“新莫干山会议·2017”2017年9月15-17日在浙江省德清县莫干山举行，主题为“科技创新与社会变革”。会议召开了五个分论坛，主题分别是：解析复杂世界的现状与未来、信用开创社会治理新模式、科技金融服务实体经济、区块链技术发展新趋势、科技·健康·未来。
分论坛二
信用开创社会治理新模式
论坛围绕“社会信用体系建设理论与实践”、“信用风险测度、评估与预警”、“大数据与信用信息化”、“信用信息系统开发与建设”、 “信用与‘一带一路’”等中国社会信用体系建设过程中的前沿议题展开讨论，并介绍了国合信用研究院《我国信用信息系统建设评估报告》，还以《企业征信机构信用信息系统建设评估报告》为例进行具体解读。
1、杨玉英：信用运用渠道急需拓展 社会治理机制亟待创新
**发改委国际合作中心学术委员会秘书长、国合信用研究院院长杨玉英表示，以信用为基础的互联网金融和共享经济的发展正在不断推进着生产技术革新。新事物、新机制的出现已经超出了现有的社会治理模式能够覆盖的范围，信用运用渠道急需拓展，社会治理机制亟待创新。
以下为演讲实录：
信用作为一项资本，已经被越来越多的运用到社会生活中，信用分现在大家都知道，还有芝麻信用分，好多新的名词出现，信用消费、信用租赁、信用借还、信用社交等等词语在媒体新闻中频频出现，人们可以在衣、食、住、行、娱、购、游等等各个方面利用自己的信用资本获得便利。以信用为基础的互联网金融和共享经济的发展正在不断推进着生产技术革新。这些生产生活方式的转变，新事物、新机制的出现已经超出了现有的社会治理模式能够覆盖的范围，信用运用渠道急需拓展，社会治理机制亟待创新。
作为**以信用为主题的分论坛，旨在以求真探索和科研创新的精神，培养信用建设人才力量，研究信用领域前沿问题，推动社会治理现代化升级。2016年5月习近平总书记在哲学社会科学的讲话中指出，社会总是在发展的，新情况新问题总是层出不穷。其中有一些不可能评老经用老办法来解决，同时也有不少经验是老办法和老经验不能解决的，互联网现代技术的出现，改变了传统社会治理单一性，打破了社会治理方面的一元化，推动了社会治理体系的创新，社会治理的创新不再仅仅为政府主管部门，而是多元主体，包括各位非政府。
实际上我们说的NGO而不是现在这个意义上的非政府组织，我们在座的都是科研单位、大学和研究机构还有企业的代表，需要大家的多方参与，互助合作，各自发挥相应的作用，社会治理的方式不再仅仅依靠单一的行政管理方式，而是要依靠政府负责、社会协同、公众参与、法制保障。社会信用体系可以推动社会治理多元主体合作，社会信用体系是涉及经济、社会、文化等各个层次的社会工程，它的建设既需要政府的顶层设计，而需要全世界共同参与，市场的运作，信用建设能够强化全世界参与社会治理的功能，形成各主体协同、合作、良性互动的共同治理局面，让全社会有序参与社会治理各方面，创造多元合作的环境。
社会信用体系还可以促进社会治理方式的创新，在信用时代，以信用记录作为对公民企业社会组织等管理的数据基础，能够让信用与所有生产生活直接相关，通过运用到数据对公民、企业、社会组织等的信用信息进行常态化归集，根据评级模型进行量化，依据评级建立奖惩机制，实现社会治理高效化、精细化，将失信、守信信息公开共享，能够产生“守信者处处受益，失信者寸步难行”的联动效应，实现自我管理的社会治理方式创新。
