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大数据征信的微观制度设计

2019-11-13 03:58:08    462次浏览

一方面,互联网、计算机等前沿技术的不断升级使得大数据运营主体便于获取更广泛的基础信息数据,样本数据的全面性与征信结果的科学性之间必须呈正相关性。另一方面,大数据技术的分析方法必然依据既成的能保证结果公平的算法,征信分析结果必须保障社会公众的机会平等,任一预设的判断标准应当尽可能地排除个人意志对个案分析结果的干扰。

,完善大数据技术知识产权制度。不仅应当完善大数据技术的知识产权登记制度,更要构建有序的大数据技术运营审查制度。第二,构建高效的征信结果异议审查与处理机制。作为监管标准的起草者和推动者,国家承担监管主体的义务,不能干预征信业务运营的独立性。审查机制并非仅仅关注征信机构的具体行为,也应保障被征信人向监管主体提出完善相关标准的诉求,以期实现程序公平公正。第三,制定规范的信息数据使用制度。一是确定“监管+自由”的数据使用范式。不同类型的信息被使用的后果不同,应视其对安全、效率和稳定三项价值的不同影响而建立自由程度不同的使用秩序。二是建立“责任+保险”的损失填补机制。不合理使用信息数据的责任主体应当承担赔偿责任,但“填补损失”原则的适用仍然受限,这既是征信产业追求营利的本质使然,也有责任主体担责能力有限的考量。三是结合当前司法治理“老赖”的经验,对财务造假、债务拖欠、专利侵权等信用问题,建立分级预警和分层处罚体系,以早惩戒、严处罚防止信用风险扩散。

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