一、建立我国个人信用评估体系浅析（论文文献综述）
张轩[1]（2021）在《大数据金融背景下的个人信用评估探究实践》文中研究指明随着现代信息技术的不断发展和大数据金融的更新,在大数据金融背景下,现代征信得到了快速发展。全面推进社会征信体系是大势所趋,也是建设当前我国的信息化社会重要的一个环节步骤。个人信用评价体系,也就是个人征信系统,是切实推进当前社会市场与个人信息信用的交流沟通的关键步骤,也是为了解决当前日益凸显的个人信用缺失和评价体系落后的相关问题。本文将针对大数据金融背景下个人信用评估系统建立进行探究,对当前我国个人信用评估现状进行分析,提出完善个人信用制度的相关建议。
林卫明[2]（2021）在《基于特征选择和集成算法的个人信用评估研究》文中认为近年来,随着我国信贷消费的快速发展,如何通过借贷者基本信息和行为特征,识别并预测未来贷款偿还意愿,降低违约事件发生概率,将风险控制在低水平,已成为银行和各大金融机构的重大课题,也是促进经济平稳发展的重要方向。国内学者已经运用统计学方法、机器学习方法做了大量的研究,但模型的预测效果仍有一定的提升空间。本文旨在对Lending Club平台信贷数据分析,提出多阶段的优化处理方案。通过对信贷数据的探索性分析,在预处理阶段,将连续型数据根据有监督信息值离散化处理,不同的数据类型采取相应编码方式,提高分类性能。基于高维度的特征,提出利用Pearson相关系数法、卡方检验、递归特征消除法、Lasso回归、随机森林五种方式组合投票,有效提取特征,降低特征维度。在模型构建阶段,提出了两种个人信用评估模型构建方式。第一,改进的Stacking集成模型。通过对主流二分类算法的对比分析,在多样性和精准性的原则下选择了随机森林、极端随机树、Light GBM三种模型作为第一层模型,简单不复杂的单一算法Logistic、KNN、NB、SVM作为二层模型,分别构建单一的Stacking集成模型,最终预测采取软投票的方式。实验结果表明,以Logistic和KNN作为二层模型构造的三层Stacking集成模型可以平衡准确率和召回率,具有更好的分类效果。第二,利用不平衡集成框架Selfpaced集成构建个人信用评估模型。采用具有较好分类性能的随机森林、极端随机树、XGBoost、Light GBM四种模型分别作为基模型构造个人信用评估模型,并与基模型进行对比。结果表明,引入硬度函数的不平衡集成学习方式,能够提高基模型的预测效果,对违约用户的识别度更高。为进一步提高分类性能,以XGBoost算法为例,对超参数进行优化处理,实证了Hyperband算法可以提高集成模型的分类效果。这一系列研究,可以为授信机构制定法规政策提供理论依据,为建立信用监管体系提供新的思路。
张儒[3]（2021）在《基于ET-SMOTEENN-DNN模型的网络小贷个人信用风险评估》文中研究说明近几年随着互联网技术快速发展,金融科技逐渐融入人们生活中,极大程度上提升了金融服务的便捷性和效率。相对于传统商业银行贷款而言,网络小贷具备进入门槛低、贷款不需抵押物或质押物,可直接在网络上申请且借款人信息公开透明等特性,受到个人及小微融资企业的喜爱,行业发展扩张速度极快。受限于借款对象的法律意识和信用意识薄弱,少数借款人隐瞒自身真实收益情况,平台不能对每一个借款人都进行实地考察,调查其真实状况,导致贷前筛选较为宽松,贷后跟踪不及时,由此引发网络小贷供给过热的现状,到期后大量客户不能归还本息,网络小贷平台资金亏损严重。这其中有监管过于放松的原因,平台对借款人审核不严格,为了规范金融科技行业秩序,2020年5月9日,中国银保监会发布《商业银行网络小额贷款管理办法》（征求意见稿）,以及2020年11月2日中国银保监会会同中国人民银行等部门颁布了《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》,加强对网络小贷行业参与者的约束,特别是征求意见稿为网络小贷指明了供给侧改革之路,明确要求降低资金高杠杆率,限制平台经营范围,调控规模,完善风控体系,这一切旨在防范网络小贷风险。信用风险、流动性风险、操作风险等诸多风险中,信用风险最为被人关注,而防范信用风险的基础是合理评估信用风险。建立科学合理的个人信用评估指标体系及借助金融科技技术构建有效模型管理借款人个人信用风险,这一方面不仅能够减小网络小贷公司的资金损失,促进网络小贷长远发展;另一方面,筛选出真正信用质量高的客户,以更低的成本满足在传统金融机构难以获得资金的小微企业和个人融资需求,有效引导金融资源投向实体经济,为小微企业和个人提供“普且惠”的金融服务,激励网络小贷平台参与共建普惠金融新生态,助力普惠金融“最后一公里”。因此,建立网络小贷个人信用评估系统,为信用风险发生提前预警,这样才能优化金融生态环境,营造良好市场环境,从而促进我国网络小贷行业健康发展。本文基于网络小贷平台2017年1月至2019年12月之间的借款人借贷数据,利用统计学方法和Extra Trees（ET）对处理后的样本数据进行特征筛选,并采用SMOTEENN算法对数据平衡处理,随后建立深度神经网络识别借款人是否会违约。为评估所构建模型的分辨能力,本文采用混淆矩阵、ROC曲线、AUC值、F1-score值等多个性能评估指标。最后,将表现最好的深度神经网络用于数据平衡处理前后,比较发现数据平衡处理后,模型预测效果更优;并将最优深度神经网络、BP神经网络、逻辑回归模型及KNN算法几种算法比较,发现本文构建的混合模型分类性能优于单个模型;除此之外,机器学习算法优于逻辑回归模型效果。可见,本文所建个人信用风险评估模型能更加准确有效识别客户是否会违约。最后,基于本文研究结果,对网络小贷个人风险识别控制提出了几点建议:促进金融市场个人征信体系和个人征信报告的完善,实现信用信息共享;构建风险管理监督预警体系;数据样本采集优化,提高平台对个人信用风险识别能力,筛选优质客户,保证网络小贷业务良性发展。
郭兆日[4]（2021）在《A银行个人信用评分体系研究》文中研究指明构建合适的个人信用评分体系是金融机构中个人信贷业务管理的核心工作,同时也是识别和衡量个人客户信用风险的重要手段。在A银行中,个人信贷业务的信用评分体系是通过零售条线工作人员的储备知识和经验来进行设计和决策的。随着时代的发展和风险管理理论进步,这种主观的、无理论知识作为依据的个人信用管理手段已经不能准确衡量个人客户的信用风险。如果继续使用不准确、不全面、不科学的个人信用风险管理体系,那么则会造成信用风险衡量误差,增加个人贷款风险和个人贷款管理难度,影响个人贷款业务的利润,导致A银行的资产质量下降。所以,A银行的个人信用评分体系的重构势在必行。本文旨在对A银行个人信用评分体系提供切实可行的解决方案。首先,本文以A银行个人信用评分体系存在的问题为出发点,在对个人风险管理国内外的研究文献进行综述的基础上,提出了本文的研究思路和研究方法。其次,介绍了本文所使用的理论基础,再次,通过阐述A银行个人信贷业务的发展现状和管理模式,指出了A银行个人信用评分体系存在指标体系选择不合理、权重分配不科学、分数制定偏差大等问题,并分析了问题存在的原因;再次,根据5C风险评估理论以及大数据评价理论,对A银行个人信用风险评分体系进行了重构;最后,对重构后的个人信用评分体系进行了精度检验。本文研究的重点有三,一是A银行个人信用评分体系的指标选择。二是评分指标分数的确定;三是评分模型的遴选与建立。本文的特色在于:首先,基于5C风险评估理论,建立了由年龄、婚姻状况、负债情况等18个指标构成的个人信用风险评分体系,改变了A银行原有的以定性评价为主的现状。提高了个人信用风险管理的准确度和透明度。其次,依据大数据评价理论,按照违约误差最小的极大似然估计、使用逻辑回归方法确定客观的评分指标权重,改变了以专家经验为主导的赋权方式。避免了赋权不当造成的评价结果偏差。通过指标权重排序证明了金融信用记录、社会信用记录以及负债情况这三个指标在信用评分体系中的重要性高于其他指标。再次,研究表明,本文建立的个人评分体系的AUC值大于0.85,保证了信用评级体系的判别精度。