信用与社会治理的碰撞融合，必将使社会信用体系建设和社会治理创新向更深层次，更高水平发展。“唯天下至诚，为能经纶天下之大经，立天下之大本”。诚信是立身、立国之根本。当前我国信用建设迎来前所未有的历史机遇期，**层面的信用建设制度框架已经基本完备，社会各界和民众对信用建设的需求也在日益增加，信用建设工作不断推进，取得了丰硕成果，全国信用信息共享平台建立，信用中国网络开通，各部门各领域的信用系统加快建立，人民银行的金融性信息基础数据库，工商部门的企业信用信息系统，证监会的资本市场的诚信数据库。作为社会信用体系基础设施的组成部分，正在发挥基础作用。
守信联合激励和失信联合惩治正在形成，社会化新体系覆盖面不断扩大，在行政管理公共服务以及商务活动中，人们查询信用信息、使用信用信息以及使用信息为核心的社会意识不断增强，但是在这些成果背后，仍然存在信用信息覆盖不够、共享不够、规范不够、权威性不够的问题。
我们在前不久完成的信用信息系统建设情况评估中，各类信用信息系统和网站建设质量差异非常大，运营效果也是良莠不齐，有的功能不全，有的形同虚设，有的甚至变成了僵尸网站，政务诚信建设中行政许可、行政处罚“双公示”信息披露不及时，政务失信信息不公开、欠透明，市场信用服务机构的质量参差不齐，做征信服务的机构自身不讲诚信的现象也有存在，一些征信机构不进行备案，乱开展业务，征信数据违法违规乱采、乱用，信用服务和产品缺乏规范。这些问题都需要我们研究人员尤其是中青年研究者“指点江山，激昂文字”，为下一阶段的社会信用体系建设建言献策。
北京国合信用研究院，作为具备独立法人的第三方信用研究机构清楚明白肩负的责任，我们的定位是开展信用体系建设政策研究、信用技术应用研究、信用数据收集与分析系统开发和应用研究、信用评价评级报告维度和权重研究、地方信用体系研究、行业信用研究等，以期通过不断提高自身的研究能力，助推社会信用体系建设，为信用的发展贡献一份力量。
北京国合研究院已经形成了一支由20多个人组成，具有经济、金融、产业等等专业领域的，而且主要就是80后、90后组成的一支专业的研究队伍，获得了多个科研单位的学术支持。同时，我们的专家委员会也聘请了相关的学校和相关研究机构的**专家作为我们的顾问，帮助我们开展相关的研究工作。今天在座的石教授和戴根有**任征信局的局长，还有包括国合中心高非易博士都在现场给我们进行指导。
我们的研究主要围绕两条主线三个方面展开，一条主线是围绕社会信用体系建设政策的研究;第二条主线是围绕信用理论应用的方法、模型、指数等研究;此外，我们还围绕国际产能合作，聚焦服务于国际产能有效对接和服务项目的落地进行了产能合作指数研究。
研究成果我们在上次钓鱼台会议的时候，已经做了一个初步的发布。《我国信用信息系统建设评估报告》、《政务诚信建设研究报告》、《“一带一路”国别信用报告》、《产能合作指数研究报告》等等，这些成果的发布也获得了社会多方面的广泛关注。下一阶段我们会充实研究力量、提高研究能力、加强同行交流、拓展国际合作，把信用院研究成为集理论研究、政策研究、战略规划、信用评价、信息咨询、国际交流等功能一体的综合性信用研究机构，也希望同在座的各位同行，共同交流，积极探讨，为社会信用体系建设深入推进，做出贡献。
希望这次论坛能够为大家提供一个“以文会友，以友辅仁”的平台，为信用行业的新一代学术**提供展示学术水平、学术成果的舞台。希望大家畅所欲言，发展真知灼见，相信我们能够共同努力，探索出一条信用融入社会治理新模式的新道路，预祝今天的会议圆满成功，谢谢大家。
2、石勇：征信评分是大数据技术的一种应用
