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《征信前沿问题研究》编写组 著

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出版社： 中国经济出版社

ISBN：9787501797783

商品编码：29692848419

包装：平装

出版时间：2010-01-01

基本信息

书名:征信前沿问题研究

定价：88.00元

售价：59.8元,便宜28.2元,折扣67

作者:《征信前沿问题研究》编写组

出版社：中国经济出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787501797783

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.799kg

编辑推荐

内容提要

本书共分三个篇章，主要对征信前沿问题作了探讨和研究，具体内容包括《个人征信与隐私权的保护》《浅议个人征信活动中信用信息的规范利用和法律保护》《征信活动中信息主体合法权益保护的措施》《关于日本征信业发展情况的介绍》等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

目录

篇 征信法律问题研究
隐私权的界定及其在征信活动中的保护
跨境数据流动问题研究报告
信用信息流动和保护的关系是当前征信业面临的重大课题
征信制度建设中被征信人信息和权利保护研究
个人征信与隐私权的保护
信息主体合法权益保护研究
征信机构信息采集过程中的法律问题研究
国外个人信用信息征集行为研究及对我国启示
信息提供人行为规范国际经验及启示
个人信用信息使用行为规范：国外实践及启示
浅议个人征信活动中信用信息的规范利用和法律保护
信息使用人行为规范研究
信用信息使用人行为规范研究
信息的互惠共享
第三方原因导致信用报告出现负面信息的问题研究
委托贷款业务中的征信问题研究
美国征信信息报送机构合规性条例和相关指引研究
征信活动中信息主体合法权益保护的措施
第二篇 国际征信经验研究
法国和德国企业征信系统建设及对我国的启示
印度征信体系建设及对我国的启示
关于日本征信业发展情况的介绍
关于西班牙征信业发展情况的介绍
关于香港征信业发展情况的介绍
关于台湾征信业发展情况的介绍
跨国征信机构其他征信产品介绍
美专家谈征信产品在美国使用情况的报告
信用信息指数的分析及国际比较
关于美国金融监管机构信息共享的研究
走访益百利公司有关情况的报告
关于环联公司相关情况的介绍
关于益百利公司有关情况的介绍
关于美国邓白氏(D&B;)公司有关情况的介绍
关于瑞典征信局UC公司有关情况的介绍
关于澳大利亚、新西兰两国征信局Veda Advantage公司有关情况的介绍
关于意大利CRIF公司有关情况的介绍
墨西哥征信业建设和管理经验及启示
第三篇 我国征信体系建设及系统应l用
中小企业信用环境建设中的征信问题研究
BCG矩阵结合征信数据在商业银行行业信贷管理中的运用
征信对推动商业信用发展的作用与对策研究
浅析集团客户的风险识别与防范
信贷市场：内、外部信用评级比较研究
国内外房价变动、影响因素及中国住房贷款市场形势分析和相关建议
我国中小企业信用评级体系建设历程及发展策略研究
小额信贷社会风险分析及防范
个人信用评分问题研究：福建省的实证分析
企业信用管理制度缺失问题研究
农村信用工程建设向征信系统发展探讨
农村征信体系建设的现状、问题与患路
利用征信服务甄别证券业面临的信用风险
征信系统信用信息应用研究
企业征信系统信用信息拓展研究
企业和个人征信体系建设对改善新疆中小企业信用环境作用的调查
将网络交易信用记录纳人央行征信系统的设想及建议
企业和个人信用信息基础数据库的应用成效分析
中俄征信信息交换机制研究
对农村信用体系建设工作的思考
后记

