个人信用管理体系的内容构建与技术构建,保险在经营过程中，可以收集企业和个人的业绩记录。...

2.1 .信贷大数据的主要来源和特征

2.1.1。信贷大数据的主要来源

在大数据时代，信用数据收集渠道得到了极大的拓展。信用数据源的广度和深度不断扩大，细分程度日益准确和变化，收集渠道日益多样化。[1]为了实现多维评价，基于大数据的信用数据源需要随着相关系统的发展不断补充，并应包括但不限于以下数据。

首先，金融机构生成的数据。每个银行生成的数据是大数据的主要来源。通过客户对贷款、信用卡等相关业务的处理和对处理业务的跟踪，实时生成客户的信用数据。具有财务属性的数据包括客户存款、贷款历史、信用卡持有量、还款记录等。

第二，政府部门产生的数据。这类数据由各级政府部门收集整理，如公积金、社会保障、欠税和民事审判等。数据价值高，但零散且开放程度低，其应用价值尚未得到大力应用。

第三，其他公用事业产生的数据。主要公用事业包括电力公司、燃气公司、网络运营商、电视运营商等。他们产生的大量信用数据和网络产生的相关信用数据共同构成了城市居民的信用数据。

第四，网络产生的数据。随着互联网的发展和普及，网络产生的大量社交、电子商务和打车数据已经成为个人信用数据的主要来源。网络产生的大量数据有效地补充了传统的单一数据收集渠道。

2.1.2。信贷大数据的主要特征

首先，多维度。信用大数据的收集范围突破了传统数据的限制，从金融机构和政府机构相关部门的数据延伸到电子商务数据和社会数据等网络数据，使数据的维度和覆盖面更广，减少了信用主体信用信息的不对称性。

第二，高度复杂性。以美国金融技术公司Zest Finance为例，传统的信用评分模型在处理范围内只能使用大约50个特征变量。然而，随着大数据处理技术的快速发展，ZestFinance信用评分可以包含大约100，000个特征变量。[2]

第三，数据价值很高。信用大数据时效性强、内容广、维度多。数据从碎片变为块状，从低值变为高值。打破传统数据的局限性，分析数据之间的相关性，有助于奖罚制度的实施和社会监督。

2.2 .个人信用管理系统的定义和特征

2.2.1。个人信用管理系统的定义

个人信用管理系统基于互联网和大数据的优势，利用云计算、云存储、算法分析和数据挖掘等新兴技术来获取和筛选保留在互联网上并实时生成的个人数据。它将个人数据与政府、公共部门等机构的信息源整合，进行充分分析，生成个人信用报告和信用评估，方便个人高效查询跨系统数据，实现信用信息共享。个人信用管理系统突破了传统信用管理系统在数据渠道和应用领域的局限，整合了零散的信用数据，获得了个人各个方面的信用信息，具有显著的前沿性和创新性。基于大数据，还可以提供各种增值信贷产品和服务，并可以通过社交媒体获得对信贷产品和服务的反馈，以进一步优化它们。[1]

2.2.2。个人信用管理系统的特点

个人信用管理系统突破了传统的局限，主要表现为以下特点。

首先，数据源是多样化的。基于大数据技术的发展和互联网空的扩展，个人数据的来源更广，数据量也更大。数据收集和处理也特别方便。除了传统的信贷，数据还可以通过电子商务、社交网络、租赁、支付等多种渠道获得。在一定程度上，可以解决数据源有偏差的问题。数据的多维性为信用价值计算和信用评级评估提供了充分的依据。从仅依赖单一平台数据到跨领域和跨行业集成数据的演变。[3]

第二，数据处理是智能的。为了保证数据传输的实时性和安全性，信用管理系统采用云技术、后台加密、数据挖掘、机器学习、分布式管理、异构数据结构等技术手段来处理和分析数据，以提高准确性。数据收集、处理、集成、分析等各个阶段都反映了它的智能特征。大数据技术已经从简单的数据交换和信息传输发展到基于海量数据的目标分析。通过互联网，我们可以通过分类聚合、深度挖掘、个性化标签肖像等信息技术，对个人的各种活动信息进行比较、碰撞和联系，从而对个人做出最全面、客观、可信的信用评价。[4]