关于大数据对征信的未来，石勇认为，如果要把社会看成是用数学方法去管理的社会，叫全社会的信用体系。这个信用体系简单来讲可以有*主要的两个因素决定的，**个就是大数据，第二个就是加上评分系统，评分本身含义远远超过了人们在征信上面的应用，任何与交易活动之间，就是一个量，量什么东西?就是一个数字，这就是评分。所以要把数学方法和大数据的技术结合起来，是完全可以达到全社会的征信系统。但是这个征信系统如果要做，一定是政府征信的大数据，包括人民银行的数据，包括工商的数据，刚才杨院长讲的社保的东西，包括教育等等。但是这些东西能不能组合在一道，这是大数据行动纲领要解决的问题。
此外，他认为，征信评分就是大数据技术的一种应用。
如果从大数据的角度技术上来讲，高度的管理融合，肯定是成为征信系统建设的一种重要基础。技术来讲大数据可以支持建立这种征信系统。至于征信社会怎么建，如何建?建到什么程度*好?这是需要大家探讨的，政府也需要深刻的了解才行。谢谢各位。
3、曲炜：理想的社会信用体系应该做到可控匿名
清华大学全球共同发展研究院、全球青年共同发展研究中心执行主任、兼清华大学社会科学学院继续教育中心副主任曲炜认为，理想的社会信用体系应该是无差别对待、全覆盖、可自动采集和做到可控匿名的。多元化的治理主体之间存在依赖的关系，不存在由某一个主体对社会治理处一个**控制的地位。
以下为演讲实录：
我的题目叫：分清主题、准确定位、明晰责任，构建全覆盖的社会信用体系。
**，讲一些基础概念，既然我们讲的是社会信用跟社会治理之间的关系，首先谈一下什么是治理，治理这个概念实际上从统治、管治和管理逐渐演化过来的，现在讲的与统治和管理不同，它讲的是对公共事物多元主体的治理行动网络，讲的并不是由某一个中心来进行社会的整体治理，而是由我们多主体进行治理。它的基本的特点一个是治理主体的多元化，包括政府、企业、公共组织，NGO包括社会组织。
第二，多元化的治理主体之间存在依赖的关系，不存在由某一个主体对社会治理处一个**控制的地位，政府如果说不依靠社会组织和个人或者是企业，它没有办法做社会治理。企业如果不依靠其他的主体，也没有办法完成社会治理这样的作用，他们之间是相互依赖的。同时正是因为这种相互依赖的网络化结构，治理主体之间的责任界线并没有那么清晰，它是相互模糊的。一个行为，它产生的社会效果，是某一个主体的责任或者某一个主体的成果，实际上是不科学的，它实际上是一个大家互动的结果。
第三，相互依赖和合作的治理主体，*终可以成为一种网络化的结构。也就是说它实际上不是一个技术概念和数学概念，它实际上是一个社会关系的概念，是一个社会学的概念。尽管是这样，但是从目前来讲，从各国治理的经验来看，政府在治理当中还是处于主导的地位，因为它毕竟沿袭了我们传统的从统治—管治—治理的发展历程。所以说在这个基础上，我想讲一些基于信用的治理和基于治理的信用。治理和信用之间，我们谈的治理机制，基础来源于治理主体之间的相互信任，我们如果说在这个社会所有的治理主体我们没有一个基本信任，我们这个社会是不存在一个稳定的结构，肯定是一个动荡的。
如说我们现在在叙利亚，在一些中东地区，他们相互之间缺乏信任。治理主体之间的相互信用基于各主体之间的相互信任，基于各主体之间的信用，这个是毋庸置疑的。因为我们之间有一个长期的合作，长期共生的状态，我们这种信用被此所认可，是建立我们相互信任的基础。同时治理主体，就是信用体系调整的主要对象，这是我的一个观点，信用体系建设的根本目标是推动社会良知。我们为什么要建立社会体系?并不是因为要建立这样一个体系而建立这样一个体系，更多的是要推动社会的良知。
第三，信用体系是治理主体的信用体系，不可能跳出这个框架。你如果说我们作为一个关于动物的，或者某一个植物的，我们也可以把它做成一个相应的体系是没有任何意义。第三个信用体系的实质，实际上是治理主体责权利体现的一个体系，从法律的角度来讲。
