T112019数据智能峰会-数字信用生态、趋势与机会8页_8mb

报告摘要

数字信用生态、趋势与机会总结

核心内容

本次讲座由北京大学光华管理学院金融学系副教授王志诚主讲，围绕数字信用生态、趋势与机会展开，探讨了信用在数字经济中的重要性、信用体系的构建、大数据在信用分析中的角色以及相关行业面临的挑战与机遇。

信用的金融属性

信用是金融的三大核心要素之一，与价格、风险并列。在数字时代，个人信用成为数据经济社会中衡量个体价值与身份的重要指标。随着社会分工的精细化，信用作为价值标尺在金融体系中发挥着关键作用。

信用生态体系

信用体系的功能在于通过奖优罚劣机制维护生态平衡，但需注意惩罚过度可能引发生态失衡。信用生态的构建需要各方协同合作，包括政府、征信机构、数据运营公司和金融机构。

DIKW体系在数字信用中的分工

Data（数据）：数据的收集与存储由政府公信机构负责
Information（信息）：征信机构负责信息的提取与加工
Knowledge（知识）：数据运营公司负责知识的建模与整合
Wisdom（智慧）：金融服务机构负责智慧的应用与反馈

当前征信体系的“一道一库”基础设施尚未完全建立，制约了信用数据的高效利用与共享。

个人隐私与大数据产业的关系

随着个人数据保护意识的增强，如何在数据使用中守住“数据红线”成为关键问题。数据的使用范围、授权与权限管理是确保数据合规使用的前提。

数据保护意识觉醒：个人对隐私的关注度上升
数据红线的第三方问题：数据使用范围的界定与管理
合法合规的行业出路：需建立数据合作共享的价值提升机制

王志诚提出“取之有道，用之有度，共享共有，留有余地”的理念，强调在数据利用中应兼顾合法、合规、合理与合适。

大数据产业的待解问题

大数据产业在快速发展的同时，面临诸多问题，如数据隐私、效率与公平的平衡、产权保护等。未来需从“在发展中规范”转向“在规范中发展”，实现可持续发展。

大数据的角色定位问题

成本与隐私的边界：需考虑数据隐私与分级管理
效率与公平的平衡：技术创新与产权保护并重
边际影响问题：需评估大数据对产权价值和共享机制的影响

当前进展与待解决问题

目前，北京大学光华管理学院、百行征信与腾云天下征信数据分析与应用联合实验室正在推进多个课题，包括基于个人征信的小微个体工商户信用评价模型专项课题。这些课题旨在从征信生态角度构建总体框架，探索征信最小化原则与大数据分析的结合模式，建立合规机制和可信数据整合体系，推动个体工商户共享平台试点，以及设计共享激励机制与合作模式。