高杨[5]（2021）在《基于信用风险评价的H供电公司客户关系管理优化研究》文中提出供电行业的营销服务是供电企业为客户提供核心产品和服务,服务质量的好坏与否将会直接影响到整个企业可持续发展,也是影响企业在市场上综合竞争力的一个重要决定性因素。优质的客户往往是一个企业的重要财富收入来源,相对而言,信用差的客户往往是一个企业经营的风险源泉。由于历史原因,现阶段公司和客户通常采取的用电方式都是先用电后缴纳电费,对于一些供电公司来说,采取的是信用销售方式。目前,在内外部环境急剧变化的市场背景下,信用销售的用电模式是持续占领市场的有效手段,但同时也会增加企业的风险,比如坏账带来的财务成本和管理成本。基于这个宏观背景,根据供电企业目前的外部市场环境,并充分结合自身的特点,以广大客户需求为服务中心,构建了客户信用风险评估模型,并在对广大客户信用风险评估模型分析的研究基础上,通过创新了客户关系,创新了服务渠道,提出了相应的策略,既能够满足广大供电企业对于客户优质服务的要求,同时也可以扩大供电企业的市场综合竞争力,提升供电企业的活力和售后服务水平,同时建立完善供电企业服务制度,,适应新能源电改给我国带来的变革,以优质的售后服务和产品赢得了客户,在激烈的市场竞争中有效抢占了售后服务份额,促进了供电企业的健康可持续发展。本篇论文的研究目标是为了根据我国电力供应与用电市场的特点,以H供电公司为主要案例,分析影响客户信用的基础性信息,设计适合用电企业客户信用风险评估的指标和风险评级标准,建立了客户信用风险评估体系和风险评级标准,在此基础上提出了优化H供电公司目前现有的信用风险评价、欠费预测、电费风险决策、风险控制及窃电检测和防范等客户经理管理的对策建议,构建新型的客户关系,提高服务质量和客户经理工作效率。在此基础上提出优化H供电公司现有的信用评价、欠费预测、电费风险决策、风险控制及窃电检测和防范等客户管理的对策建议,构建新型客户关系,提高服务质量和服务效率。
盛安琪[6]（2021）在《智能服务交易主体的个人信用评估模型构建与优化》文中提出在金融科技的驱动下,智能服务行业日渐兴盛,并且通过将传统金融与互联网融为一体,以其低成本、低门槛、技术创新程度高等优势,促使大批金融机构和客户参与其中。智能服务行业,虽然发展速度快,却存在诸多难以忽视的问题亟待解决。其中,信用问题频发尤为突出,无论是对于提供还是接受服务的双方都会产生极其不利的影响。为保护双方利益、实现金融平台安全运营以及行业健康发展,建立智能服务交易主体的个人信用评估模型是有其必要性的。本文利用文献分析法的人为筛选和机器算法相结合,选出最优变量子集,包括历史信用记录、累积信用使用情况、当前信用使用情况、个人能力和未来盈利能力（社会资本）五个方面,提高模型评估预测能力。针对信贷数据的特点,在特征指标选择过程中,对样本数据进行了多种预处理步骤。而对于分类数据普遍存在的不平衡问题,本文采用SMOTE算法进行处理。本文选用多种机器学习方法,通过对Bagging类的代表算法——随机森林和MLP,还有Boosting类的代表算法——XGBoost、Light GBM和Catboost共五种算法分别进行实证研究,建立信用预测模型,并把集成学习算法引入到个人信用评估这类二分类问题中,将多个算法模型进行融合,对效果最优的三种单一模型进行投票加权融合,以此来实现算法性能的提升。通过调参等操作进一步优化模型,并引入混淆矩阵和ROC曲线对模型进行评估。实证结果表明:在多次数据验证的情况下,与其他方法相比,本文的XGBoost、Light GBM、随机森林三种方法的评估结果预测精度更高,和单一模型相比,voting集成模型的表现更优,同时还验证了基于人为初筛和算法结合的指标筛选更为有效,从而改善模型的预测性能。本文的个人信用评估模型可作为评估机构进行实际操作的简易版本,以便为智能服务交易主体更准确地评估客户信用情况提供一种新的思路和有益参考,从而提升自己的竞争优势。
余志鹏[7]（2020）在《基于支持向量机的个人贷款信用风险评估方法研究》文中认为随着我国经济的中高速增长,信用贷款市场规模不断扩大。但是,由于我国的个人信征体系不完善,银行等放贷方尚不能全面了解借款人的信用信息,并且个人贷款不能用企业贷款的方法来进行风险管理。因此,基于个人信用的统计数据,研究个人贷款信用风险的评估方法具有重要的应用价值。因为借款人的信用风险评估问题可转化为借款人是否违约的二分类问题,所以结合经典的统计学习分类方法——支持向量机,构建了基于异类类内超平面的模糊支持向量机（fuzzy support vector machine based on the heterogeneous class hyperplane,DHFSVM）,运用于个人贷款信用风险评估。实验结果表明该方法可以较好地解决个人贷款信用风险评估问题。主要内容如下:（1）首先,通过分析个人贷款信用风险评估的影响因素,以及指标体系构建原则,确立了个人指标、经济指标与信用指标3个一级指标,并选择了年龄、信贷数量、负债率以及月收入等10个二级指标构建了个人贷款信用风险评估指标体系。其次,运用信息价值（information value,IV）模型计算信贷数据特征的IV值,对各特征的重要性进行分析。结果表明:可用额度比值、逾期30-59天次数、逾期90天及以上次数以及逾期60-89天次数的IV值均大于0.3,这说明它们对借款人的信用风险评估影响较大。（2）首先,结合模糊数学理论,设计了一种基于异类类内超平面的隶属函数,该隶属函数可以赋予不同样本不同权重。其次,结合传统支持向量机和基于异类类内超平面的隶属函数,构建了基于异类类内超平面的模糊支持向量机。最后,结合Kaggle数据集和个人贷款信用风险评估问题,通过第一类和第二类分类错误率以及其它评估指标,进行对比实验。结果表明:基于异类类内超平面的模糊支持向量机可以有效的提高借款人的信用风险评估精度,这表明了该方法的有效性和可行性。本文给出了一种改进的统计学习方法,不仅丰富了支持向量机的理论与应用研究,也可个人贷款信用风险评估问题提供了借鉴。