在这个基础上，我做了一个划分，我们治理主体都包括哪些，我们现在讲的是一个通用型的，应该说是全世界可以通用的，而不是仅代表中国的。我画了一辆马车，前面三匹马，后面两个人，拉了一辆马车。我认为，治理主体**个是驾手，他是执政党系统。也就是说我们在任何一个**它的治理首先是执政党，要把所谓统治阶级的意志，包括公众的意志上升为**的意志，在这个基础上制定以《宪法》为主的法律，相应的一些规则。在这个规则上可以整个社会的运行，社会的管理。所以说执政党是掌握社会发展的总体方向，它是一个能动的机构。
三匹马，有立法、行政、司法，三架马车，它是一个个政府系统。在这个社会治理过程中，延着执政党所确定的政治方向和轨道往前行进，通过具体的法律，具体的社会制度，具体的相应规则，来引导社会治理向前发展，执政党是领导作用，它是主导作用。它带动后面的两个轮子，我们有两个轮子，一个是市场系统，一个是公民社会系统。在这个过程中，市场系统以企业和参与市场的一些主体为主，特别是在市场经济社会，是我们社会治理*主要的场所。
公平社会系统包括公民个人，公民自发的一些组织，他们通过自组织系统，来运行整个社会的一些公共事务。所以在这样四个主体的整体运行下，我觉得这是社会治理能够健康往前发展的一个基本要素。
在这个基础之上，通过我个人的理解，对社会信用体系做了一个这样的划分，首先它是基于多中心的网络式的私密性的社会体系。我认为社会信用体系内容可以分为，**，政治信用，基于政治的规律、政治的规则、政治运行机制产生的这样的责权利。第二，行政信用，代表的是政府，现在我们讲的政务信息系统，政府具有公共管理职能的信用。第三，市场信用。第四，社会信用。
这是我认为的四个维度，在这过程当中，既然我们是在一个治理这样一个大的环境下来谈社会信用体系，**，社会信用体系是多中心的，我们不可能把这样的一个信用体系，不能是某一类主体为中心，应该是包含所有的类别，包括执政党，包括政府，要包括市场，要包括社会组织，也不能把它单一的，它是一个分布式的结构，而不是单一的体系式结构。
第二，网络式的是相互交叉的，而不是单向性的和线性的行为。所以它是各种行为交互的产品。第三，私密性。这跟我以前的工作相关，因为我们大量查舞弊行为。实际上社会信用的行为，特别是失信的行为，没有一个主动汇报的机制，一定是你要通过我的手段去发觉，去采集，去深入发现。所以说一定是个私密性的，在信息系统整个的特点上来讲，我个人是这样的观点。
接下来我讲基于新的社会治理模式，理想的社会信用体系的一些特点，这可能不是很准确，请石勇教授来批评。
**，无差别的对待。也就是说我们不能只针对某一个主体，或者某一个主体的某一类人建立社会信用体系，我们一定要建立涵盖所有主体的，而且是无差别的，不能因人而异，不能因单位而异，我觉得这是一个首先的前提。
第二，要全覆盖。也就是说我们社会信用体系要覆盖社会主体的全部，依法可以公开的行为，而且是全过程的覆盖和全节点的覆盖。如果我们只采集某一个人的某一个阶段，甚至某一个人的某一个人的侧面，或者某一个单位的某一种行为都是不客观和不实事求是的，也是不公平的。在这个过程当中，我到这两个，就讲到一个问题。如果我们是一个需要无差别对待的，全覆盖的体系，而且这个体系应该是一个多中心化的，那我们采集或者建立我们社会信用系统和征信系统的主体到底应该是谁?如果我们用政府来主导，来建立这样的东西，那政府的征信体系由谁来建立?由市场，市场的征信体系如果由第三方，在这样一个网络化的体系下，一个多中心的体系下，谁才是第三方?没有任何人是第三方，因为你是一个交互式的，这就存在一个悖论。如果我们要建立一个第三方，而这个第三方又不存在，应该怎么办?这个我后面再说。
