
大數(shù)據(jù)征信與個人隱私保護(hù)
大數(shù)據(jù)征信是指運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建征信模型及算法,通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、整合和挖掘,多維度刻畫信用主體的違約率和信用狀況,形成對信用主體的信用評價。大數(shù)據(jù)征信的核心是將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到征信活動中,強(qiáng)調(diào)處理數(shù)據(jù)的數(shù)量大、刻畫信用的維度廣、信用狀況的動態(tài)呈現(xiàn)、交互性等特點(diǎn)。從運(yùn)行機(jī)制上看,大數(shù)據(jù)征信主要是對征信信息進(jìn)行自動采集、存儲、分析和結(jié)果輸出,對信用風(fēng)險進(jìn)行實時、動態(tài)的跟蹤和管理,注重對弱相關(guān)、非結(jié)構(gòu)化和多維度的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和相關(guān)分析,力圖客觀、準(zhǔn)確、全面、動態(tài)地呈現(xiàn)信息主體的信用狀況。與傳統(tǒng)征信相比,大數(shù)據(jù)征信覆蓋了更為廣泛的人群,數(shù)據(jù)收集和處理效率有較大提升,在一定程度上避免了人為因素的干擾,防范了可能發(fā)生的道德風(fēng)險,為普惠金融開辟了一條新路徑。
大數(shù)據(jù)征信挑戰(zhàn)個人隱私邊界
第一,隱私邊界模糊。受大數(shù)據(jù)追求全數(shù)據(jù)、混雜性、相關(guān)關(guān)系和數(shù)據(jù)化的趨勢影響,大數(shù)據(jù)征信大大地拓寬了個人信息的范圍,除了傳統(tǒng)的信用信息數(shù)據(jù)外,個人的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)等,都在被納入考察維度之中,都可通過算法模型轉(zhuǎn)換成對個人的信用評價,個人信息、信用信息與隱私的邊界被進(jìn)一步模糊?;诩夹g(shù)實現(xiàn)難度、市場需求、成本和效率的綜合考量,征信機(jī)構(gòu)在個人信息收集處理過程中,并沒有動力對個人信息、信用信息與隱私信息予以區(qū)別對待,信息主體享有的知情同意權(quán)、異議權(quán)、更正權(quán)、刪除權(quán)等,往往得不到充分尊重和保障。實踐中,復(fù)雜而充滿陷阱的隱私政策、為接受相關(guān)服務(wù)而被迫“讓渡”的個人信息控制權(quán),以及個人隱私被侵犯后調(diào)查取證的復(fù)雜流程、高技術(shù)壁壘、高成本等,往往成為阻礙信息主體尋求司法救濟(jì)的主要障礙。在大數(shù)據(jù)征信行業(yè)邁向自動化和智能化的道路上,個人信息和個人隱私正面臨著被無限制、無差別收集和使用的風(fēng)險。
第二,立法相對滯后。當(dāng)前,涉及個人信息與隱私保護(hù)的法律主要有《刑法》《侵權(quán)責(zé)任法》《網(wǎng)絡(luò)安全法》(2017年6月實施)、《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》《征信業(yè)管理條例》《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》《電信和互聯(lián)網(wǎng)用戶個人信息保護(hù)規(guī)定》《個人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫管理暫行辦法》《征信機(jī)構(gòu)監(jiān)管指引》《征信機(jī)構(gòu)信息安全規(guī)范》《信息安全技術(shù)公共及商用服務(wù)信息系統(tǒng)個人信息保護(hù)指南》,等等。總的來看,現(xiàn)行立法多是間接的、碎片化的、框架性的規(guī)定,存在執(zhí)法部門權(quán)限職責(zé)不清,個人信息的收集處理規(guī)則不科學(xué)、不合理,企業(yè)守法成本高,司法救濟(jì)渠道不暢,個人維權(quán)成本高昂且效率低下等諸多問題。特別是大數(shù)據(jù)背景下如何規(guī)范收集、處理個人信息,如何保障信息主體的合法權(quán)益,提供何種司法救濟(jì)手段,等等,都缺乏相應(yīng)的具體規(guī)定,個人隱私保護(hù)面臨無法可依的窘境。
第三,行業(yè)自律不足。由于征信信息種類繁多,來源渠道復(fù)雜,涉及公安、工商、電信、金融等多個監(jiān)管部門,監(jiān)管協(xié)同難度較大,監(jiān)管機(jī)構(gòu)尚未建立起科學(xué)有效的手段來實時判別征信機(jī)構(gòu)的信息采集行為是否合法合規(guī)。在此背景之下,行業(yè)自律作為隱私保護(hù)最重要的一道防火墻就顯得尤為重要。但從征信業(yè)的總體情況來看,由于缺乏嚴(yán)格有效的監(jiān)督制約機(jī)制和良好的行業(yè)自律環(huán)境,在行業(yè)準(zhǔn)入、隱私保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)、激勵機(jī)制以及社會輿論等方面尚未建立起科學(xué)合理的自律機(jī)制來保護(hù)個人隱私,行業(yè)組織能夠發(fā)揮的作用也非常有限。
