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地方政府管理论文地方政府债务管理探析
摘要:本文在分析比较了网上征信和传统征信的优缺点后，认为网上征信系统将是未来的发展趋势；进一步分析？平台征信？然后呢。央行征信？在分析该模型优缺点的基础上，指出央行征信模型是目前快速建立互联网金融征信体系的有效途径。在完善互联网金融征信法律法规体系、明确互联网金融征信行业标准的前提下，提出了推动互联网金融征信纳入央行征信体系、建立互联网金融征信体系的思路。
关键词:网络征信；信用信息系统；中央银行信用信息；平台征信
中国图书馆分类号:F83文献识别码:A
一、研究背景和意义
征信是指对信用主体(市场参与者)的信用或信用状况进行调查和报告的中介服务活动，其主要功能是消除或减少信用交易双方的信息不对称。征信体系建设是我国社会经济发展的必然要求，是我国市场经济的最新组成部分，也是我国创新社会管理的重要内容之一。
互联网金融作为一种新的金融模式发展迅速，以互联网为独立载体的第三方支付、P2P网络信贷平台、众筹、电商大数据金融、互联网金融门户等服务类型都深刻改变了金融格局。近两年，国内P2P网贷平台数量不断增加，但快速扩张的背后，却频频出现网贷公司？倒闭潮？也暴露出互联网金融信用体系建设滞后、监管缺失等问题。
企业和个人越来越重视社会信用体系建设，在社会信用体系建设过程中引入互联网金融征信系统迎合了互联网金融发展的需要。但是，如何构建适合我国国情的互联网金融征信体系，其模式和结构还没有系统的建设和实施方法，互联网金融征信体系的建设也是一个比较新颖的课题。目前，对我国征信体系的认识和理解还存在较大差异。现在很多人把征信建设归结为建数据库，建信息平台，或者收黑名单。这种理解有一定的局限性。我们应该认识到，征信体系建设是我国深化市场经济建设过程中完善社会管理体系的一项重要工作，也是在构建一种新型的社会运行规则。
二、网络征信与传统征信的比较
来自天猫、蚂蚁、芝麻等。，我们可以看到在线商务、互联网金融和在线征信系统之间的内在联系，可以说，在线征信行业的服务链已经初步形成。网络征信正逐渐从网络商务活动中分离出来，并作为一种独立的形式出现。网络信用服务正成为网络经济和社会发展的重要支撑。
(1)传统征信:实体金融的小数据。传统征信是通过固定模式定向收集金融和金融交易信息，并对信息进行加工、处理和报告的专业信用管理服务。传统征信，以美国为代表，以1841美国邓巴公司的成立为标志，是国际上通用的征信格式。在中国，传统的征信以中国人民银行征信系统为代表，受《征信管理条例》的约束。机构的设立和业务的开展需要申请相应的许可证。传统信用调查的特点是:
信用报告机构的专业化和特许经营；什么事？小数据？，专注于财务交易，集中分析财务数据，一般只有几十个数据项，主要涉及收入、资产及抵押状况、担保等。，主要显示债务状况；主要目的是预测信贷交易的风险和还款能力；数据采集通道相对狭窄且固定。
传统的征信依靠几个专业机构建立自己的实体数据库，进行针对性的搜索。小数据？，然后建立一个固定的模型，然后系统自动使用这些模型计算数据库中的数据。由于数据项更新和扩展较慢，数据用户获得的信用报告和结果是固定格式的，相对静态的。
传统的信用服务依赖于数据库的覆盖范围。传统的征信虽然发展了很长时间，但还不能实现全覆盖。美国的征信系统是世界上最发达的，但目前有公开资料显示，美国的征信系统覆盖率只有85%。
(2)网络征信:网络行为大数据。网络信用信息是指网络交易平台、电子商务等网络机构开展的对全网海量数据进行采集、加工和直接应用的信用管理服务。网络信用信息是通过非定向在线抓取各种数据，获取大量网络信息，从而实现对网络主体信用轨迹和信用行为的全面描述。在线信用报告的主要特点是:
大数据？数据来源广泛，信息全面，不仅限于财务，还包括非财务信息，如社会行为、书面言语、谈话语音、图片等，非常具有社会性。在网络平台上，网上信用信息可以覆盖所有参与网络活动的人群，不需要建立专门的机构和数据库，也不需要大量的资金成本和人力物力进行数据库传输，即不需要以收集数据为目的收集数据，所有的数据和信息都是随着网络活动自然产生的，只要通过平台搜索抓取或者直接利用大数据在线， 成本低，门槛低，这也是网络征信发展迅速，未来必然成为主流的原因。
三。平台征信与央行征信的优劣比较
建立互联网金融征信体系是防范互联网金融风险、促进互联网金融进一步健康发展的重要手段。目前互联网金融征信体系有两种模式可供选择:一种是基于互联网金融服务平台？平台征信？模式；二是将互联网金融信贷纳入央行金融信用信息基础数据库。央行征信系统？)?央行征信？模式。
(1)信息来源。平台信用信息来源渠道单一，连续性得不到保障；央行征信种类丰富，来源稳定。平台信用信息主要来源于客户在业务发展过程中的行为数据，在一定程度上反映了客户的社会关系和经济行为特征。以阿里为例，电商平台是阿里信用信息的唯一来源，阿里的信用信息数据库只收集其客户的网上交易信息和相关信息，因此信息具有很强的方向性。