李涛[8]（2020）在《C银行个人信用贷款授信决策的影响因素研究》文中研究说明当前,我国经济已转向高质量发展阶段,促进消费机制体制的改革,不断增强金融对消费升级的支撑力度,对我国经济结构转型至关重要。随着我国消费信贷需求的增加,商业银行纷纷利用金融科技实现零售转型升级,并将消费信贷作为零售业务的重点领域之一。但是,由于消费信贷通常无抵押、小额分散等特征,如何进行授信审批已成为商业银行需要重点考虑的问题。在阐述研究背景与综述现有研究的基础上,本文以C银行为研究对象,首先详细梳理了其个人消费类信用贷款业务现状及存在的问题;其次,利用该行2018-2019年间成功授信1579笔消费类信用贷款的账户数据,利用描述性统计、差异性检验、Logistic和OLS回归分析等方法,实证考察客户是否逾期和银行授信额度的影响因素,并为C银行发展零售信贷提供对策与建议。实证结果表明:在逾期概率的影响因素方面,性别、供养人数、婚姻状态、工作单位、工作职位和个人收入等因素具有显着的正向影响作用,而年龄对是否逾期为不显着的正向影响作用,受教育程度对是否逾期表现为不显着的影响作用。相对而言,男性、已婚、家庭供养人数越多的客户发生逾期的可能性越大,而未婚、工作职位越高、个人收入越高及工作单位为公务员或事业单位的客户逾期可能性越低。在授信额度的影响因素方面,受教育程度、婚姻、工作类型、工作职位和个人收入等因素具有显着的正向影响。总结来看,工作单位、工作职位和个人收入三个客群特征对是否违约和授信额度同时具有显着的影响,可供C银行未来消费类信用贷款的客群筛选和市场细分提供决策参考。
张贝尔[9]（2020）在《电子政府信用体系及其构建研究》文中提出随着全球大数据时代的来临和中国“互联网+”国策的明朗,电子政府在推动国家经济发展、社会进步以及帮助政府履职方面作用明显,不可替代。得益于政府的独特地位、丰富资源和巨大权能,以及互联网的强大场域,电子政府的施用已然从政府及其服务和监管对象范畴扩展至国家政治、经济和社会生活各领域各方面,凸显出规范其言行、限制其权力以及监控其执行的必要和重要。为此,不仅需要建立和完善相关的法律、法规和政策,还需要提高电子政府自身的信用度,并加强政府、企事业单位和个人的信用体系建设力度,以此为“互联网+各行各业”和“互联网+行政”创设安全可靠的信用环境。作为电子政府构建亟待突破的障碍因素之一,电子政府信用的涵义既可从不同方面来理解,又可从多种层面来解读。首先,从技术、组织、关系等方面来理解电子政府信用,把电子政府信用理解为多方面信用的集合,如信息技术及其产品、网络及其他信息基础设施的信用,政府的信用及其内外部关系的信用等。其次,可以从伦理学、经济学、法学、人机工程学等层面来解读电子政府信用。从伦理层面,电子政府信用要求政府及其部门在其内网、外网和互联网上“诚实无妄、信守诺言、言行一致”履行职责,涉及道德、职业精神、工作态度、工作能力等,是政府处理内外部关系的一种道德规范和践约行为。从经济层面,电子政府信用是指政府在履行职责过程中守信践诺,在提供社会管理和公共服务过程中与社会公众之间建立起信赖关系,以更低成本、更高质量和绩效令公众满意。从法律层面,电子政府信用有两层含义,一是指在电子政府中工作的、与电子政府打交道的和享受电子政府服务的各当事人之间的一种关系,二是指各当事人按照“契约”规定享有的权利和肩负的义务。因此,电子政府信用应要求电子政府持有诚信、善意、不欺诈的主观态度,没有伪装的客观事实,尊重他人应受保护的利益。基于上述观点,本文提出,电子政府信用体系是社会公众对电子政府实施诚信行为的一种反馈或评价。从人机工程层面,电子政府信用体系包括技术、网络和设施的信用,电子政府系统的信用,以及政府本身的信用。上述信用关系的承载者和信用活动的行为者遍及政府、其他公共组织、社会组织和私人组织。由于这些组织都是相对独立的经济法律关系的主体,承担着各自相应的权利和义务,在市场经济条件下具有追求利益的“经济人”的一般属性和基本特征,而“失信行为的泛滥必定表明现有的制度存在缺陷,从而使经济人发现选择机会主义的失信行为有利可图”,可见,电子政府信用体系中涉及的众多信息行为主体相互作用形成的信用关系必然使电子政府信用受累于目前缺乏制度建设和规则约束的政府信用、企业信用和个人信用。尤其是在电子政府必须依靠信息技术及其产品,依赖网络及其他信息基础设施的情况下,我国在信息技术及其核心产品方面严重依赖国外的现实境况无疑令电子政府信用保障形势严峻。基于电子政府信用的量化和可操作,遵从集合的确定性、互异性、无序性原则,可以基于信息的观点将电子政府信用集合中的元素归类为信息基础信用、信息平台信用、信息系统信用、信息信用、信息人信用。可将这五个组成元素作为电子政府信用构成模型的基本要素,也可以基于技术和管理参数将这五个组成元素归类为技术型要素和管理型要素。其中,技术型要素包括信息基础信用中的硬件环境基础信用、信息平台信用和信息系统信用;而管理型要素涵盖信息基础信用中的行政生态环境基础信用、信息信用和信息人信用。在五个基本要素中,信息人信用是最重要的要素,在大数据时代,政府可以获取大量有关自身、其他政府及其部门、企业和社会公众的信用状况记录,但这些记录并不一定是客观的,还混杂有主观的成分,需要政府在进行管理和决策过程中深入挖掘、辨识和使用,如何确定数据信用以及保证据此做出的管理和决策公平公正是政府的职责所在,但取决于政府的能力,所以,政府不得不依靠其他组织,与企业和社会公众建立良好的合作关系。社会公众虽不是信息基础、信息平台、信息系统的直接建设者和运维者,却因广泛渗透与频繁使用信息基础、信息平台和信息系统,而成为其不可或缺的信用主体。进一步地,本文将电子政府信用体系的管理型信用要素部分解构为行政生态环境基础信用、信息人和信息信用,并基于“行政生态环境信用:电子政府信用体系的基础性要素”、“信息人信用:电子政府信用体系的根本性要素”“信息信用:电子政府信用体系的核心性要素”“技术信用:电子政府信用体系的支撑性要素”予以分别建构,搭建起电子政府信用体系的整体性框架结构。最后,分析了电子政府信用体系构建的现实难题,提出了电子政府信用体系构建的实施策略,包括:建立统一的标准规范,保障各要素建设、运维和使用信用化;建立系统的法规政策,推进各要素建设、运维和使用合法化;建立严格的管理制度,保障各要素建设、运维和使用制度化;打造普适的共享体系,达到各要素建设、运维和使用最大化。此外,本文在对吉林省信用信息服务中心、吉林省政务服务和数字化建设管理局、吉林省信用评估中心以及负责吉林省信用信息平台搭建的祥云科技公司等政府机关和企业单位开展充分调研的基础上,以吉林省政府门户网站为信用数据来源,验证了电子政府信用体系的基本构成及其现实构建的难题和策略的现实性和可行性。本文的创新点在于:第一,从文献研究和积累方面看,国内尚没有关于电子政府信用体系这一论题的研究专着,也鲜见有学者和专家对该领域进行系统研究。部分成果概念繁杂,没有结合电子政府的特征进行界定,难免顾此失彼,层次不明。