第三，建立一个可信自动采集的一个信用系统。也就是说，它不需要我去别人那报，也不需要别人到我这儿来刻意采集，如果是这样一定会出现一个就像刚才有一个中心，它会出现一个采集和建设的中心，它就有价值判断，就有利益冲突，就有自己所谓的主观意识在里面去判决那就不客观，它的可信度就不高。它可以给你植入很多经济上的诉求在里面，所以我认为它应该是一个可自动采集的东西，不需要人工，完全按照我们一种设计好的一种方式自动归集，能够是自动的、真实的、点对点的、实时的，避免后期采集，人为采集，带目的采集这种，来保证它的可信性和公开、公正性。
同时，因为它的秘密性，我们又不能因为这种采集而使每一个人的私密性信息，都公布于众，所以它一定能够做到可控，匿名的。首先可控就是它能够知道这个东西的人的归属，可能对它来说是一串代码的身份任证，或者一种东西，但是不能对它公开，这个我觉得应该是这样体系的一个特点，这是我的一个想法。
在这个基础上，我在做审计的工作当中，遇到很多类似于这样的特点，从审计的角度来看，当然不客观，也不一定是科学的，我们发现只要我们审计和监察去到的地方，应该都存在失信、舞弊的行为。
讲一个比较极端的例子，我们有一些目前在研发或者在制定管理诚信系统这样的地方，个人的诚信系统，包括各个单位的诚信行为，包括记录别人的失信行为，都是同样存在的。所以这让我有一个非常深刻的理解，如果说我们还能靠人为的，靠中心化的方式去建立征信系统，一定是一个不科学的，或者不够公允的。
所以我在想，以区块链技术包括石勇教授讲的，云计算、大数据、互联网、人工智能这样技术的运用，是否可以弥补我们之前的一些东西。为什么要定到区块链?因为现在区块链非常火，正好它也强调分布式去中心的，也就是去垄断的，实时的，不可逆的，不可篡改的。如果这项技术真的可以把它嵌入到我们所有的社会行为和经济行为当中，是不是可以建立一套刚才我所说的相对理想化的社会信用的征信体系建设。因为我是学人类学的，也是长期在“黑暗”的领域游走，有一个亘古不变的话题经常跟朋友在一块讲：“所有的科学家都认为科技是能够把人性*黑暗的东西关进笼子里的，但是历史一次又一次地证明，往往是人性的黑暗利用了这种科技。”我为什么打了一个引号?科技与人性到底谁战胜谁?对我们来说，只要有人的地方，这个事情我觉得都是一个未知数，这个是我的一个想法。
下面作用一个题外话，作为一个学社会学和人类学的人，我想顺着刚才石勇教授的讲，社会信用体系建设会不会成为新的阶层划分的标准?特别是刚才石勇教授讲的，关于大学生征信体系建设的问题，因为他在清华做的发布，回来以后我们很多人在一块聊这个问题。如果把征信体系作为一个人，一个大学生去就业、出国、找工作，甚至可能婚姻到介入的时候，这种对人的观点的影响和对他性格的改造，会不会过于极端?我们是不是一定要做到哪一种程度，哪一种深度的问题。我个人的观点就是说，诚信并不代表标准化，并不代表统一化，我们不能成为判断一个人或者一个公司或者一个主体优劣的标准，也不能成为他们行使和享有基本权利的智库。所以我还是从人类学的角度大家，从社会的角度给大家做一些这样的汇报。有不对的地方请各位多批评指正，谢谢大家。
4、高非易：每年由于诚信问题给**造成损失达6000多亿
**发展改革委国际合作中心产学研办公室、北京国合信用研究院副院长高非易表示，“一带一路沿线**的信用发展情况不容乐观，企业信息流通不畅。我国仍然存在失信成本过低，服务机构公信力不足的问题，据不完全统计，每年由于诚信问题，给**造成的损失达6000多亿，产品质量问题达2000多亿。
以下为演讲实录：