完善個人信息及隱私立法保護(hù)體系
首先,應(yīng)當(dāng)對現(xiàn)行涉及個人信息保護(hù)和隱私保護(hù)的立法進(jìn)行系統(tǒng)梳理,在尊重隱私觀念和傳統(tǒng)文化的基礎(chǔ)上,平衡協(xié)調(diào)好個人、企業(yè)與國家之間的關(guān)系,在促進(jìn)社會誠信秩序建立、征信市場健康發(fā)展的同時,確保各個層次的隱私保護(hù)得到落實。其次,整合國內(nèi)現(xiàn)有的關(guān)于個人信息保護(hù)、隱私保護(hù)、征信信息規(guī)范等方面的法律法規(guī),加快制定《個人信息保護(hù)條例》及《個人信用信息管理規(guī)定》等專門立法,將互聯(lián)網(wǎng)個人信息及隱私保護(hù)作為重要內(nèi)容予以規(guī)定,賦予其優(yōu)于一般條款的地位,同時確立隱私保護(hù)的基本原則作為兜底條款,確保立法在規(guī)范、調(diào)整現(xiàn)有社會關(guān)系的同時,對未來社會經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的發(fā)展具有一定的適應(yīng)性和前瞻性。最后,隱私權(quán)兼具私法性和公法性,在內(nèi)容上經(jīng)歷了從消極被動的獨(dú)處權(quán)利到積極主動的個人信息控制權(quán)利轉(zhuǎn)變的過程。在大數(shù)據(jù)時代,對隱私權(quán)的保護(hù)更應(yīng)注重信息主體對個人信息的實際控制,充分尊重信息主體的“知情同意權(quán)”以及更正權(quán)、異議權(quán)、刪除權(quán)等,在完善行政責(zé)任和刑事責(zé)任的基礎(chǔ)上,構(gòu)建一套科學(xué)合理的民事補(bǔ)償機(jī)制,使隱私權(quán)的保護(hù)更為全面和高效。
建設(shè)個人信息采集與利用的技術(shù)規(guī)則體系
第一,加大數(shù)據(jù)供給。提升數(shù)據(jù)開放水平,使個人數(shù)據(jù)在技術(shù)上可機(jī)讀、可導(dǎo)入、讀取和下載,在法律上可商業(yè)利用,即商業(yè)機(jī)構(gòu)掌握的數(shù)據(jù)可在市場上交易,政府及公共服務(wù)機(jī)構(gòu)掌握的非涉密數(shù)據(jù)向社會開放。政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)供給標(biāo)準(zhǔn),豐富數(shù)據(jù)形式,細(xì)化數(shù)據(jù)粒度,建立數(shù)據(jù)供給安全機(jī)制;建立層次分明的數(shù)據(jù)開放平臺,鼓勵社會力量參與數(shù)據(jù)的開放及應(yīng)用;建立統(tǒng)一的市場化數(shù)據(jù)交易規(guī)則和監(jiān)管規(guī)則,確保個人隱私得到充分有效保障。
第二,完善個人信息采集標(biāo)準(zhǔn)。標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集有利于統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、保障數(shù)據(jù)質(zhì)量、便于數(shù)據(jù)的共享與傳播,也使數(shù)據(jù)保護(hù)更為透明。從歐美征信市場發(fā)展的經(jīng)驗看,征信機(jī)構(gòu)在激烈的市場競爭和快速發(fā)展中,其數(shù)據(jù)源也逐漸趨同。為確保數(shù)據(jù)采集的及時、準(zhǔn)確和完整,并且能夠符合法律監(jiān)管要求,數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)化必不可少。如美國征信業(yè)信息采集標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)據(jù)報送資源指南》即是在美國消費(fèi)和數(shù)據(jù)行業(yè)協(xié)會的指導(dǎo)下,由環(huán)聯(lián)、艾克飛、益佰利等幾大征信業(yè)巨頭共同制定的。就中國具體情況而言,可由征信業(yè)主管機(jī)構(gòu)組織制定強(qiáng)制性的征信信息采集國家標(biāo)準(zhǔn),確保信息采集的合法性、科學(xué)性和統(tǒng)一性。
