第9章-大數(shù)據(jù)征信

金融科技概論第九章

大數(shù)據(jù)征信1教學(xué)目標(biāo)了解國(guó)內(nèi)外征信行業(yè)概況；掌握大數(shù)據(jù)征信所需的技術(shù)支持；了解大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展趨勢(shì)。2大數(shù)據(jù)征信概述國(guó)內(nèi)外征信業(yè)發(fā)展概況大數(shù)據(jù)征信面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)延伸閱讀：ZestFinance案例本章小結(jié)目錄3大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)征信的概念大數(shù)據(jù)征信是指通過(guò)對(duì)海量的、多樣化的、實(shí)時(shí)的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、分析和挖掘，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)重新設(shè)計(jì)征信評(píng)價(jià)模型算法，多維度刻畫(huà)信用主體的“畫(huà)像”，向信息使用者呈現(xiàn)信用主體的違約率和信用狀況通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，依據(jù)評(píng)估分?jǐn)?shù)，預(yù)測(cè)還款人的還款能力、還款意愿、以及欺詐風(fēng)險(xiǎn)，更加科學(xué)的反映用戶(hù)的信用狀況大數(shù)據(jù)征信的概況4大數(shù)據(jù)征信的主要特征覆蓋人群廣泛信息維度多元應(yīng)用場(chǎng)景豐富信用評(píng)估全面大數(shù)據(jù)征信的概況5大數(shù)據(jù)征信的程序制定數(shù)據(jù)采集計(jì)劃征信機(jī)構(gòu)從客戶(hù)的實(shí)際需求出發(fā)，確定所需采集數(shù)據(jù)種類(lèi)。例如一家銀行決定是否對(duì)某企業(yè)發(fā)放短期貸款時(shí)，重點(diǎn)關(guān)注該企業(yè)的歷史信貸記錄、資金周轉(zhuǎn)情況，按需采集企業(yè)基本概況、歷史信貸記錄、財(cái)務(wù)狀況等采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)一般來(lái)源于已公開(kāi)信息、征信機(jī)構(gòu)內(nèi)部存檔資料、授信機(jī)構(gòu)等專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)提供的信息、被征信人主動(dòng)提供的信息、征信機(jī)構(gòu)正面或側(cè)面了解到的信息。出于采集數(shù)據(jù)真實(shí)性和全面性的考慮，征信機(jī)構(gòu)可通過(guò)多種途徑采集信息，但要兼顧數(shù)據(jù)的可用性和規(guī)模，在適度的范圍內(nèi)采集合適的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用6大數(shù)據(jù)征信的程序數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)查證保證征信產(chǎn)品的真實(shí)性。一是查數(shù)據(jù)的真實(shí)性，二是查數(shù)據(jù)來(lái)源的可信度，三是查缺失的數(shù)據(jù)；信用評(píng)分運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析方法，通過(guò)對(duì)個(gè)人的基本概況、信用歷史記錄、行為記錄、交易記錄等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析，挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的行為模式和信用特征，以信用評(píng)分的形式對(duì)個(gè)人未來(lái)的某種信用表現(xiàn)做出綜合評(píng)估形成信用報(bào)告征信機(jī)構(gòu)完成數(shù)據(jù)采集后，根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果加以綜合整理，最終形成信用報(bào)告，報(bào)告要保證客觀性、全面性、隱私和商業(yè)秘密保護(hù)等原則大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用7大數(shù)據(jù)征信的技術(shù)實(shí)現(xiàn)征信大數(shù)據(jù)鏈的相關(guān)方包括：上游的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者、中游的征信機(jī)構(gòu)及下游的征信信息使用者。大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用8征信大數(shù)據(jù)的上游生產(chǎn)者信用交易數(shù)據(jù)生產(chǎn)者我國(guó)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)大體可以分為三類(lèi)：金融機(jī)構(gòu)、類(lèi)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，這三類(lèi)機(jī)構(gòu)構(gòu)成了我國(guó)的金融服務(wù)體系。