今天我的题目是：推动征信系统的国际化建设，助力“一带一路”的企业发展。
谈到“一带一路”我们先简短回顾一下“一带一路”*近取得的累累硕果。从2013年习主席提出这个倡议，2014年我们**就出台了战略和规划，到2015年2月中央正式了“一带一路”建设工作领导小组，这个办公室就设在**发改委。2015年我们又出台了愿景和行动，2017年我们都知道，**届“一带一路”峰会胜利在北京召开，很荣幸我们国际合作中心也是这次峰会的组织和会晤服务方。
随着政策的出台，国际社会广泛认可，有100多个**积极参与到“一带一路”建设当中来，中国也表示出了切实、务实的大国形象，不仅是组织一次倡议，不仅仅是口头上说一说口号，我们真真正正地切实加入国际建设当中去了。随着“一带一路”推进，基础设施建设，大的项目不断落地。从铁路上来讲，仅仅是中老、中泰、印尼铁路已经相继投入建设。海港，我们知道瓜德尔港，斯里兰卡的科伦坡港也正式签约。能源建设，中哈、中俄、中缅的油气管道，包括贸易领域，“一带一路”的相关比例，也是逐年增加。
2015年-2016年我们实际对外非金融融资已经达到了3000多亿美元，其中“一带一路”**的比例也在逐年直线上升。对外投资领域，除了亚投行、丝路基金，我们先后设立了1000多亿美金各种各样的双边和多边合作机制。当然随着这样硕果累累的过程当中，我们必须清楚的认识到一个现实，就是这样的跨国合作离不开跨国征信业的同步发展。跨国征信就像国际合作一块基石，如果我们不去认同、建设它，这种国际合作将受到巨大的影响。
怎样的影响?首先，从**点来讲，沿线**的信用发展情况不容乐观，企业信息流通不畅。说到“一带一路”建设，我们必须清晰地认识到一点，大部分“一带一路”都是非洲**、中亚**、东南亚**，而这样的**相对来讲是几等资金投入的。中国投资的方式大部分是通过资金投入、基础设施建设以及企业带着技术、带着资金共同开发市场的模式进入外国市场的。在投资的过程当中，有一个问题不容忽视——信用问题。不论是基础设施建设，投资政府也好，还是企业合作也好，对方的征信怎么去查?对方是否是一个值得信赖的公司，我们在合作的过程当中，投资也好，投入技术也好，怎么确保我们的资金安全?这成为摆在我们面前的一个重大挑战，很不幸的是很多**缺乏这样的体系。
举个简单的例子，在缅甸，2012年刚刚投入信用卡体系，到2015年为止还没有一个非常健全的**引领信的信用查询机制。如果我们到缅甸去投资，我们怎么能得到一个确切的征信数据，来帮助我们、辅助我们做投资预测呢?柬埔寨也是一样，虽然2012年**有了征信体系，但是仅仅是对公司的法人及股东的一些个人信贷数据进行收集，没有全方位收集其他数据。这样的信息即使是有，能不能帮助我们做投资决策呢?这就是面临的一个问题。
除了没有征信的系统或者是征信不健全的**，还有一类就是存在征信系统，但是由于**的差异，比如说政治体制、市场成熟度、政治稳定度等等等等，比如说发展模式的差异，他们提供出来的这种征信数据是否能被我们**和我们**的企业所认可呢?很多时候是不能被认可的。所以我们遇到这些的困境。信息流通存在同样的问题。
说到“一带一路”**的征信系统亟待发展，我们自己**的征信业是否发展的非常好呢?那么也存在一定的问题，因为起步较晚，尚待完善。当然，刚刚石老师介绍了，还多亏了戴局长和石老师这样的一批专家和学者的引领，我们的系统才能够逐渐建立起来。
为什么说中国的建设较晚呢?
