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李俊丽著 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 中国社会科学出版社

ISBN：9787500489344

商品编码：29692177320

包装：平装

出版时间：2010-11-01

基本信息

书名:中国个人征信体系的构建与应用研究

定价：32.00元

售价：21.8元,便宜10.2元,折扣68

作者:李俊丽著

出版社：中国社会科学出版社

出版日期：2010-11-01

ISBN：9787500489344

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

内容提要

李俊丽编著的这本《中国个人征信体系的构建与应用研究》在对个人征信相关概念进行明确界定的基础上，运用信息经济学理论、交易费用理论阐明了构建个人征信体系的重大意义，并运用公共物品理论分析个人征信产品的性质，为个人征信产品的供给模式提供理论依据；介绍以美国、欧洲、日本为代表的个人征信体系的建设情况，并总结其个人征信体系建设的经验，以对我国创建个人征信体系提供借鉴；分别从宏观和微观两个层面剖析我国个人征信体系建设过程中存在的问题，并针对问题提出相应的对策建议。

目录

作者介绍

文摘

序言

《金融科技浪潮下的个人信用评估新范式》 前言 数字时代，金融服务的边界被不断拓展，科技的飞速发展正以前所未有的力量重塑着金融行业的生态。在这一变革浪潮中，个人信用评估作为连接金融机构与个体之间的核心纽带，其传统模式正面临深刻的挑战与重构。过去，我们依赖于结构化的金融交易数据，如银行流水、信用卡账单等，来构建个人信用画像。然而，随着移动支付、社交媒体、电子商务等非传统数据源的涌现，以及人工智能、大数据等技术的日臻成熟，一个更加全面、动态、精细化的个人信用评估体系正在悄然兴起。 本书《金融科技浪潮下的个人信用评估新范式》便致力于深入剖析这一时代变迁下的信用评估新图景。我们并非关注特定国家或地区的征信体系构建与应用，而是聚焦于这场全球性的科技驱动的信用评估范式转型。本书旨在为读者呈现一套全新的视角，理解金融科技如何颠覆传统，为个人信用评估注入新的活力，创造新的价值。 第一章：金融科技的崛起与信用评估的挑战 本章将首先回顾金融科技（FinTech）发展的宏观背景。我们将探讨大数据、人工智能（AI）、机器学习（ML）、云计算、区块链等关键技术如何渗透到金融服务的各个环节，催生出支付、借贷、投资、保险等领域的创新。在此基础上，我们将深入分析传统个人信用评估体系所面临的局限性。例如： 数据维度单一性： 传统征信主要依赖于银行信贷、信用卡等结构化金融数据，难以捕捉到个体在非金融领域的行为习惯、消费偏好、社交关系等能够反映其真实信用状况的丰富信息。 数据时效性不足： 传统的信用报告更新频率相对较低，无法及时反映个人信用状况的动态变化，导致评估结果滞后，尤其在快速变化的数字经济环境中，其准确性大打折扣。 覆盖面受限： 对于缺乏传统金融服务记录的“长尾人群”，如年轻人、自由职业者、小微企业主等，传统征信体系往往难以对其进行有效评估，导致他们难以获得所需的金融服务，加剧了金融排斥现象。 信息不对称与道德风险： 传统模式下，金融机构获取的关于借款人信息的全面性和真实性存在挑战，信息不对称可能导致逆向选择和道德风险的发生。 成本高昂与效率低下： 传统人工审核、信息核验等流程耗时耗力，运营成本较高，且效率低下，难以满足金融服务日益增长的规模化需求。 接着，我们将探讨金融科技为应对这些挑战所提供的解决方案。例如，P2P借贷平台如何通过大数据分析扩大征信数据源；移动支付公司如何利用用户消费行为数据进行信用评分；社交网络如何分析用户关系以评估信用风险等。