信用交易數(shù)據(jù)來(lái)源于征信對(duì)象通過(guò)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)從事金融活動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用9征信大數(shù)據(jù)的上游生產(chǎn)者商品和服務(wù)交易數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)生產(chǎn)者一些電商、金融、娛樂(lè)、旅游等企業(yè)，以及水、電、氣、話(huà)、教育、醫(yī)療等公用服務(wù)機(jī)構(gòu)，利用自有的工作機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，收集客戶(hù)買(mǎi)賣(mài)商品和享受服務(wù)中的基本信息、交易信息和社交行為信息，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有序加工整理，形成數(shù)據(jù)庫(kù)政府公開(kāi)信息和公共服務(wù)信息的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者政府公開(kāi)信息主要是企業(yè)工商注冊(cè)的信息，主要是行政司法機(jī)關(guān)掌握的企業(yè)和個(gè)人在接受行政管理、履行法定義務(wù)過(guò)程中形成的信息。公共服務(wù)信息主要包含工會(huì)服務(wù)信息、社區(qū)服務(wù)信息，以及信用中國(guó)及地方的信用信息平臺(tái)的公開(kāi)信息等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用10征信大數(shù)據(jù)的上游生產(chǎn)者通過(guò)技術(shù)手段爬取或非常渠道獲得的其他各種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)自身數(shù)據(jù)積累相對(duì)有限，因此通過(guò)技術(shù)手段，如python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)渠道爬取。同時(shí)科技企業(yè)通過(guò)客戶(hù)活動(dòng)積累了大量的數(shù)據(jù)，此類(lèi)數(shù)據(jù)的種類(lèi)多樣，包含各種行業(yè)的行業(yè)數(shù)據(jù)以及企業(yè)和個(gè)人的信息大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用11中游征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)加工針對(duì)不同的數(shù)據(jù)群體的不同特點(diǎn)，也要選取不同的處理和解決辦法。征信大數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用12中游征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)加工離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理引擎——HadoopHadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。Hadoop的并行計(jì)算框架MapReduce，可以對(duì)離線(xiàn)數(shù)據(jù)提供簡(jiǎn)單的并行計(jì)算處理。Hadoop適合處理幾百T這個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)量，并且適用于一次寫(xiě)入，多次讀取的場(chǎng)景目前Hadoop主要可以用于用戶(hù)行為分析、廣告效果分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)分析、商業(yè)智能分析、報(bào)表統(tǒng)計(jì)等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用13中游征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)加工實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理引擎——SparkSpark是專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，不僅優(yōu)化了迭代工作負(fù)載，而且內(nèi)存計(jì)算速度比Hadoop快100倍。