大多数学者都是从“政府信用”、“政府公信力”的角度来思考政府信用的内涵和外延,很少有人以“电子化”和定量化的视角去分析电子政府信用体系的逻辑内涵。本文通过对电子政府信用内涵的多方面、多视角阐释,以及对电子政府信用的构成要素的概要分析,在一定程度上解决了以往电子政府信用概念模糊和难量化的问题,创新性地阐释了电子政府信用的核心思想。第二,本文提炼出电子政府信用构成的五大要素:信息人信用、信息信用、信息平台信用、信息基础信用和信息系统信用,明确解析出的电子政府信用涉及到电子政府的软硬件环境、平台、系统、信息、人等多方面信用,相应地,牵涉到其各个构成要素的构件、结构、关系、流程、权限、结果等各个层面或环节,指出其体系构建必定是一项复杂的社会化的系统工程,关涉社会公众对与之相关的所有信用主体的多方面、各层面、全流程的诚信行为实施的反馈或评价,由此要求电子政府信用体系必须兼具平台性和延展性、生态性和合作性、创新性和革命性、公共性和政治性等特征。这些研究为电子政府信用体系构建提供了具体化的研究思路和技术路线。第三,本文依据“目标定位——顶层设计——保障机制——运行模式”路径对行政生态环境基础信用进行逻辑设计,创造性地提出行政生态环境基础信用的基本样式,凸显出其构建目标的具体化与可行性,旨在填补战略目标和具体样态之间的间隙。基本样式是由宏观至具体的设计过程。通过这一过程,能够有力保证总体目标定位与具体任务实现之间的关联、匹配和衔接,进而为其他电子政府信用体系组成要素提供构建前提。考虑到信用难得易失,失去又很难恢复,且信用体系构成要素的任何一个出现问题,都会令电子政府信用减量、受损甚至失去,以致影响电子政府的健康发展和普及深化,为保证电子政府信用不因一时一事被破坏或毁掉,除了利用电子政府信用体系的五大要素全方位、深层次地构建电子政府信用体系之外,还必须保证所有应用电子政府功能和使用电子政府服务的人和组织都能从中体验到电子政府言行的守信践诺,并分享到电子政府及其信用带来的经济和社会效益,为此,政府不但要借助与各类组织的合作持续完善电子政府信用体系,使其渐趋系统和完整,同时,以政府为代表的信用主体还要进行经常性的诚信宣传教育,实行常态化的诚信激励和失信惩诫,以及加强个体乃至全社会的诚信管理和信用信息系统建设也是非常重要的。可见,以电子政府信用体系引导个人信用体系和社会信用体系建立和完善是正途和根本,只有做到人人讲信用、所有组织都讲信用,诚信社会才有建立根基,诚信国家形象才有望树立。
陈秀兰[10]（2020）在《我国个人征信信息保护法律制度的演化研究》文中提出伴随着我国社会信用体系建设、个人征信系统全覆盖的趋势,个人征信信息的应用目的由金融风险防范逐渐转向综合社会治理。大数据征信时期,个人征信信息在创造巨大价值的同时,也带来了诸多挑战和风险。因此个人征信信息保护法律制度的研究对于征信业市场健康发展与社会治理能力现代化都具有十分重要的现实意义。本研究旨在通过梳理我国个人征信信息保护法律制度立法体系与制度内容的演化路径,寻找隐藏于经验之中的规律,为完善我国个人征信信息保护法律制度、推进社会信用体系建设提供新的思路与路径。本文运用文献研究法、逻辑分析法、归纳演绎法、统计分析法、比较分析法及案例分析法对相关问题展开研究。通过对大量文献的整理与鉴别,分析国内外立法现状与研究现状,总结现有研究中存在的不足以及未来的研究趋势。对个人征信信息及其法定类型、个人信息权与隐私权关系进行分析后,选择个人信息保护理论、信息周期理论和法律制度构成理论来夯实相关理论基础。在此基础上,结合我国相关法律法规,论述我国个人征信信息保护的立法体系、法律关系与相关各项法律制度的演化路径。通过对法律制度演化路径全面深入的研究过后,指出我国个人征信信息保护法律制度体系化、注重制度内容向治理效能的转化的好成绩,但同时存在诸如相关立法效力等级较低,区域发展不平衡;各项制度规范内容分散,缺乏跨境转移制度和第三方监管机构;个人征信信息采集、使用范围有底线不上限等问题。针对以上问题,从三方面提出完善我国个人征信信息保护法律制度的建议:一是继续加快立法进程,敦促全国各地方政府本土化相关法律制度;二是系统化完善制度内容,考虑建立信息专员制度、着重解决跨境转移难题;三是在审慎态度之上,增加信息主体新型权利,提升消费者保护意识。旨在通过完善个人征信信息保护法律制度,筑牢社会诚信基石。
二、建立我国个人信用评估体系浅析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、建立我国个人信用评估体系浅析（论文提纲范文）
（1）大数据金融背景下的个人信用评估探究实践（论文提纲范文）
| 一、我国个人信用评估现状 |
| （一）个人信贷风险高 |
| （二）个人信贷制度系统不完善 |
| 二、完善个人信用制度的建议 |
| （一）政府加快征信平台的数据互通和公开 |
| （二）建立完善个人资信档案登记制度 |
| （三）借鉴国外的个人信用体系 |
| （四）制定个人信用相关法律法规 |
| （五）个人诚信和信用意识提升 |
| 三、结语 |
（2）基于特征选择和集成算法的个人信用评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文结构和主要内容 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第二章 个人信用评估相关理论概述 |
| 2.1 个人信用评估理论 |
| 2.2 特征选择理论 |
| 2.3 基分类算法 |
| 2.3.1 逻辑斯谛回归 |
| 2.3.2 k近邻 |
| 2.3.3 朴素贝叶斯 |
| 2.3.4 支持向量机 |
| 2.3.5 决策树 |
| 2.4 集成算法 |
| 2.4.1 随机森林 |
| 2.4.2 极端随机树 |
| 2.4.3 XGBoost |
| 2.4.4 LightGBM |
| 2.4.5 Catboost |
| 2.4.6 Stacking集成 |
| 2.5 超参数优化 |
| 2.6 评估指标 |
| 第三章 个人信用数据的研究与分析 |
| 3.1 数据集描述 |
| 3.2 数据集预处理 |
| 3.3 特征工程 |
| 3.3.1 特征编码 |
| 3.3.2 连续型特征离散化 |
| 3.3.3 特征选择 |
| 3.4 实证分析 |
| 第四章 Stacking集成个人信用评估模型构建 |
| 4.1 改进的Stacking集成 |
| 4.2 多种算法对比分析 |
| 4.3 构造Stacking集成信用评估模型 |
| 4.4 实证分析 |
| 第五章 Self-paced集成个人信用评估模型构建 |
| 5.1 不平衡数据集的处理方法 |
| 5.2 Self-paced集成 |
| 5.3 Hyperband超参数优化 |