本章将为读者构建一个理解金融科技如何成为信用评估领域一股强大变革力量的宏观框架。 第二章：非结构化数据在信用评估中的价值挖掘 本章将重点探讨金融科技如何利用海量的非结构化数据来丰富和深化个人信用评估。我们将深入研究以下几个方面： 行为数据分析： 消费行为： 分析电商平台的购物记录、支付习惯、消费频率、商品偏好等，洞察个体的消费能力、生活方式及消费稳定性。例如，规律性、理性消费可能暗示着更强的财务自律性。 社交行为： 分析社交媒体上的互动频率、内容发布、好友关系、兴趣标签等。研究表明，某些社交行为模式可能与个体的责任感、社会连接度甚至还款意愿相关。例如，积极参与社区活动、拥有稳定且互助的社交网络，可能在一定程度上反映了个体的稳定性和可信赖度。 网络行为： 分析用户在互联网上的浏览习惯、搜索记录、应用使用情况等。例如，对金融信息、学习类内容的频繁搜索，可能表明个体有提升自我、规划未来的意愿。 移动设备数据： 通话记录与短信： 在合法合规的前提下，对通信频率、联系人类型等进行分析，可以间接反映个体的社会联系稳定性。 地理位置数据： 分析用户在不同地点（如工作地点、居住地点）的停留时间，可以推断其生活规律和稳定性。 文本与图像数据： 用户评论与反馈： 分析用户在电商平台、服务应用中的文字评论，可以识别用户的满意度、忠诚度以及是否存在潜在的投诉或纠纷记录。 社交媒体内容： 通过自然语言处理（NLP）技术，分析用户发布的文字、图片和视频内容，挖掘其情感倾向、生活态度、价值观念等，从而更全面地理解个体。 本章将详细介绍这些非结构化数据如何被转化为可量化的信用评估指标，并通过案例分析展示其在风险控制和营销中的实际应用。我们将强调，对这些数据的利用必须严格遵守隐私保护和数据安全法规，并在获得用户明确授权的前提下进行。 第三章：人工智能与机器学习在信用评分模型中的应用 本章将深入探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）技术如何革新传统的信用评分模型，使其变得更加智能化、精准化和动态化。 传统评分模型的局限与AI的优势： 我们将首先回顾逻辑回归、决策树等传统评分模型的原理和不足，例如对非线性关系的捕捉能力有限、模型更新慢等。然后，阐述AI和ML在处理海量、高维度、非结构化数据方面的天然优势。 主流AI/ML算法在信用评估中的应用： 监督学习： 随机森林（Random Forest）与梯度提升树（Gradient Boosting Machines）： 用于处理复杂的数据关系，能够有效识别特征之间的交互作用，提高预测精度。 支持向量机（SVM）： 在处理高维数据和非线性分类问题上表现出色。 神经网络（Neural Networks）与深度学习（Deep Learning）： 能够从原始数据中自动学习复杂的特征表示，适用于处理图像、文本等非结构化数据，构建更深层次的信用评估模型。 无监督学习： 聚类算法（Clustering Algorithms）： 用于发现数据中的隐藏模式，将具有相似信用特征的个体分组，为风险定价和产品设计提供依据。 异常检测（Anomaly Detection）： 用于识别潜在的欺诈行为或信用风险事件。 特征工程与模型优化： 本章还将讨论如何从海量的非结构化数据中提取有效的特征，以及如何通过交叉验证、网格搜索等技术优化模型参数，确保模型的泛化能力和鲁棒性。 模型的可解释性（Explainability）与公平性（Fairness）： 随着AI应用的深入，模型的可解释性和公平性成为重要议题。我们将探讨如何使用LIME、SHAP等技术提高模型的可解释性，以及如何识别和消除模型中的偏见，确保信用评估的公平性，避免歧视。 实时信用评估： AI/ML的强大计算能力使得实时或近实时地进行信用评估成为可能，满足了快速响应的金融服务需求。 第四章：新型征信数据源与信用产品的创新 本章将聚焦于金融科技催生出的新型征信数据源，以及由此衍生的创新型信用产品。 