構(gòu)建在Spark上處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的Stream的框架，基本的原理是將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分成小的時(shí)間片斷(幾秒)，以批量處理的方式來(lái)處理這小部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)計(jì)算與處理數(shù)據(jù)流的功能大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用14中游征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)分析技術(shù)——Python征信大數(shù)據(jù)應(yīng)用Python軟件強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)多種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法，除了可以運(yùn)用預(yù)測(cè)信息主體的信用狀況外，還可以輸出模型重要性特征排序，為模型預(yù)測(cè)與優(yōu)化提供重要參考依據(jù)大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用15下游信息使用者對(duì)數(shù)據(jù)征信產(chǎn)品的使用金融領(lǐng)域：銀行評(píng)級(jí)及其他評(píng)級(jí)報(bào)告、專(zhuān)項(xiàng)評(píng)價(jià)報(bào)告、信用咨詢(xún)類(lèi)服務(wù)、企業(yè)征信、金融機(jī)構(gòu)服務(wù)等。該領(lǐng)域的產(chǎn)品主要為從事金融活動(dòng)的相關(guān)方提供，例如擔(dān)保機(jī)構(gòu)、小貸公司、保理公司、融資租賃公司等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用16下游信息使用者對(duì)數(shù)據(jù)征信產(chǎn)品的使用政府領(lǐng)域：評(píng)級(jí)或評(píng)價(jià)報(bào)告、籌建咨詢(xún)報(bào)告、征信調(diào)查服務(wù)、信用體系建設(shè)咨詢(xún)等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用17下游信息使用者對(duì)數(shù)據(jù)征信產(chǎn)品的使用商業(yè)或商務(wù)領(lǐng)域：評(píng)級(jí)或評(píng)價(jià)報(bào)告、投融資咨詢(xún)報(bào)告、征信評(píng)價(jià)報(bào)告、供應(yīng)鏈管理服務(wù)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用18下游信息使用者對(duì)數(shù)據(jù)征信產(chǎn)品的使用公共領(lǐng)域：PPP咨詢(xún)、社會(huì)信用產(chǎn)品應(yīng)用咨詢(xún)、社會(huì)責(zé)任報(bào)告、大數(shù)據(jù)排名等大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用19大數(shù)據(jù)征信的主要模式及范例漢得信息的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)京東的供應(yīng)鏈金融服務(wù)大數(shù)據(jù)征信的程序與技術(shù)應(yīng)用20我國(guó)征信體系發(fā)展歷程美國(guó)征信業(yè)概況歐洲征信業(yè)概況歐美征信業(yè)對(duì)我國(guó)征信業(yè)的啟示國(guó)內(nèi)外征信業(yè)發(fā)展概況21我國(guó)征信體系發(fā)展歷程1932年第一家征信機(jī)構(gòu)“中華征信所”誕生20世紀(jì)80年代后期中國(guó)人民銀行批準(zhǔn)成立了第一家信用評(píng)級(jí)公司——上海遠(yuǎn)東資信評(píng)級(jí)有限公司2003年國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)設(shè)立征信管理局2014年6月27日《社會(huì)信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要(2014—2020年)》公布2018年3月19日百行征信有限公司在深圳成立…………22美國(guó)征信業(yè)概況20世紀(jì)20年代：快速發(fā)展期信用卡的誕生以及居民消費(fèi)支出不斷提高引發(fā)信貸需求日益膨脹，同時(shí)受到經(jīng)濟(jì)的大蕭條影響，個(gè)人違約率不斷上升，驅(qū)動(dòng)征信市場(chǎng)快速發(fā)展20世紀(jì)60年代：法律完善期法律體系不斷完善，政府陸續(xù)出臺(tái)了《公平信用報(bào)告法》、《公平債務(wù)催收作業(yè)法》、《平等信用機(jī)會(huì)法》、《誠(chéng)實(shí)租借法》等17部法律，為征信發(fā)展注入強(qiáng)大動(dòng)力20世紀(jì)80年代：并購(gòu)整合期銀行開(kāi)始大規(guī)模整合和全國(guó)化進(jìn)程，加上技術(shù)作用的推動(dòng)，征信行業(yè)步入整合期，機(jī)構(gòu)數(shù)量由2000家減至500家。2000年至今：成熟穩(wěn)定期這一階段的特點(diǎn)是專(zhuān)業(yè)化和全球化，各大征信機(jī)構(gòu)開(kāi)始積極進(jìn)行海外布局，擴(kuò)大市場(chǎng)，并致力于開(kāi)發(fā)更多的征信應(yīng)用。23美國(guó)征信業(yè)發(fā)展模式美國(guó)作為一個(gè)高度市場(chǎng)化的國(guó)家，征信模式主要是以市場(chǎng)為主導(dǎo)的征信模式。市場(chǎng)化征信模式是指由獨(dú)立于政府之外私營(yíng)企業(yè)組成的征信機(jī)構(gòu)，通過(guò)對(duì)個(gè)人、企業(yè)信用信息進(jìn)行收集、加工然后提供給信息使用者，以獲得報(bào)酬的征信模式市場(chǎng)化征信模式，信息來(lái)源相對(duì)廣泛，并為法律允許范圍內(nèi)的所有市場(chǎng)主體提供信用調(diào)查服務(wù)。