| 5.4 实证分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）基于ET-SMOTEENN-DNN模型的网络小贷个人信用风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRAC T |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 相关研究评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新与不足 |
| 1.4.1 研究创新 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 第2章 网络小贷个人信用风险理论分析 |
| 2.1 含义界定 |
| 2.1.1 网络小贷 |
| 2.1.2 网络小贷个人信用风险 |
| 2.2 个人信用风险成因 |
| 2.3 影响因素及机理分析 |
| 2.3.1 影响因素 |
| 2.3.2 作用机理 |
| 第3章 相关算法介绍 |
| 3.1 特征选择算法-Extra Trees算法 |
| 3.1.1 决策树算法 |
| 3.1.2 随机森林 |
| 3.1.3 Extra Trees算法 |
| 3.2 不平衡数据集处理算法-SMOTEENN算法 |
| 3.2.1 SMOTE算法 |
| 3.2.2 K近邻算法 |
| 3.2.3 SMOTEENN算法 |
| 3.3 信用风险评估算法—深度神经网络(DNN)算法 |
| 3.3.1 BP神经网络基本概念 |
| 3.3.2 激活函数 |
| 3.3.3 深度神经网络的原理 |
| 3.3.4 深度神经网络的优缺点 |
| 3.4 模型性能评估指标 |
| 3.4.1 混淆矩阵 |
| 3.4.2 召回率、精确度和F1-score |
| 3.4.3 ROC曲线和AUC值 |
| 第4章 网络小贷个人信用风险评估指标体系建立 |
| 4.1 评估指标选取原则 |
| 4.2 相关评估指标体系 |
| 4.2.1 中国建设银行个人信用风险评估体系 |
| 4.2.2 Zest Finance个人信用风险评估体系 |
| 4.2.3 蚂蚁花呗个人信用风险评估体系 |
| 4.3 评估指标预选 |
| 4.4 评估指标可行性研究 |
| 第5章 数据获取和预处理 |
| 5.1 数据来源和基本信息 |
| 5.2 定性评估指标的量化处理 |
| 5.3 样本可视化描述 |
| 5.3.1 性别分布分析 |
| 5.3.2 年龄分析 |
| 5.3.3 客户评级分析 |
| 5.3.4 借款期限分析 |
| 5.4 数据预处理 |
| 5.4.1 数据集分割 |
| 5.4.2 数据集清洗 |
| 5.4.3 特征归一化处理 |
| 5.4.4 特征选择 |
| 5.4.5 不平衡数据处理 |
| 第6章 网络小贷个人信用风险评估模型的建立和分析 |
| 6.1 研究环境配置 |
| 6.2 深度神经网络基本结构的确定 |
| 6.3 模型构建训练和性能评估 |
| 6.4 模型比较 |
| 第7章 研究结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）A银行个人信用评分体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1 个人信用评分的研究背景 |
| 1.1.2 个人信用评分体系管理的作用和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 专家主观分析信用风险评估方法 |
| 1.2.2 信用风险评估的统计学方法 |
| 1.2.3 机器学习信用风险评估方法 |
| 1.3 研究的内容与特色 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究特色 |
| 2 A银行个人信用评分体系理论基础 |
| 2.1 信用评级的5C理论框架 |
| 2.1.1 5C理论介绍 |
| 2.1.2 选择5C理论的原因 |
| 2.2 鉴别信用评分体系的基准 |
| 2.2.1 ROC曲线下面积介绍 |
| 2.2.2 选择AUC的原因 |
| 2.3 逻辑回归评价方法 |
| 2.3.1 逻辑回归方法介绍 |
| 2.3.2 选择逻辑回归方法的原因 |
| 3 A银行个人信用评分体系现状及问题分析 |
| 3.1 A银行个人信贷业务发展历程 |
| 3.1.1 A银行个人信贷业务发展背景 |
| 3.1.2 A银行个人信贷业务发展状况 |
| 3.2 A银行个人信用评级体系现状 |
| 3.2.1 A银行个人信用评级体系的指标选择 |
| 3.2.2 A银行个人信用评级指标体系权重 |
| 3.2.3 A银行个人信用评级指标体系分数设置 |
| 3.2.4 A银行个人信用评分体系审查审批流程 |
| 3.3 A银行个人信用评分体系中存在的问题 |
| 3.3.1 指标体系选择和划分不合理 |
| 3.3.2 指标体系权重分配不科学 |
| 3.3.3 指标体系分数制定偏差大 |
| 3.4 A银行个人信用评分体系问题原因分析 |
| 3.4.1 目标客户与信用评分体系不匹配 |
| 3.4.2 个人信贷业务发展策略不合适 |
| 3.4.3 内部管理不足 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 A银行个人信用评分体系重构方法 |
| 4.1 A银行个人信用评分体系重构步骤 |
| 4.1.1 发展策略调整与内部管理完善 |
| 4.1.2 指标遴选 |
| 4.1.3 指标项打分 |
| 4.1.4 评估方法的选择 |
| 4.2 A银行个人信用评分指标体系的重选及打分 |
| 4.2.1 指标重选原则 |
| 4.2.2 国内外指标体系的借鉴 |
| 4.2.3 指标体系的重构 |
| 4.2.4 指标的评分 |
| 4.3 A银行个人信用评分体系的赋权 |
| 4.3.1 评价方程的建立 |
| 4.3.2 逻辑回归指标赋权 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 A银行个人信用评分体系建立 |
| 5.1 指标体系及打分 |
| 5.1.1 数据的来源 |
| 5.1.2 指标体系 |
| 5.1.3 指标打分 |
| 5.2 模型建立 |
| 5.2.1 数据集划分 |
| 5.2.2 临界值确定 |
| 5.3 指标赋权及模型精度检验 |
| 5.3.1 指标的赋权 |
| 5.3.2 模型精度检验 |
| 5.4 信用评价的微型案例 |
| 5.4.1 个人贷款微型案例情况介绍 |
| 5.4.2 客户指标打分及结果 |
| 5.4.3 结果分析 |
| 5.5 A银行新旧个人信用评分体系对比分析 |
| 5.5.1 指标体系选择的对比 |
| 5.5.2 新旧体系指标评分对比 |
| 5.5.3 新旧体系指标赋权对比 |
| 5.6 A银行个人信贷业务发展战略调整与内部管理完善 |
| 5.6.1 发展战略调整 |
| 5.6.2 内部管理完善 |