第三,規(guī)范數(shù)據(jù)交易。在制度上,政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)發(fā)揮主導(dǎo)作用,明確可用于征信的個人數(shù)據(jù)交易的類型、程序、規(guī)則等,建立個人數(shù)據(jù)交易許可制度、個人數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)登記制度和個人數(shù)據(jù)國際流動審查制度,從源頭上規(guī)范個人數(shù)據(jù)流出渠道,建立個人數(shù)據(jù)交易追蹤和溯源機(jī)制,維護(hù)國家數(shù)據(jù)主權(quán)、提升國際競爭優(yōu)勢。在技術(shù)上,從隱私政策的透明度、用戶對個人數(shù)據(jù)的控制以及個人數(shù)據(jù)安全等角度出發(fā),引入新型保護(hù)措施,強(qiáng)化對數(shù)據(jù)標(biāo)識統(tǒng)一加密、轉(zhuǎn)譯處理,對特定個人的身份標(biāo)識進(jìn)行隔離,對互聯(lián)對象的敏感性、關(guān)聯(lián)度等進(jìn)行約束,積極探索去中心化的區(qū)塊鏈技術(shù)在個人征信中的應(yīng)用,強(qiáng)化對個人隱私的甄別和技術(shù)保護(hù)。
強(qiáng)化政府監(jiān)管企業(yè)自律和公眾自我保護(hù)
首先,政府主管機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)充分認(rèn)識到大數(shù)據(jù)技術(shù)給個人征信市場帶來的影響,在依法加強(qiáng)行業(yè)監(jiān)管的同時,在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)供給上加大力度,促進(jìn)大數(shù)據(jù)個人征信與傳統(tǒng)征信齊頭并進(jìn)、互相配合、有序競爭。對于數(shù)據(jù)交易市場,相關(guān)政府機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)從打擊非法數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)鏈入手,強(qiáng)化掌握個人數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的內(nèi)部治理和數(shù)據(jù)安全管控,在充分保護(hù)個人隱私的前提下,規(guī)范、引導(dǎo)合法的數(shù)據(jù)交易,防止“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象發(fā)生。
其次,在法律法規(guī)尚不健全的情況下,大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)自律,主動采取措施保護(hù)個人隱私,維護(hù)自身及行業(yè)的共識性和社會影響。在產(chǎn)品設(shè)計上,構(gòu)建一個類似美國FICO的可被廣泛采用的信用評分體系,解決隱私保護(hù)問題;建立企業(yè)自律組織,發(fā)出倡議或公約,提倡保護(hù)用戶隱私;組建企業(yè)保護(hù)個人隱私聯(lián)盟,推動隱私保護(hù)認(rèn)證,發(fā)揮行業(yè)組織的作用;梳理企業(yè)內(nèi)部可能泄露隱私的風(fēng)險點(diǎn),強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部管控;完善技術(shù)保護(hù)工具,更新技術(shù)保護(hù)理念。
最后,信息主體對個人信息的控制權(quán)的實現(xiàn)還須對隱私政策,以及為實現(xiàn)這種控制而設(shè)計的程序規(guī)則有正確的理解。政府及相關(guān)社會機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)發(fā)揮積極作用,通過典型案例等方式,讓公眾了解隱私泄露的途徑和方式;將隱私保護(hù)納入個人數(shù)據(jù)管理的范疇,堅持從小抓起,培養(yǎng)并提高青少年的素養(yǎng);通過展示、案例、媒體曝光等形式讓公眾了解最新的隱私泄露途徑,提供可選擇的隱私保護(hù)手段和方法,為公眾實現(xiàn)個人隱私的自我保護(hù)提供科學(xué)合理的路徑和方式。
互聯(lián)網(wǎng)時代新興技術(shù)和業(yè)態(tài)的出現(xiàn),往往伴隨著新規(guī)則的建立和對傳統(tǒng)規(guī)則的突破。大數(shù)據(jù)技術(shù)“侵入”人們生活的同時,“一切數(shù)據(jù)皆信用”正在成為現(xiàn)實,在悄然改變著人們對信用的認(rèn)識和理解的同時,也在重塑著征信的基礎(chǔ)規(guī)則。大數(shù)據(jù)征信在服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的同時,更需保障和尊重個人隱私,保護(hù)個人“退出公共生活和公眾視線”的自由。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10