政府會(huì)通過(guò)設(shè)立信用管理局來(lái)管理信用行業(yè)實(shí)務(wù)，并且制定相關(guān)法律并監(jiān)督法律執(zhí)行，但市場(chǎng)化征信模式下政府不會(huì)直接參與征信活動(dòng)在美國(guó)，征信機(jī)構(gòu)均獨(dú)立于政府和聯(lián)儲(chǔ)之外，按照純市場(chǎng)化的方式運(yùn)作，并以營(yíng)利為目的向市場(chǎng)提供信用信息產(chǎn)品和服務(wù)，政府和聯(lián)儲(chǔ)僅扮演監(jiān)管者的角色。除美國(guó)外，英國(guó)、加拿大等也采用市場(chǎng)主導(dǎo)的征信模式24歐洲征信業(yè)概況區(qū)別于美國(guó)征信業(yè)的市場(chǎng)主導(dǎo)模式，歐洲大部分國(guó)家的征信業(yè)則采用政府主導(dǎo)型模式，這種模式一般是以中央銀行建立的銀行信貸登記系統(tǒng)為主體，征信機(jī)構(gòu)多是由各國(guó)的中央銀行或銀行監(jiān)管機(jī)構(gòu)開(kāi)設(shè)，一般為政府出資來(lái)建立中央信貸登記系統(tǒng)和全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)，并且非盈利。中央銀行征信系統(tǒng)主要收集企業(yè)信貸信息和個(gè)人信貸信息，用于央行進(jìn)行金融監(jiān)管及執(zhí)行貨幣政策，也可用于商業(yè)銀行防范貸款風(fēng)險(xiǎn)25歐洲征信業(yè)概況法國(guó)、德國(guó)、比利時(shí)、意大利、奧地利、葡萄牙、西班牙等國(guó)都是典型的政府主導(dǎo)型模式，以德國(guó)為例，德國(guó)的征信體系以公共征信系統(tǒng)為主，行業(yè)協(xié)會(huì)內(nèi)部征信系統(tǒng)和私營(yíng)征信系統(tǒng)兩部分為輔，三者構(gòu)成德國(guó)強(qiáng)有力的社會(huì)信用體系。其中公共征信系統(tǒng)主要提供數(shù)據(jù)信息的基本收集、整理、保存、加工，是德國(guó)征信體系的的重要數(shù)據(jù)來(lái)源，包括德意志聯(lián)邦銀行信貸登記中心系統(tǒng)和行政司法系統(tǒng)，分別供銀行與金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部使用和對(duì)外提供工商登記信息、地方法院債務(wù)人名、法院破產(chǎn)記錄等信息查詢(xún)服務(wù)26歐洲征信業(yè)概況政府主導(dǎo)模式下的征信體系在信用信息獲取方面，信用數(shù)據(jù)由中央銀行及其下屬部門(mén)掌控，這有利于保護(hù)金融系統(tǒng)的信息安全，從而較大程度地保護(hù)個(gè)人隱私。在使用時(shí)，只有被授權(quán)的央行職員或金融機(jī)構(gòu)職員才能通過(guò)公共征信系統(tǒng)查詢(xún)相關(guān)信息，其他任何人均不能在未得到授權(quán)的情況下通過(guò)該系統(tǒng)直接查詢(xún)企業(yè)和個(gè)人信用狀況不過(guò)，與市場(chǎng)化的征信機(jī)構(gòu)相比，該系統(tǒng)的信息范圍要窄許多，政府主導(dǎo)模式下的歐洲各國(guó)公共征信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)主要包括企業(yè)和個(gè)人的借貸信息，而對(duì)諸如企業(yè)地址、業(yè)務(wù)范圍、所有者名稱(chēng)等信息基本不搜集27歐美征信業(yè)對(duì)我國(guó)征信業(yè)的啟示與歐美成熟市場(chǎng)相比，我國(guó)現(xiàn)有征信體系的問(wèn)題：缺乏充分有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)征信體系的覆蓋廣度和深度有限完善的信用管理與相關(guān)的法律體系缺失……28歐美征信業(yè)對(duì)我國(guó)征信業(yè)的啟示今后改進(jìn)的方向：政府層面應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)信用行業(yè)的管理征信機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)著力實(shí)現(xiàn)與主要客戶(hù)的信息共享在法律和程序方面加強(qiáng)對(duì)消費(fèi)者的保護(hù)……29大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的機(jī)遇征信數(shù)據(jù)的來(lái)源廣泛與傳統(tǒng)征信模式相比，大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人征信數(shù)據(jù)的來(lái)源廣泛而多樣。在大數(shù)據(jù)時(shí)代利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠有效擴(kuò)大征信對(duì)象的范圍，從橫向上增加征信數(shù)據(jù)的范圍，是對(duì)目前央行征信系統(tǒng)很好的補(bǔ)充。