長灘島旅遊

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除中國互金協會外，其它八家市場化征信機構的數據源也各有優勢。　　芝麻信用、騰訊征信和前海征信的數據主要來源于自身體系內。阿里體系內的數據包括　　淘寶的網購數據，支付寶的各類金融數據，涵蓋了網購、轉賬、理財、信用卡還款、水煤電繳費、出行和社交等各方面；騰訊體系內的數據包括QQ、微信的社交數據及財付通的各種金融數據；前海征信的數據主要來源于平安集團內，平安旗下的子公司涉及保險、銀行、信托、證券和基金等各個金融領域，同時還開拓了陸金所、金融壹帳通、壹錢包等金融科技業務。考拉征信和華道征信均由多個股東發起成立，具有多維度的數據來源。考拉征信由拉卡拉支付、北京旋極信息(300324)、藍色光標(300058)等公司控股，拉卡拉還與聯想集團共同創立聯想金融，業務涉及融資、理財和供應鏈金融等眾多金融領域；華道征信的主要控股股東銀之杰(300085)已與300多家銀行在金融大數據方面展開合作，它全資收購的北京億美軟通公司曾由美國三大個人征信公司之一益博睿控股，北京億美軟通公司主要為用戶提供移動商務信息化服務，積累了大量的移動商務數據。　　中誠信征信和鵬元征信作為老牌征信機構，積累了大量數據，數據多來源于金融機構和公共部門等第三方機構。　　而中智誠征信與1000多家與P2P平臺合作，擁有大量的信貸黑名單數據。　　八家征信機構的數據來源　　　　此外，從接入機構來看。截至3月份，百行征信已與近600多家機構簽署信用信息合作共享協議，涵蓋網絡借貸信息中介機構、網絡小額貸款公司、消費金融公司、汽車金融公司、融資租賃公司、民營銀行、金融科技公司等。　　部分百行征信接入機構　　　　3月1日，在北京互聯網金融行業協會（以下簡稱“北互金協會”）的第二批網貸機構借款主體逃廢債名單發布會上，北互金協會秘書長王思聰表示，“協會正在和百行征信合作搭建逃廢債行為人信息錄入系統，預計將于2019年下半年落地使用。”此前，新華社就曾報道，網貸借款人惡意逃廢債信息除納入央行征信中心外，還將同步納入百行征信系統，成為百行征信將推出的特別關注名單的一部分。　　綜合分析百行征信可能的數據來源，它的數據源不僅涉及金融信息，同時涵蓋了電商信息、社交信息和公共信息等多維度的信息。　　但百行征信董事長朱煥啟在日前發布的署名文章《金融科技在市場化個人征信領域的應用前瞻》中表示，“根據相關統計分析，最能反映一個人的還款意愿、還款能力的數據種類依然是信貸數據，目前其他數據只能起到一定的輔助作用，無法完全代替信貸數據。”　　從百行征信可能的數據來源看，不僅涉及接入機構，還涉及發起機構，最終該如何采集？發起機構又是否會貢獻自己的數據？　　三、數據采集標準　　在征信機構的建設、運行和維護上，根據《征信機構信息安全規范》的要求，征信機構應按照法律法規、國家信息安全主管部門和國務院征信業監督管理部門規定對征信系統進行定級，并根據定級情況達到相應的安全要求。個人征信系統應符合國家信息安全保護等級二級或二級以上標準。　　中國人民銀行總行金融市場司副處長、百行征信顧問唐磊曾在接受媒體采訪時表示，“在接入機構上，一是，要求接入機構全面、準確報送數據；二是，對接入百行征信的機構建立考核機制，對于惡意瞞報、錯報個人征信數據的接入機構，采取嚴厲的處置措施，直至停止其征信服務；三是，采用技術手段，在數據清洗、核查階段進行數據互相驗證是否存在錯報問題。”　　而對于具體的信息報送標準，接入機構只對外宣稱將向百行征信系統全面、準確、及時地保送征信信息，百行征信將對信用信息進行采集、整理、保存和加工，并向接入機構提供信用信息的查詢及相關增值服務，而關于具體的信息報送標準并未透露。　　以芝麻信用為例，它除了涵蓋阿里體系內的數據和一些合作的外部金融機構、互聯網平臺、公共部門的數據外，還包含了一些在服務過程中用戶自愿上傳的數據。但根據芝麻信用的《數據安全及隱私權保護政策》，芝麻信用在對外提供用戶數據時，需經過用戶授權。　　目前，除中國互金協會發布實施互聯網消費金融信息披露、個體網絡借貸信息披露、個體網絡借貸資金存管業務規范和系統規范、個體網絡借貸合同要素等團體標準外，我國尚未出臺統一的個人征信信息采集標準，各家機構的信息采集標準可能存在較大差異。　　四、數據共享標準　　由于缺乏通用標準，各個機構的信息采集標準不同，這樣可能就會存在某個用戶在某些平臺的記錄好，而在某些平臺的記錄差的情況，最終，百行征信采集這些信息時又該如何實現信息的交叉驗證？　　3月4日，在十三屆全國人大二次會議上，大會發言人張業遂表示，“全國人大常委會已將制定個人信息保護法列入本屆立法規劃。”3月6日，陳雨露在全國政協十三屆二次會議小組討論時指出，“目前很多征信機構、互聯網公司以及金融科技公司信息泄露事件較為普遍，影響很大。”那百行征信又該如何避免報送機構以采集信用信息為由過度采集個人隱私信息？　　而且不管是從發起機構，還是接入機構來看，各個機構的數據體量均存在巨大差別，體量差距如此之大的機構間，數據交換的利益分配問題又該如何平衡？　　這些都需要明確、統一的信息共享標準。

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