| 5.6.3 加强保障措施 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于信用风险评价的H供电公司客户关系管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、信用风险评价的相关研究 |
| 二、客户关系管理的相关研究 |
| 三、电力企业信用风险评价及客户关系管理的相关研究 |
| 四、文献评述 |
| 第三节 研究内容与研究方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 技术路线与创新点 |
| 一、研究框架 |
| 二、本文创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 第一节 信用风险评价理论 |
| 一、因素分析法 |
| 二、模型分析法 |
| 第二节 信用风险评价技术 |
| 一、经验判断期 |
| 二、数学模型期 |
| 第三节 客户关系管理理论 |
| 第四节 信用风险评价方法的选择 |
| 第三章 电力行业信用风险评价及H公司客户管理现状 |
| 第一节 电力行业客户信用风险管理的必要性 |
| 第二节 电力行业客户信用风险评价体系建设 |
| 第三节 H供电公司客户管理现状 |
| 一、信用风险评价结果利用不充分 |
| 二、新技术应用不充分 |
| 三、客户体验不佳 |
| 第四章 H供电公司信用风险评价模型设计 |
| 第一节 评价模型构建的原则 |
| 一、实用性原则 |
| 二、可扩展性原则 |
| 三、整体性原则 |
| 第二节 信用风险评价模型指标的选取 |
| 一、定量指标 |
| 二、定性指标 |
| 第三节 信用风险评价模型构建 |
| 一、模型构建流程 |
| 二、客户信用评价模型 |
| 三、欠费预警评价模型 |
| 第五章 H供电公司客户信用风险评价分析 |
| 第一节 客户信用风险评价分析 |
| 一、信用风险影响因素 |
| 二、信用风险等级 |
| 三、信用风险评价结果 |
| 第二节 欠费预警风险分析 |
| 第六章 H供电公司客户关系管理优化研究 |
| 第一节 信用评级动态差异化管理 |
| 一、基本服务 |
| 二、增值服务 |
| 三、惩罚服务 |
| 第二节 新技术的应用 |
| 一、客户基础信息的采集与加工 |
| 二、客户信用数据的拓展应用 |
| 第三节 客户关系管理的策略优化 |
| 一、精准维护客户关系 |
| 二、提升用电客户的服务感知度 |
| 三、保持与重点客户的良好互动 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）智能服务交易主体的个人信用评估模型构建与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本文的主要贡献 |
| 第2章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 信用评估的相关研究 |
| 2.1.2 集成学习的相关研究 |
| 2.1.3 文献述评 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 信用风险及评估的定义 |
| 2.2.2 个人信用风险的成因 |
| 2.2.3 个人信用风险的评估方法 |
| 第3章 研究设计 |
| 3.1 指标体系构建 |
| 3.2 算法的选择 |
| 3.2.1 XGBoost理论 |
| 3.2.2 LightGBM理论 |
| 3.2.3 随机森林理论 |
| 3.2.4 Catboost理论 |
| 3.2.5 MLP理论 |
| 3.2.6 集成融合模型理论 |
| 3.3 模型评估方式及指标 |
| 3.3.1 混淆矩阵 |
| 3.3.2 ROC曲线和AUC面积 |
| 第4章 实证研究 |
| 4.1 数据来源及预处理 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 实证研究模型 |
| 4.2.1 实证模型的处理 |
| 4.2.2 参数调优 |
| 4.3 模型对比 |
| 4.3.1 与其他信用评估模型的对比 |
| 4.3.2 与静态指标的信用评估模型的对比 |
| 4.3.3 模型对比分析 |
| 4.4 模型融合 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）基于支持向量机的个人贷款信用风险评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与方法 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 个人信用风险评估方法研究综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 内容安排及技术路线图 |
| 1.4.1 内容安排 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 个人贷款相关概述 |
| 2.2 个人贷款风险的种类及其信用风险评估影响因素简述 |
| 2.2.1 个人贷款风险的种类 |
| 2.2.2 个人贷款信用风险评估的影响因素 |
| 2.3 评估方法 |
| 2.3.1 决策树 |
| 2.3.2 支持向量机 |
| 2.4 本章总结 |
| 第3章 个人贷款信用风险评估指标体系及数据处理 |
| 3.1 个人贷款信用风险评估指标体系与数据来源 |
| 3.1.1 个人贷款信用评估指标体系 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 缺失值的识别与处理 |
| 3.2.2 异常值的识别与处理 |
| 3.2.3 数据标准化 |
| 3.3 基于IV模型的数据特征贡献度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于异类类内超平面的模糊支持向量机的个人信用风险评估方法 |
| 4.1 模糊支持向量机 |
| 4.2 基于异类类内超平面的隶属函数 |
| 4.3 基于异类类内超平面的模糊支持向量机 |
| 4.4 评估指标 |
| 4.4.1 两类错误率 |
| 4.4.2 分类准确率 |
| 4.4.3 F_1值 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.5.1 基于决策树的实验分析 |
| 4.5.2 基于支持向量机的实验分析 |
| 4.5.3 基于异类类内超平面的模糊支持向量机的实验分析 |
| 4.5.4 结果对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.2.1 加强个人信用凭证的管理 |
| 5.2.2 提高借款人的信用观念与信用意识 |