作者介绍

文摘

序言

《金融科技浪潮下的信用风险管理新维度》 核心内容概述： 本书深入探讨了在金融科技（FinTech）飞速发展的时代背景下，传统信用风险管理所面临的挑战与机遇，并在此基础上，构建了一套全新的、多维度、前瞻性的信用风险管理理论与实践框架。本书不涉及“征信前沿问题研究”这一具体书名，而是聚焦于金融科技如何重塑信用评估、风险预警、信贷审批、贷后管理乃至整个信用生态系统。 第一部分：金融科技对传统信用风险管理范式的冲击与重塑 1. 金融科技的定义、演进与关键技术： 本书将首先界定金融科技的内涵，追溯其发展历程，重点分析大数据、人工智能（AI）、机器学习（ML）、区块链、云计算、物联网（IoT）等核心技术在金融领域的渗透与应用。 大数据： 强调其作为新一代“石油”的价值，阐述如何从海量、多源、异构的数据中提取有价值的信用信息，例如社交网络数据、交易行为数据、消费习惯数据、甚至设备使用数据等。分析传统征信数据（如央行征信报告）的局限性，以及大数据在填补信息鸿沟、丰富信用画像方面的潜力。 人工智能与机器学习： 详细介绍AI/ML在信用评分模型构建、风险因子识别、反欺诈、智能审批、自动化贷后管理等方面的应用。探讨不同算法（如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、深度学习）在信用风险建模中的适用性、优劣势以及模型的可解释性问题。 区块链： 分析区块链技术在提升交易透明度、数据安全性、跨境支付效率以及构建去中心化信用体系方面的潜力。讨论其在供应链金融、数字身份验证、资产证券化等场景下的应用价值，以及可能带来的风险（如监管挑战、技术成熟度）。 云计算： 阐述云计算如何为金融机构提供弹性、可扩展的计算资源与存储能力，支持大数据处理、模型训练与部署，降低IT成本，提高业务敏捷性。 物联网（IoT）： 探讨IoT设备产生的数据（如智能家居、智能穿戴、车联网）如何被用于构建更精细化的信用画像，尤其是在特定场景（如农业贷款、汽车贷款）下的应用。 2. 传统信用风险管理面临的挑战： 数据孤岛与信息不对称： 传统征信体系在整合多元化数据、触及“长尾”客户方面存在天然劣势。 模型时效性与适应性： 传统模型往往基于历史数据，难以快速捕捉市场变化和新兴风险。 人工审批效率低下与主观偏差： 尤其是在面对大量小额、高频的信贷需求时，人工审批的成本高、效率低，且容易受主观因素影响。 欺诈风险与合规压力： 随着技术进步，欺诈手段不断翻新，监管要求日益严格，给风险管理带来双重压力。 新兴业务模式的风险识别： P2P借贷、众筹、数字货币等新型金融业态带来的全新风险，需要新的评估工具和方法。 3. 金融科技重塑信用风险管理的核心逻辑： 从“样本”到“全景”： 从依赖有限的结构化数据，转向利用全量、实时、多维度的非结构化和半结构化数据，构建更全面的客户信用画像。 从“静态”到“动态”： 从一次性评估，转向持续、实时的信用监控与预警，能够及时发现和应对信用劣化。 从“规则”到“智能”： 从依赖人工设定的硬性规则，转向利用机器学习模型进行智能决策，实现更精细化、个性化的风险定价与额度管理。 从“中心化”到“去中心化”的探索： 探讨区块链等技术在构建更透明、可信的信用生态系统中的作用。 第二部分：金融科技驱动下的信用风险管理创新实践 1. 智能信用评估与评分体系构建： 多维度数据整合与特征工程： 详细介绍如何整合来自第三方平台、社交媒体、电商平台、运营商、学历认证、职业履历等多元数据源，并进行有效的特征提取与构建。 机器学习模型在评分中的应用： 深入剖析如何使用监督学习、无监督学习等方法构建更具预测能力的信用评分模型。例如，如何通过行为分析模型预测逾期概率，通过反欺诈模型识别伪冒申请。 可解释AI（XAI）在信用风险管理中的重要性： 探讨模型的可解释性在满足监管要求、增强客户信任、优化业务决策方面的重要性，以及相应的技术方法。 动态评分模型与信用生命周期管理： 介绍如何构建能够实时更新、动态调整的评分模型，贯穿客户的整个信用生命周期，从获客、审批到贷后管理。 2. 智能审批与自动化流程优化： 基于AI的信贷审批决策系统： 阐述如何构建集成了数据采集、模型预测、规则引擎、人工干预等环节的智能审批流程。 自动化信贷审批的效率与风险平衡： 分析自动化审批在提高效率、降低成本的同时，如何通过精细化模型和风险控制策略来保障审批质量。 