瞭前沿的思考和對未來的展望。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，我立刻想到瞭那些在創新創業過程中遇到的各種難題，尤其是關於融資和風險控製的部分。我一直對如何評估初創企業和中小微企業的信用風險感到睏惑。這些企業往往缺乏傳統的抵押物和長期的信用記錄，傳統的徵信方式對此束手無策。我期待這本書能夠提供一些關於如何運用新興技術和方法來解決這一難題的思路。例如，是否可以通過分析企業的經營數據、供應鏈信息、甚至研發投入來構建一種新的信用評估模型？我特彆關注書中是否會涉及“柔性徵信”的概念，即在強調風險控製的同時，也能夠給予創新型企業一定的靈活性和支持。另外，在當前的經濟環境下，不良資産的處置和風險化解也是一個非常棘手的問題。我希望這本書能夠對不良資産的徵信評估、風險識彆以及後續的處理策略提供一些前瞻性的見解。會不會有關於如何利用金融科技手段來優化不良資産的處置流程，降低處置成本，提高迴收率的討論？這本書，在我心中，可能是一本能夠為創業者和金融從業者提供實操指導和理論支持的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字吸引瞭我，盡管我對“徵信”這個詞匯的理解還比較淺薄，但“前沿問題研究”這幾個字，激起瞭我內心深處對未知領域探索的渴望。我腦海中浮現齣無數可能的研究方嚮：也許是關於大數據在徵信領域的應用，如何利用海量數據更精準地評估個人信用風險，又或是探討人工智能如何輔助徵信機構進行自動化審批和風險預警。我設想書中會詳細分析不同國傢和地區在徵信體係建設上的差異，以及它們在實踐中遇到的挑戰和創新之處。會不會有關於區塊鏈技術在徵信領域落地的可行性研究？想象一下，通過去中心化的技術，信息更加透明，數據更加安全，這對於保護個人隱私和提升徵信效率無疑是革命性的。又或者，書中會深入剖析在數字化浪潮下，新興的信用評估維度，比如社交信用、行為數據，甚至是對個人數字足跡的分析，這些新興的徵信方式是否會顛覆傳統的信用模式？我期待作者能夠提供一些前瞻性的視角，幫助我理解未來徵信行業可能的發展趨勢，以及普通人在這個快速變化的時代如何更好地管理自己的信用。這本書，在我眼中，仿佛是一扇通往未來金融世界的大門，充滿瞭未知與機遇。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，內心是充滿期待的，希望能從中找到關於當前金融市場一些睏擾已久的“痛點”的答案。我特彆關注那些在信息不對稱環境下，如何有效地進行風險定價的理論和實踐。比如，在小額信貸領域，我們常常麵臨藉款人信息不全、信用記錄缺失的難題，這本書會不會提供一些創新的解決方案？或許是通過非傳統的數據源，比如交易流水、社交關係網絡，甚至是用戶的使用習慣來構建一個更全麵的信用畫像。我也對跨境徵信的復雜性非常好奇。不同國傢有著不同的法律法規、文化習俗和金融體係，如何建立一套跨國界的徵信標準，如何處理不同徵信機構之間的信息互通和信任問題，這些都是我迫切想瞭解的。我設想書中會引用大量的案例研究，通過分析成功的和失敗的徵信項目，來提煉齣可行的經驗教訓。會不會有關於金融科技如何賦能徵信業的深度探討？從P2P平颱的崛起，到新興的金融科技公司的齣現，它們是如何利用技術來降低徵信成本，提升服務效率，又是否會帶來新的風險？我希望這本書能給我帶來一些啓發，讓我對當下金融領域的挑戰與機遇有更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我聯想到瞭一些更深層次的社會性問題。我一直在思考，徵信體係的完善，對於構建一個更加公平、有序的社會究竟意味著什麼？例如，對於那些由於曆史原因或經濟能力限製，信用記錄不佳但本質上是誠信的個體，他們是否能夠通過這個體係獲得公平的機會？書中會不會探討如何平衡數據隱私保護與信息共享之間的關係？在信息爆炸的時代，個人敏感信息的泄露可能帶來毀滅性的後果，但同時，有效的徵信又需要一定程度的信息流通。我設想作者會深入分析徵信數據的使用邊界，以及如何建立有效的監管機製來防止濫用。更進一步，徵信體係的公平性如何體現？是否存在因為地域、收入、甚至性彆等因素而造成的“隱性歧視”？我希望這本書能夠揭示這些隱藏在徵信錶象之下的社會經濟學維度，並提齣切實可行的改進建議。或許，作者還會從社會治理的角度，探討徵信體係在維護市場秩序、降低交易成本、甚至促進社會信用建設方麵的作用。這本書，在我看來，不單單是一本技術性著作，更是一部關於社會公平與效率的思考錄。