| 5.2.3 降低政府各部门间个人数据的分散性 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）C银行个人信用贷款授信决策的影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 普惠金融的相关研究 |
| 1.2.2 个人信用风险评估的相关研究 |
| 1.2.3 P2P网络借贷的相关研究 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 个人信用贷款的相关概念、背景与现状 |
| 2.1 普惠金融的兴起与发展背景 |
| 2.2 相关概念 |
| 2.2.1 个人信用 |
| 2.2.2 信用贷款 |
| 2.3 个人消费贷款的影响因素 |
| 2.3.1 信用评估 |
| 2.3.2 消费信贷面临的风险分析 |
| 2.4 我国个人消费类贷款的现状概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 C银行消费类信用贷款的现状分析 |
| 3.1 C银行发展概况 |
| 3.1.1 C银行简介 |
| 3.1.2 消费类信用贷款产品简介 |
| 3.2 C银行消费类信用贷款(信用卡)业务 |
| 3.2.1 审批情况 |
| 3.2.2 消费类信用贷款(信用卡)规模 |
| 3.2.3 贷后管理 |
| 3.3 C银行消费类信用贷款存在的问题分析 |
| 3.3.1 客户信用评价体系不健全 |
| 3.3.2 授信审批方式落后 |
| 3.3.3 员工专业素养不足 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 C银行消费类信用贷款的客群特征分析 |
| 4.1 消费类信用贷款客群的相关特征 |
| 4.2 C银行消费类信用贷款客群的特征分布 |
| 4.2.1 客群的基本特征统计 |
| 4.2.2 不同授信额度区间下的客群特征 |
| 4.3 授信额度与违约分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 C银行消费类信用贷款授信决策的影响因素检验 |
| 5.1 实证设计 |
| 5.1.1 数据与样本 |
| 5.1.2 变量与指标 |
| 5.2 回归模型与方法 |
| 5.2.1 Logistic回归模型 |
| 5.2.2 OLS回归模型 |
| 5.3 描述性统计 |
| 5.3.1 不同违约分组下相关性统计 |
| 5.3.2 相关性分析 |
| 5.3.3 共线性分析 |
| 5.3.4 差异性分析 |
| 5.4 多元回归分析 |
| 5.4.1 是否违约回归分析 |
| 5.4.2 授信额度回归分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 C银行发展零售信贷的对策与建议 |
| 6.1 加强信贷业务过程化管理 |
| 6.1.1 审批流程管理校正 |
| 6.1.2 客群准入“因时而变” |
| 6.2 将消费类信用贷款业务放到战略转型高度 |
| 6.2.1 加强营销端科技赋能 |
| 6.2.2 提高营销人员的专业素养能力 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）电子政府信用体系及其构建研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题缘起 |
| (一)研究背景 |
| (二)问题的提出 |
| (三)研究意义 |
| 二、国内外研究和实践现状 |
| (一)美国电子政府信用研究和实践现状 |
| (二)欧盟电子政府信用研究和实践现状 |
| (三)中国电子政府信用研究和实践现状 |
| 三、理论依据 |
| (一)整体性治理理论 |
| (二)三维信用论 |
| (三)制度经济学理论 |
| 四、研究思路与方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)分析框架 |
| (三)研究方法 |
| 第一章 电子政府信用体系的相关概念 |
| 一、政府信用相关概念的理解 |
| (一)信任 |
| (二)信用 |
| (三)政府信用 |
| 二、电子政府信用体系的内涵特征 |
| (一)电子政府信用的概念理解 |
| (二)电子政府信用体系的内涵范畴 |
| (三)电子政府信用体系的主要特征 |
| 本章小结 |
| 第二章 行政生态环境信用:电子政府信用体系的基础性要素 |
| 一、行政生态环境信用的目标定位 |
| (一)文化定位 |
| (二)制度定位 |
| (三)平台定位 |
| 二、行政生态环境信用的顶层设计 |
| (一)基于治理视角的顶层设计 |
| (二)基于法律关系的顶层设计 |
| (三)基于政治生态的顶层设计 |
| 三、行政生态环境信用的保障机制 |
| (一)信息人信用的环境保障机制 |
| (二)信息信用的环境保障机制 |
| (三)技术信用的环境保障机制 |
| 四、行政生态环境信用的运行模式 |
| (一)行政生态环境信用的运行样式 |
| (二)行政生态环境信用的运行机制 |
| 本章小结 |
| 第三章 信息人信用:电子政府信用体系的根本性要素 |
| 一、信息人信用的概念及属性 |
| (一)信息人信用的概念模型 |
| (二)信息人信用的属性 |
| 二、信息人信用的权义解析 |
| (一)电子政府行政人的权利解析 |
| (二)电子政府行政人的义务解析 |
| (三)“行政相对人”和“利益相关方”信用的权义解析 |
| 三、对信息人信用的检验研究 |
| (一)构建评估指标的现实目标 |
| (二)构建评估指标的层次逻辑 |
| 四、信息人信用的建构路径 |
| (一)目录式建构——相应电子政府信息人的核心信用功能需求 |
| (二)互动式建构——提高电子政府信息人的协同治理能力 |
| (三)监督式建构——完善电子政府信息人的行政治理意愿 |
| (四)成果式建构——适应电子政府信息人的主流信用评价模式 |
| 本章小结 |
| 第四章 信息信用:电子政府信用体系的核心性要素 |
| 一、信息信用的概念及属性 |
| (一)信息信用的概念模型 |
| (二)信息信用的属性 |
| 二、信息信用规制解析 |
| (一)信息建设的整体性规制 |
| (二)信息治理的制度性规制 |
| (三)信息供给的异质性规制 |
| (四)信息管控的格式化规制 |
| 三、对信息信用的实证研究 |
| (一)构建模型推演的背景描述 |
| (二)构建模型推演的取样调查 |
| (三)构建模型推演的实证研究 |
| (四)构建模型推演的回归分析 |
| 四、信息信用的形塑路径 |
| (一)改善信息传递性,塑造信用形象 |
| (二)增强信息互动性,提升信用影响 |
| (三)提高信息响应度,巩固信用粘度 |