智能反欺诈体系： 详细介绍基于AI的实时欺诈检测技术，包括设备指纹、行为序列分析、图谱分析等，以及其在事前、事中、事后反欺诈的应用。 3. 实时风险预警与贷后精细化管理： 大数据驱动的早期预警系统： 介绍如何利用实时数据流，通过机器学习模型实时监测客户行为变化（如还款能力、还款意愿的潜在信号），提前预警潜在的信用风险。 个性化催收与风险干预策略： 探讨如何基于客户的信用画像和风险等级，采用个性化的催收方式和风险干预措施，降低损失。 智能化的逾期管理与重组方案： 分析如何利用AI技术对逾期客户进行细分，并为其提供定制化的还款计划或重组方案。 司法催收与不良资产处置的智能化： 探讨AI在辅助法律决策、识别不良资产价值、优化处置策略方面的应用。 4. 新型信用风险的识别与管理： 平台经济下的信用风险： 聚焦于共享经济、零工经济、网红经济等新模式下的信用评估挑战，如收入不确定性、行为特征变化快等。 供应链金融中的信用风险： 分析如何利用区块链、物联网等技术，构建更透明、可追溯的供应链金融信用体系，降低信息不对称风险。 数字身份与隐私保护的平衡： 探讨在利用大量个人数据进行信用评估的同时，如何保障用户隐私，遵守数据保护法规，构建可信的数字身份体系。 ESG（环境、社会、治理）因素在信用风险中的考量： 介绍如何将ESG信息纳入信用评估框架，识别和管理与气候变化、社会责任、公司治理相关的潜在风险。 第三部分：金融科技时代信用风险管理的前瞻性思考与挑战 1. 监管与合规的演进： 数据安全与隐私保护： 深入分析GDPR、CCPA等全球数据保护法规对金融科技信用风险管理的影响，以及合规性的技术实现。 算法公平性与反歧视： 探讨AI算法在信用评估中可能存在的偏见问题（如种族、性别、地域歧视），以及如何构建公平、透明、可解释的算法模型，满足监管要求。 金融科技风险的监管框架： 分析各国在监管金融科技创新、防范系统性风险方面的最新举措和挑战。 2. 技术伦理与社会责任： “数字鸿沟”与普惠金融： 探讨金融科技在拓展信用覆盖面的同时，如何避免加剧新的数字鸿沟，真正实现普惠金融。 过度负债与消费者保护： 分析金融科技便利化的信贷申请流程可能带来的过度负债风险，以及如何通过技术手段加强消费者保护。 人机协作的最佳模式： 探讨在自动化与智能化日益普及的背景下，如何找到技术与人力的最佳结合点，形成高效、审慎的风险管理团队。 3. 未来发展趋势展望： 联邦学习与隐私计算： 介绍这些新兴技术如何在不共享原始数据的前提下，实现跨机构的数据协作与模型训练，解决数据孤岛问题。 知识图谱与关联分析： 探讨知识图谱在发现隐藏关联、识别复杂欺诈网络、进行交叉销售风险评估中的应用。 情感计算与行为金融： 展望如何利用自然语言处理（NLP）、面部识别等技术，从非结构化数据中捕捉客户情绪、态度等，作为信用评估的补充维度。 嵌入式金融与实时风险管理： 分析金融服务与非金融场景（如电商、社交）的深度融合，将对信用风险的获取与管理方式提出新的要求。 结论： 本书旨在为金融机构、科技公司、监管机构以及学术研究者提供一个关于金融科技时代信用风险管理的全面视角。通过深入分析技术演进、实践创新与未来挑战，本书致力于构建一个适应新时代需求的、更加智能、高效、普惠且安全的信用风险管理体系，助力金融行业在新一轮科技浪潮中稳健前行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我联想到了一些更深层次的社会性问题。我一直在思考，征信体系的完善，对于构建一个更加公平、有序的社会究竟意味着什么？例如，对于那些由于历史原因或经济能力限制，信用记录不佳但本质上是诚信的个体，他们是否能够通过这个体系获得公平的机会？书中会不会探讨如何平衡数据隐私保护与信息共享之间的关系？在信息爆炸的时代，个人敏感信息的泄露可能带来毁灭性的后果，但同时，有效的征信又需要一定程度的信息流通。我设想作者会深入分析征信数据的使用边界，以及如何建立有效的监管机制来防止滥用。更进一步，征信体系的公平性如何体现？是否存在因为地域、收入、甚至性别等因素而造成的“隐性歧视”？我希望这本书能够揭示这些隐藏在征信表象之下的社会经济学维度，并提出切实可行的改进建议。或许，作者还会从社会治理的角度，探讨征信体系在维护市场秩序、降低交易成本、甚至促进社会信用建设方面的作用。这本书，在我看来，不单单是一本技术性著作，更是一部关于社会公平与效率的思考录。