第三，群体的覆盖面已经变得广泛。信用管理系统产品和服务的应用更贴近日常生活，已经发展到旅游、租赁、共享等地方，以覆盖更大的群体，使更多的人拥有自己的信用系统和信用报告。同时，有助于监管者忽视经验和直觉，获取海量数据中真实的行为规则，寻找影响因素，为监管提供科学依据，提高针对性和执行效率。信贷产品和应用场景的不断创新将充分发挥信贷的价值和功能。[3]

2.3 .我国个人信用管理体系发展中存在的主要问题

2.3.1。缺乏信息资源共享机制

我国社会信用管理体系的重点是企业信用体系的建设，对个人信用记录重视不够。虽然银行和机构对客户进行个人信用记录，但各组织和机构之间没有有效合理的信息共享，甚至有些部门垄断个人信用信息，导致记录零散、时限短、不共享无法达到最大效果、无法发挥记录的有效性、评估准确性下降。因此，信贷数据应尽可能在行业间共享，以消除“信息孤岛”的存在。

2.3.2。缺乏健全的法律和监管体系

制度建设应以法律法规为基础，需要法律环境的支持。我国需要完善的个人信用管理相关法律法规，为个人信用管理体系的建设提供直接依据。包括个人隐私、数据开放、信用监管等与系统直接相关的法律。“法律不能未经授权就实施”。我们必须加快信用立法进程，解决信用管理体系标准等相关问题，确保大数据时代信用数据的收集、整理、处理、分析和使用有法可依。[1]

2.3.3。缺乏可信的个人信用管理机构

所有的银行和机构都有自己的信用评价方法和标准，难以形成对个人的标准化评价。因此，需要专业的信用机构建立完整、科学的数据收集和评价体系，以确保评价过程的客观性和公正性。虽然目前有一些小规模的中介组织，但它们提供的服务并不完善。许多组织都是投机取巧，只以盈利为目的，因此没有充分发挥其作用和功能。如果政府想要改善这个问题，它必须发布一些政策，检查信贷机构，并授予它们经营的权力。[5]

3.1 .个人信用管理系统的主要组成部分

3.1.1。数据采集系统

数据收集是数据分析和信息评价的前提。个人数据录入和个人档案的建立是系统的基础工作。必须确保数据输入的正确性和完整性，并实时收集和存储个人数据。特定的操作链接将数据分为两种类型:固定数据和可变数据。固定数据主要包括个人基本信息，如姓名、性别、身份证号码、籍贯等。变更信息主要包括信用交易记录、工作条件等。敏感信息的收集应谨慎，以免侵犯个人隐私，同时完善匿名技术和寻找更专业的算法可以解决数据应用和隐私保护之间的矛盾。[6]此外，应检查数据质量以确保其可靠性，包括数据类型和格式转换、缺失值处理、极值处理和转换、从原始数据中提取衍生变量等。[2]

3.1.2。信息评估系统

信息评价系统采用科学客观的分析方法和统一的评价标准对个人信用进行全方位评价，并使用专业符号和文字来表达评价结果，可以将信用分为几个等级，如AAA至D将评价分数分为八个等级。信用指数确定后，大数据技术基于所有个人信用信息和信用评估模型(大致可分为两类:统计分析和人工智能分析)。其中，统计分析可分为判别分析和回归分析。人工智能分析可以分为混合学习算法和集成学习算法，混合学习算法将单个学习算法与仅包括一个模型的启发式算法相结合，集成学习算法包括多个分类模型[7】)。对于关键点差异较大的数值，应在实际调查的基础上进行详细说明。层次分析法和模糊综合评价法相结合，建立多层次模糊综合评价模型，然后进行信用评分并定期更新。[8]

3.1.3。信用报告系统

信用报告系统通过在线查询等方式，以信用报告的形式向报告用户提供信用活动的全面客观的评价结果。例如，银行和企业可以通过唯一的身份号码通过网络查询消费者的信用状况，并可以快速决定是否向消费者提供信用服务。报告内容应包括基本信息、信用交易记录、专项交易记录、专项记录、查询记录等。