| 本章小结 |
| 第五章 技术信用:电子政府信用体系的支撑性要素 |
| 一、技术信用的概念及属性 |
| (一)技术信用的概念模型 |
| (二)技术信用的属性 |
| 二、技术信用配置解析 |
| (一)技术信用与供需配适的差异化 |
| (二)技术信用与制度驱动的缺失化 |
| (三)技术信用与全球网络的安全化 |
| 三、对技术信用的优化研究 |
| (一)技术信用的危害案例 |
| (二)构建技术信用的现实描述 |
| 四、技术信用的发展路径 |
| (一)协同技术制度发展 |
| (二)划归技术规范界限 |
| (三)提升技术治理高度 |
| 本章小结 |
| 第六章 电子政府信用体系构建的现实策略 |
| 一、电子政府信用体系构建的现实难题 |
| (一)缺乏电子政府信用体系构建的制度保障 |
| (二)缺乏电子政府信用体系构建的推进合力 |
| (三)缺乏电子政府信用体系构建的执行保障 |
| 二、构建电子政府信用体系构建的实施策略 |
| (一)建立统一的标准规范,保障各要素建设、运维和使用信用化 |
| (二)建立系统的法规政策,推进各要素建设、运维和使用合法化 |
| (三)建立严格的管理制度,保障各要素建设、运维和使用制度化 |
| (四)建立普适的共享体系,达到各要素建设、运维和使用最大化 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及博士期间的科研成果情况 |
| 后记 |
（10）我国个人征信信息保护法律制度的演化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的、背景及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 国内外立法现状 |
| 1.2.1.1 国外立法现状 |
| 1.2.1.2 国内立法现状 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.2.2.1 研究现状与分期 |
| 1.2.2.2 主要研究内容与学术观点 |
| 1.2.2.3 相关研究结论与未来研究趋势 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 创新之处 |
| 第二章 基本概念与理论基础 |
| 2.1 基本概念界定 |
| 2.1.1 个人征信信息及其法定类型 |
| 2.1.2 个人信息权与隐私权 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 个人信息保护理论 |
| 2.2.2 信息生命周期理论 |
| 2.2.3 法律制度构成理论 |
| 第三章 个人征信信息保护立法进程与立法体系的演化 |
| 3.1 传统征信立法萌芽时期(1979 年-1996 年) |
| 3.1.1 立法背景与相关立法:个人征信业发展缓慢,立法体系萌芽 |
| 3.1.2 立法特点:法律间接保护个人金融信息 |
| 3.2 网络征信立法建立时期(1997-2012 年) |
| 3.2.1 立法背景与相关立法:个人征信业快速发展,立法体系建立 |
| 3.2.2 立法特点:地方法间接保护个人信用信息 |
| 3.3 大数据征信立法健全时期(2013 年-今) |
| 3.3.1 立法背景与相关立法:个人征信呈全覆盖趋势,立法体系健全 |
| 3.3.2 立法特点:多层次法律法规直接保护个人征信信息 |
| 3.4 现行立法体系的整体评价 |
| 3.4.1 立法体系评价:多层次立法相互配合 |
| 3.4.2 标准体系评价:个人信息保护标准为主、信用标准起步 |
| 第四章 我国个人征信信息保护法律制度内容的演化 |
| 4.1 个人征信信息保护法律关系的演化 |
| 4.1.1 个人征信信息保护权利主体从部分走向全体 |
| 4.1.2 个人征信信息保护义务主体从单一走向多元 |
| 4.1.3 个人征信信息保护实质客体从“隐私”到“数据” |
| 4.2 个人征信信息保护信息生命周期各项法律制度的演化 |
| 4.2.1 采集制度:采集范围扩大,“知情同意”机制升级 |
| 4.2.2 使用制度:跨境转移环节亟需立法,信息主体权益保护升级 |
| 4.2.3 评估制度:保障信息安全为核心,从信息系统安全到网络安全 |
| 4.2.4 监管制度:管理与监督双管齐下,实现内控与外防目标 |
| 4.2.5 问责制度:法律责任的追究细化,法律救济措施增加 |
| 4.2.6 典型案例分析:个人征信信息保护法律制度仍需完善 |
| 第五章 结论、问题与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.1.1 个人征信信息保护法律制度体系化 |
| 5.1.2 个人征信信息保护法律制度注重制度内容向治理效能的转化 |
| 5.1.3 未来研究趋势 |
| 5.2 我国个人征信信息保护法律制度存在的问题 |
| 5.2.1 相关立法效力等级较低,区域发展不平衡 |
| 5.2.2 制度规范内容分散,缺乏跨境转移制度和第三方监管机构 |
| 5.2.3 个人征信信息采集、使用范围有底线不上限 |
| 5.3 建议 |
| 5.3.1 加快立法进程,敦促全国各地方政府本土化相关法律制度 |
| 5.3.2 系统化完善制度内容,考虑建立信息专员制度、着重解决跨境难题 |
| 5.3.3 审慎态度之上,增加信息主体新型权利,提升消费者保护意识 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
四、建立我国个人信用评估体系浅析（论文参考文献）
- [1]大数据金融背景下的个人信用评估探究实践[J]. 张轩. 产业创新研究, 2021(14)
- [2]基于特征选择和集成算法的个人信用评估研究[D]. 林卫明. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]基于ET-SMOTEENN-DNN模型的网络小贷个人信用风险评估[D]. 张儒. 重庆工商大学, 2021(09)
- [4]A银行个人信用评分体系研究[D]. 郭兆日. 大连理工大学, 2021
- [5]基于信用风险评价的H供电公司客户关系管理优化研究[D]. 高杨. 云南师范大学, 2021(08)
- [6]智能服务交易主体的个人信用评估模型构建与优化[D]. 盛安琪. 上海师范大学, 2021(07)
- [7]基于支持向量机的个人贷款信用风险评估方法研究[D]. 余志鹏. 河北工程大学, 2020(05)
- [8]C银行个人信用贷款授信决策的影响因素研究[D]. 李涛. 电子科技大学, 2020(04)
- [9]电子政府信用体系及其构建研究[D]. 张贝尔. 吉林大学, 2020(08)
- [10]我国个人征信信息保护法律制度的演化研究[D]. 陈秀兰. 山西大学, 2020