新型数据源的探索： 平台数据： 如电商交易流水、内容创作平台（如短视频、直播）的变现能力、游戏行为数据等，可以反映个体的消费能力、行为模式和社群影响力。 物联网（IoT）数据： 在特定场景下，如智能家居、智能汽车等设备产生的数据，可能与个体的生活习惯、资产状况甚至风险偏好相关。 区块链存证数据： 记录在区块链上的不可篡改的交易或行为数据，为信用评估提供更高的透明度和可信度。 司法公开数据： 如法院判决、失信被执行人名单等，虽然是负面信息，但在合规前提下，是重要的信用风险指标。 创新型信用产品的设计： 动态信用评分： 基于实时更新的数据，实现信用评分的动态调整，及时反映个体的信用变化，为用户提供更贴合实际的信贷额度与利率。 场景化信用评估： 针对特定消费或信贷场景（如租房、旅游、教育贷款），利用该场景下特有的数据进行精准评估，提高审批效率和通过率。 信用赋能服务： 普惠金融产品： 利用更广泛的数据维度，为传统金融服务难以覆盖的群体提供小额贷款、分期付款等服务。 “信用即服务”（Credit-as-a-Service, CaaS）： 将信用评估能力作为一种服务输出给第三方合作伙伴，赋能更多商业场景。 信用修复与提升指导： 基于AI分析，为用户提供个性化的信用修复建议和行为指导，帮助用户提升信用水平。 数字身份与去中心化身份： 探索利用区块链等技术构建安全、可控的数字身份，将个人信用与数字身份关联，实现更便捷、安全的金融服务。 本章将通过大量国内外创新案例，展示金融科技如何打破传统征信的壁垒，为个体创造更多获得金融服务的可能性，并推动金融服务的普惠化和个性化。 第五章：监管、伦理与未来展望 在金融科技浪潮席卷个人信用评估领域的同时，监管、伦理和安全问题也日益凸显。本章将深入探讨这些关键议题。 监管框架的挑战与演进： 数据隐私与保护： 强调GDPR、CCPA等全球性数据隐私法规的重要性，以及如何在合规前提下利用用户数据。 数据安全与反欺诈： 探讨如何应对日益复杂的网络攻击和欺诈手段，保障用户数据和金融系统的安全。 算法公平性与反歧视： 讨论监管机构如何制定标准，防止算法产生不公平的歧视性结果。 数据共享与征信机构的转型： 分析如何在保护隐私的前提下，促进数据的高效共享，以及传统征信机构如何与金融科技公司协同发展。 伦理困境与社会责任： “数字鸿沟”与金融包容性： 探讨金融科技在提升金融包容性的同时，是否可能加剧数字鸿沟，以及如何确保技术惠及所有人。 “信用茧房”的风险： 分析过度依赖数据分析可能导致用户被局限于特定的信用评估模式，限制其发展机会。 数据所有权与知情同意： 强调用户对自身数据的控制权，以及获取用户知情同意的必要性。 未来展望： 人机协作的信用评估： 展望未来，AI将作为强大的工具辅助人类专家进行信用决策，而非完全取代。 跨领域数据融合： 预测未来信用评估将更加依赖于跨领域、跨行业数据的融合，构建更全面的个人画像。 去中心化信用体系的探索： 探讨区块链等技术在构建去中心化、用户主导的信用体系方面的潜力。 全球化信用标准的趋同与差异： 分析不同国家和地区在信用评估领域的监管差异和发展趋势，以及未来可能出现的全球性合作。 本书的最后一章旨在引发读者对未来个人信用评估的深层思考，强调在拥抱技术创新的同时，必须坚守伦理底线，构建一个公平、安全、普惠的金融生态系统。 结语 《金融科技浪潮下的个人信用评估新范式》不仅是一本关于技术应用的指南，更是一次关于金融服务未来演进的深刻探讨。我们希望通过本书，能够帮助读者理解金融科技如何重塑个人信用评估的面貌，揭示其中蕴藏的机遇与挑战，并为金融行业的从业者、研究者以及所有关心金融未来发展的人们提供有价值的 insights。我们相信，在这个不断变化的数字时代，唯有不断学习、创新和适应，才能在金融科技的浪潮中乘风破浪，迎接更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