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，内心是充满期待的，希望能从中找到关于当前金融市场一些困扰已久的“痛点”的答案。我特别关注那些在信息不对称环境下，如何有效地进行风险定价的理论和实践。比如，在小额信贷领域，我们常常面临借款人信息不全、信用记录缺失的难题，这本书会不会提供一些创新的解决方案？或许是通过非传统的数据源，比如交易流水、社交关系网络，甚至是用户的使用习惯来构建一个更全面的信用画像。我也对跨境征信的复杂性非常好奇。不同国家有着不同的法律法规、文化习俗和金融体系，如何建立一套跨国界的征信标准，如何处理不同征信机构之间的信息互通和信任问题，这些都是我迫切想了解的。我设想书中会引用大量的案例研究，通过分析成功的和失败的征信项目，来提炼出可行的经验教训。会不会有关于金融科技如何赋能征信业的深度探讨？从P2P平台的崛起，到新兴的金融科技公司的出现，它们是如何利用技术来降低征信成本，提升服务效率，又是否会带来新的风险？我希望这本书能给我带来一些启发，让我对当下金融领域的挑战与机遇有更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字吸引了我，尽管我对“征信”这个词汇的理解还比较浅薄，但“前沿问题研究”这几个字，激起了我内心深处对未知领域探索的渴望。我脑海中浮现出无数可能的研究方向：也许是关于大数据在征信领域的应用，如何利用海量数据更精准地评估个人信用风险，又或是探讨人工智能如何辅助征信机构进行自动化审批和风险预警。我设想书中会详细分析不同国家和地区在征信体系建设上的差异，以及它们在实践中遇到的挑战和创新之处。会不会有关于区块链技术在征信领域落地的可行性研究？想象一下，通过去中心化的技术，信息更加透明，数据更加安全，这对于保护个人隐私和提升征信效率无疑是革命性的。又或者，书中会深入剖析在数字化浪潮下，新兴的信用评估维度，比如社交信用、行为数据，甚至是对个人数字足迹的分析，这些新兴的征信方式是否会颠覆传统的信用模式？我期待作者能够提供一些前瞻性的视角，帮助我理解未来征信行业可能的发展趋势，以及普通人在这个快速变化的时代如何更好地管理自己的信用。这本书，在我眼中，仿佛是一扇通往未来金融世界的大门，充满了未知与机遇。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我立刻想到了那些在创新创业过程中遇到的各种难题，尤其是关于融资和风险控制的部分。我一直对如何评估初创企业和中小微企业的信用风险感到困惑。这些企业往往缺乏传统的抵押物和长期的信用记录，传统的征信方式对此束手无策。我期待这本书能够提供一些关于如何运用新兴技术和方法来解决这一难题的思路。例如，是否可以通过分析企业的经营数据、供应链信息、甚至研发投入来构建一种新的信用评估模型？我特别关注书中是否会涉及“柔性征信”的概念，即在强调风险控制的同时，也能够给予创新型企业一定的灵活性和支持。另外，在当前的经济环境下，不良资产的处置和风险化解也是一个非常棘手的问题。我希望这本书能够对不良资产的征信评估、风险识别以及后续的处理策略提供一些前瞻性的见解。会不会有关于如何利用金融科技手段来优化不良资产的处置流程，降低处置成本，提高回收率的讨论？这本书，在我心中，可能是一本能够为创业者和金融从业者提供实操指导和理论支持的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我产生了一种对未来金融生态的联想。我一直对数字货币、DeFi（去中心化金融）等新兴金融业态的征信问题非常感兴趣。在这些去中心化的环境中，传统的信用评估体系似乎难以直接适用。我设想书中会探讨如何在区块链和智能合约的基础上，构建一套全新的、更加透明和高效的征信机制。比如，如何利用链上数据来评估用户的信用行为，如何设计激励机制来鼓励用户提供真实、准确的信息，又如何应对智能合约可能存在的漏洞和风险。我特别关注书中是否会涉及到“声誉证明”或者“去中心化身份”等概念在征信领域的应用。这些技术能否为用户构建一个可信的数字身份，从而在去中心化的金融世界中获得应有的信用？此外，我还在思考，随着技术的不断发展，征信的边界是否会进一步模糊。例如，个人的生物特征、行为模式甚至情感状态，是否都可能成为未来征信评估的潜在维度？这本书，在我眼中，似乎是一份关于数字时代下金融信用演进的蓝图，充满了前沿的思考和对未来的展望。