就征信數(shù)據(jù)的內(nèi)容而言，大數(shù)據(jù)征信收集的數(shù)據(jù)除傳統(tǒng)個(gè)人征信依靠的信貸信息和部分公共信息，還包括征信對(duì)象的消費(fèi)、社交及網(wǎng)絡(luò)行為等信息，其獲取的數(shù)據(jù)具有海量性、實(shí)時(shí)性、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特征，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，可以從多個(gè)維度對(duì)主體的信用狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，在縱向上增加了征信數(shù)據(jù)的廣泛性30大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的機(jī)遇征信市場(chǎng)的發(fā)展多元化央行的個(gè)人征信系統(tǒng)基本覆蓋全國(guó)的傳統(tǒng)信貸市場(chǎng)，是我國(guó)個(gè)人征信體系的基礎(chǔ)。但隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，央行征信系統(tǒng)提供的產(chǎn)品與服務(wù)已不能滿(mǎn)足某些企業(yè)的定制性產(chǎn)品需求，大數(shù)據(jù)時(shí)代的個(gè)人征信市場(chǎng)處公共征信機(jī)構(gòu)外，還要有民營(yíng)的市場(chǎng)第三方機(jī)構(gòu)作為有力補(bǔ)充，2015年八家開(kāi)展個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作機(jī)構(gòu)名單的公布標(biāo)志著我國(guó)個(gè)人征信市場(chǎng)打破了政府主導(dǎo)的局面，開(kāi)始進(jìn)入多元化的發(fā)展階段31大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的機(jī)遇征信產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景多樣隨著信審效率的提高和用戶(hù)體驗(yàn)的增加、征信業(yè)務(wù)執(zhí)行方及授信模式的變化，征信產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)不斷擴(kuò)展。除金融領(lǐng)域外，個(gè)人征信產(chǎn)品可用于租房、快速安檢等多個(gè)生活場(chǎng)景，以及通過(guò)征信產(chǎn)品對(duì)客戶(hù)進(jìn)行行為研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、畫(huà)像等拓展性應(yīng)用32大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的挑戰(zhàn)“信息孤島”難以消除據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)的各級(jí)政府部門(mén)掌握著全社會(huì)80％的信息資源，政府掌握的政務(wù)信息在最大范圍內(nèi)的開(kāi)放與共享是信用制度發(fā)展的關(guān)鍵所在。征信機(jī)構(gòu)能夠快速、真實(shí)、完整、連續(xù)、合法、公開(kāi)地獲得用于完成企業(yè)信用調(diào)查報(bào)告和個(gè)人信用調(diào)查報(bào)告的數(shù)據(jù)，是保障信用體系健康發(fā)展的基礎(chǔ)。33大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的挑戰(zhàn)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才匱乏征信專(zhuān)業(yè)化人才嚴(yán)重不足，造成征信服務(wù)業(yè)發(fā)展的供血不足。大部分征信機(jī)構(gòu)處于虧損狀態(tài)，經(jīng)營(yíng)狀況十分艱難，難以吸引大量的優(yōu)秀人才34大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的挑戰(zhàn)信息安全面臨考驗(yàn)隨著數(shù)據(jù)量的劇增和數(shù)據(jù)的云端集中，數(shù)據(jù)的安全性面臨著巨大挑戰(zhàn)用戶(hù)在不同場(chǎng)合不同情形下發(fā)布或留下的部分個(gè)人信息，存在因黑客攻擊、網(wǎng)絡(luò)病毒而導(dǎo)致信息被非法訪(fǎng)問(wèn)、盜取和篡改的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)防護(hù)網(wǎng)如果托付給技術(shù)不成熟的云計(jì)算服務(wù)商，數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等問(wèn)題就更加嚴(yán)峻35大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展的挑戰(zhàn)法律保障力度不足與征信相關(guān)的保護(hù)企業(yè)商業(yè)秘密和公民個(gè)人隱私的法律法規(guī)體系尚不完善當(dāng)企業(yè)的商業(yè)秘密或個(gè)人的隱私受到侵害時(shí)，缺乏與之相對(duì)應(yīng)的司法救濟(jì)，企業(yè)和個(gè)人的合法權(quán)益得不到有力保障36大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展趨勢(shì)多樣化的信息采集主體全局性的信息采集內(nèi)容深層次的信息加工程度廣泛化的信息應(yīng)用范圍37延伸閱讀：Zes