偶然间看到了这本书的名字，觉得它一定包含了很多我不知道但又很有用的信息。现在社会上到处都是关于“信用”的说法，什么“信用评分”、“信用黑名单”之类的，感觉跟我们每个人息息相关。这本书的题目《中国个人征信体系的构建与应用研究》听起来就很有深度，很专业。我特别好奇，这个“构建”到底是怎么进行的？是不是像搭积木一样，一层一层地建立起来的？需要哪些东西才能构建起来？然后“应用”又体现在哪里呢？是不是我以后贷款、买房、甚至租房子都会用到它？这本书会不会讲到一些大家平时比较关心的问题，比如，为什么我的朋友分数比我高？我怎么才能让我的分数变高？如果我的信息被错误记录了怎么办？我希望这本书能用一种比较平实、容易理解的方式，把这些“高大上”的征信概念讲清楚，让我这个普通人也能明白，并且知道怎么做才能保护好自己的“信用”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对社会经济发展和金融科技领域抱有浓厚兴趣的读者，我一直关注着中国在建设现代化金融体系方面的努力。个人征信体系无疑是其中至关重要的一环。这本书的书名——《中国个人征信体系的构建与应用研究》，准确地抓住了我的兴趣点。我预料这本书将不仅仅是枯燥的理论阐述，而是会包含对中国具体国情下的征信体系建设的深入分析。我很想了解，在借鉴国际经验的同时，中国是如何因地制宜地摸索出适合自身特点的征信模式的。书中是否会探讨征信机构的设立、运营模式，以及它们在数据采集、风险评估、信息共享等方面所扮演的角色？同时，“应用研究”这个词也让我对书中可能包含的实际案例充满了期待。例如，征信体系是如何在银行信贷、小额贷款、乃至住房租赁、就业等领域发挥作用的？书中是否会剖析征信应用在促进金融普惠、优化资源配置、以及防范系统性金融风险方面的成效和潜在问题？我希望这本书能够提供一个宏观的视角，让我能更全面地理解中国个人征信体系的战略意义和实践价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我平时不太关注这类偏学术性的书籍，但这本书的封面设计和标题让我眼前一亮。我经常听到“征信”这个词，但具体是什么，它又是如何运作的，我一直没有一个清晰的概念。尤其是在网上贷款、信用卡消费越来越普遍的今天，我感觉了解个人征信的重要性不言而喻。这本书的题目“构建与应用”让我觉得它应该会解释清楚这个体系是怎么一步步建立起来的，以及它在我们日常生活中的具体体现。我最关心的是，这本书是否会用比较通俗易懂的语言来解释这些复杂的概念？会不会有那种“小白也能懂”的科普内容？例如，我的征信报告里到底包含了哪些信息？这些信息又是怎么被收集和评估的？如果我有一个不良的信用记录，会对我产生哪些具体的影响？又或者，我该如何做才能提高我的信用评分？我希望这本书能够像一个贴心的向导，带领我一步步了解这个我既熟悉又陌生的“个人征信”世界，让我不再感到迷茫，并且能够更好地管理自己的信用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我。深邃的蓝色背景，配上简洁的白色字体，给人一种严谨而专业的视觉感受。封面上“中国个人征信体系的构建与应用研究”几个字，虽然篇幅不长，但信息量巨大，一下子就勾起了我对这个话题的好奇心。我一直对个人信用体系在现代社会中的作用感到好奇，尤其是在信息爆炸的当下，如何准确、公正地评估一个人的信用状况，这背后无疑有着复杂的技术和制度设计。这本书的标题暗示了它将深入探讨这个体系是如何在中国这样一个庞大而多元的社会中建立起来的，并且会详细介绍它在实际应用中的情况。我期待这本书能够提供一些关于征信数据采集、信用评分模型、以及信息安全等方面的专业知识，同时也希望它能解答我一些关于征信报告如何解读，以及个人信息如何在征信体系中得到保护的疑问。毕竟，了解自己的信用状况，并知道如何维护它，对于每一个社会成员来说都至关重要。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇了解中国金融科技发展和普惠金融重要一环的大门，我很想知道在这样一个宏大的课题下，作者是如何将理论与实践相结合，并带来有价值的见解的。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，其实是出于工作上的需要。作为一名在金融行业从业多年的老兵，我深切地体会到个人征信体系对于金融风险控制和信贷业务发展的重要性。过往的经验让我明白，一个健全的征信体系不仅能够有效降低银行的不良贷款率，更能促进普惠金融的普及，让更多有信用但缺乏传统抵押物的人能够获得金融支持。这本书的题目恰恰点明了这一核心议题——“构建与应用”。这让我猜测，书中可能不仅仅停留在理论层面，而是会深入到征信体系的实际操作层面。我非常期待书中能够详细介绍中国个人征信体系在发展过程中所遇到的挑战，以及如何克服这些挑战的策略。比如，在数据来源的多元化、数据质量的保证、以及如何平衡信息共享与个人隐私保护等方面，都可能存在值得深入探讨的内容。如果书中能够提供一些具体的案例分析，例如某个城市或某个行业的征信应用案例，那将更加具有参考价值。我希望这本书能够为我提供一些实操性的指导，或者至少能够引发我对当前征信体系建设更深层次的思考，从而更好地服务于我的工作。