3.1.4。风险预警系统

检测信用风险并跟踪资本流动。如果个人信用评级较低或有影响信用安全的迹象，应及时联系并采取相应措施。预警级别可分为:第一区(低风险区)、第二区(低风险区)、第三区(中风险区)、第四区(高风险区)和第五区(高风险区)。

3.1.5。信息安全系统

信息安全系统通过设置和监控信息采集权限、操作过程、数据存储和传输过程等，可以防止数据被盗、篡改和破坏。通过防火墙、数据加密、访问控制等技术来保证系统的安全正常运行，保护个人和相关组织的权益，使信用主体不仅能够找到结果，而且能够访问模型中使用的源数据。此外，建立异议处理机制可以及时纠正和删除信息和结果中的错误。对于不同安全级别的计算机系统，采用标准网络设备以及存储和传输工具。根据“最低权限”原则，加强数据库管理，授予管理员访问数据库的权限。[6]

3.2 .个人信息管理系统的环境培育

3.2.1、完善个人信用管理体系相关法律法规

根据中国社会现状，借鉴国外相关经验，中国可以制定或修改个人信用管理制度的相关法律法规，界定个人公共信息和个人隐私，规定个人和组织的权利和义务，保护个人和组织的合法权益等。，为个人信用管理体系的建设提供基础和保障。例如，参考《美国信用交易报告法案》中的个人隐私定义。《平等信贷机会法》授权机构对信贷申请人进行调查和数据分析等。制定符合国情的信用信息保障机制，如《信用信息收集与保护法》、《商业信用信息报告法》、《信用控制法》。[9]

3.2.2。建立个人信用管理体系的组织保障

个人信用管理体系的实施离不开组织的积极响应与合作，一个完整的个人信用体系离不开组织。个人信用管理体系的建设需要银行、商务部、工商、税务局、统计局、海关、公安局、法院等单位的参与。因此，有必要建立覆盖全社会的专业统一的监管机构和行业协会。

3.2.3、建立和完善个人信用奖惩制度

合理的奖惩制度是个人信用管理体系的重要组成部分。正如美国街头交通违章的数量很少一样，这并不是因为当地人的素质普遍极高，而是因为违章的成本非常高。违规记录记录在信用记录中后，会影响一个人的就业、贷款、租赁等方面。与欧美国家相比，中国的“违约”和“欺诈”成本不高，这对建立全社会的信用体系极为不利。当“信用”成为人们的个人资产时，整个市场经济和社会的速度和效率将大大提高。[3]因此，我们可以借鉴国外经验，从制度和法律上限制不诚实行为，让不诚实的人为自己的行为承担责任。与此同时，信贷措施受到鼓励，这样信守承诺的人才能真正感受到信守承诺的好处。

奖惩措施可分为三种类型:第一，政府、相关机构和金融机构将对信用行为进行奖惩。例如，信用等级高低的个人在不同的经济、物质和精神方面受到奖励和惩罚。第二，司法部门将严惩那些违背诺言的人，并依法追究他们的法律责任。第三种是以舆论为导向，对信用行为进行专题报道，鼓励信用行为的产生。此外，允许在特殊情况下修复不诚实行为，以免疏忽给个人带来更大的损失。

3.2.4、加强信用管理教育，强化信用管理氛围

信用管理教育需要长期建设，逐步形成信用管理的信用意识和行为规则，逐步提高信用管理在个人认知中的重要性。可以通过加强道德教育和普及信用管理知识来实现。一方面，有助于个人信用管理体系发挥作用，促进公众对信用行为的关注。另一方面，个人信用管理系统的普及有助于系统问题的发现和绩效的提高，从而更好地为公众服务。此外，应开展保护信用权益的教育，帮助人们建立信息伦理、数字控制和安全意识，使他们具备基本的信息安全知识和保护技能。[6]

本项目从大数据背景下信用数据的特点出发，主要进行个人信用管理系统的内容建设和技术建设。内容构建主要决定了具有不同功能的系统的划分和特定收集数据的类型。技术建设主要谈系统开发过程中的主要问题。此外，本项目对大学生信用立方体模型的研究将体现在支持材料中。

随着社会经济的不断发展，我国个人信用管理体系的建设将面临更多的新问题，这一研究将被赋予新的内容。希望我国个人信用管理体系的建设能够得到更多的关注，促进和保障社会信用水平的提高。