央行的信用信息涵盖各行各业，能够反映信息主体的信用状况，信息种类繁多。《征信业管理条例》明确了央行征信系统的法律地位，并强制要求从事信贷业务的机构向央行征信系统提交数据。因此，它有稳定的数据来源。
(2)信息质量。平台征信是有时效性的，但确实存在？信息噪音？；央行征信时效性弱，却不存在？信息噪音？。在电商平台的交易过程中，交易一旦产生，交易信息会被即时采集并录入，因此平台信用信息的数据具有很强的时效性；但同时也会产生很多？信息噪音？然而，互联网信息技术无法从海量信息中识别和选择有用和真实的信息，因此难以全面准确地反映信息主体的信用状况。央行只有在信息主体同意的情况下，才能收集相关信息，包括信用信息、公用事业信用信息、政府部门相关信息等。，且一般由相关信息源单位录入，从信息生成到录入信用数据库有一定时间差，信息时效性相对较弱；但央行在收集信息前，会与信息源单位就信息的类别进行协商，要求信息源单位按照既定模式报送数据，信息源单位对信息进行简单处理，并对信息的真实性负责，所以不存在？信息噪音？问题
(4)信息处理能力。平台征信有很强的信息处理能力。电子商务平台具有强大的信息组织、检索和排序功能，可以规范海量信息的排序，满足不同信息用户的需求。另外，电商平台依靠大数据挖掘和强大的信息流优势，使得大量碎片化，难以量化和传播？软信息？可以量化和传播？硬信息？。央行的征信处理远没有平台的征信处理强大。比如央行征信系统提供的征信产品和服务是有限的，但随着其模式的成熟，其信息处理能力会逐渐变强，功能也会逐渐完善。
(5)享有信用信息。对于互联网金融而言，由于各平台都是根据自身业务需求建立的信用模式，缺乏统一的行业信用标准，难以有效享受平台信息，制约了互联网金融领域失信惩戒机制的作用发挥。经过近十年的发展，央行征信已经初步实现了实体金融中商业银行之间的信用信息共享，并为其提供查询服务，有效防范了金融体系的信用风险。
四、中国互联网金融信用体系建设路径
(1)完善法律法规体系，为互联网金融征信体系建设提供法律保障。《征信业管理条例》及其配套制度初步建立了我国征信的法律框架，但许多实施细则尚未出台，特别是对互联网金融领域的征信活动缺乏有效规范。构建互联网金融征信体系法律框架，首先应加快互联网金融相关基础立法，明确互联网金融企业、P2P融资平台等互联网金融的性质和法律地位，使其成为征信体系的合法信息提供者，为接入征信体系奠定法律基础；其次，在《征信业管理条例》框架下，结合互联网金融的基本特征，将互联网金融的征信纳入统一监管范畴；再次，根据互联网金融背景下征信市场的发展变化，及时修订完善现有征信法律法规，规范和管理基于互联网服务平台的征信活动等新型征信业务模式。
(2)建立互联网金融行业征信体系，明确征信标准。统一的信用标准是信息互联的前提。我国征信标准化相对落后，尤其是互联网金融征信。目前，我国常用的支撑信用体系的技术平台，其数据库的结构和标准差异较大，包括信用数据格式、内容、指标和标识，以及技术支撑软件等，为网络信用信息的整合共享、数据库间的信息交换和接口连接留下了严重隐患，也为信用信息数据的进一步加工、整理和综合应用带来了障碍。建议成立全国互联网金融行业协会，负责研究建立全国互联网金融行业征信体系，制定行业征信标准，统一数据采集、征信报告格式规范、征信服务等重点标准内容，并通过互联网金融行业发展实践修订完善标准体系，实现整个互联网金融行业的征信共享。
(3)推动互联网金融全面接入央行征信系统，实现征信信息共享互补。央行征信系统在实现贷前贷后风险预警方面发挥着非常重要的作用，几乎所有商业银行都将查询征信系统作为审查贷款的必要环节。将互联网金融信用信息纳入央行征信系统，是快速建立互联网信用信息统一平台，建设网上信用体系的有效途径。随着互联网金融行业征信体系和征信标准化的逐步建立和完善，应积极推动互联网金融全面接入央行征信平台，建立金融机构、互联网公司和第三方支付机构的对接机制和征信交换机制，形成央行征信体系和互联网金融征信体系的相互促进和互补。
(4)发挥征信机制作用，净化互联网金融环境。征信机制的基本功能是鼓励守信，惩罚失信。互联网金融征信全面纳入央行征信系统后，将通过与央行征信系统享有互补性，进一步发挥征信机制的作用。首先是建立互联网金融？黑名单？制度和市场退出机制，加大对失信者的惩戒力度，对失信者形成有效震慑；二是完善信息记录披露制度和形式？失信，处处受制？良好的环境，增加失信人的市场交易成本，形成市场惩罚机制；三是建立健全社会信用奖惩机制。利用社交媒体和网络资源，加强对失信行为的揭露和曝光，在全社会形成道德谴责的舆论环境；四是建立健全司法信用惩戒机制，依法追究严重失信的民事或刑事责任，建立符合失信惩戒要求的司法配套制度。
主要参考文献:
[1]2013网贷行业年度特刊。
[2]吴静梅. 2011 ~ 2012中国征信业回顾与展望[J].信用信息，2011.6。
[3]吴静梅。未来的中国征信:三大数据系统[J].信用信息，2013.1。
[4]杜·。大数据时代征信行业发展分析[N]。金融时报，2014.9.29。
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