**，2005年我们**的个人征信业才全国实现联网，2013年我们才出台了征信业的管理条例，2015年我们才允许八大家做个人征信的准备工作，值得注意的是准备工作，不是正式挂牌。所以到今天为止，以市场为主导的征信系统还没有完全投入使用。
第二，我们仍然存在失信成本过低，服务机构公信力不足的问题，据不完全统计，每年由于诚信问题，给**造成的损失达6000多亿，产品质量问题达2000多亿。同时信用平台黑名单上，现在每年产生700多万条相关信息，可是由于我们的连接不足，怎么是连接不足?举例来讲，欧洲一些**起步较早，它的个人征信已经完全联络到你个人的8买房、用车、租车、生活等等相关的领域当中，一旦你失信，那么你的个人生活将大大受影响。可是在我国相对连接的点还较少，所以失信成本较低，仍然存在着有些人说的守信吃亏，失信得利的现象，这种理念仍然存在。
第三，法律法规尚待完善。西方**的征信业起步比较早，举个例子，起步*早的美国1970年就出了《公平报告信用法》，大部分欧洲**在90年代也出了相应的法律，而我们 2013年才出台了《征信业管理条例》相关法律法规的整体构架，法律法规的支持，仍处于待完善阶段，这就是我们的状况。
刚刚说了，企业走出去的过程当中，国外的征信业尚待完善，**的征信业也是在发展的途径当中。有没有可能把外国的信息带到中国来呢?很不幸是，也很难，跨境信用获取难，渠道受限。
**，现在中国想获取国外的信息，尤其是征信数据仍然靠的主体还是非常传统，比如说边境州市金融机构的兄弟行，分行机构，唯独现在有所大的发展的就是互联网，网上数据抓取这一块给我们带来了无限的生机。但是我们不得不面对的一个现实是，网上数据抓取针对外国数据抓取，我们仍然面对一个问题，就是相关专业语言人才缺乏，难以全面跟踪。为什么这么说呢?因为网上数据的抓取，并不仅仅是网格上数字的抓取，数据的范围范围包罗万象，非常非常地广泛。举个*简单的例子，数据的抓取，离不开关键词的检索，关键词的检索首先你要懂得语言，接下来你要懂得具体的语言环境。不同的区域，不同的省市可能对于一个说法有不同的语言表达方式。
举例来讲，有叫欠账者，还有的地方管这种人叫老赖等等不同的表达方式，那么你从网上抓取这种关键词的时候，其实你要对它的语言体系不仅仅是初步的认知了解，你要有非常深入的认知才能达到全面的数据跟踪。当然，更专业的东西我不是本专业的，所以语言是一大障碍。而且双方共同合作当中，普遍跟我们谈的是国对国、省对省的数据共同交流，而以市场为主导，比如说以公司为主导征信业平台，想获取外国人的数据更是难上加难。而且在获取数据的过程当中，不仅仅存在语言障碍，还存在内容的、标准的、体制的等等不一致，想打破这一关，困难重重。
在这样的影响下，“一带一路”的企业走出去，其实是面临非常大的挑战。
**，作为投资主体在经贸往来合作中，信用信息不对称，所以让融资贸易等活动进一步受限。
第二，这种信息不对称，让企业画像难。举个简单例子，我作为一个企业，我到国外竞争去一个机会，我想告诉你我企业首先是诚信的，我企业的市场份额大概是多少，我企业的技术大概是多少，一系列的征信报告需要提供。可是，当我国的征信业所提供的报告不被外国所认可的情况下，我们很难去清晰地辅助企业做企业画像，那么它在国际的拓展和竞争就要处于劣势。
第三，缺乏国际认可的信用评级企业出现融资难的问题。这就结合我刚刚说的，很多企业走出去，想要在中国的融资渠道申请贷款，由于企业的评级，尤其是民营没有达到标准，或者不能提供相应的信用评级，中国的贷款是难的。那么好多企业在国外发展的项目，想回国申请贷款，就更是难上加难，我们没办法去认证你在国外的项目究竟运行的情况到底是怎么样。
第四，我们在欧洲发展，比如说在德国相应的一些**，我们可能存在一些融资渠道，可能有融资机会的时候，同样也有困境摆在企业面前了。中国提供的融资信用报告可能在欧洲的一些银行又不被认可，所以尤其是民营企业真的是融资难，融资贵这两点，是它的一个重大挑战。
如何突破?我个人认为*简单的状态，也是*简单的状况，那就是加强信息交流，促进跨境征信数据的共享机制。如果数据能双向流动，达成共识，本着共享、真实、安全的原则，那当然是*完美的状态。通常来讲，前面也提到了这也是*困难、*难实现的一个形态。那么不能够数据完全共享，中国不会把自己的数据完全分享出去，国外也不会把它的数据完全分享进来的情况下，我们有没有可能在第二个标准上，建立市场为主导的国际标准化的征信体系。怎么说呢?就是你认可我的信用等级标准，我认可你的信用等级标准。在你**评的AA级，可能在我的**也是AA级，而不是在你**评的AA级，到我们**也许是B级，也许是C级，融资就会产生巨大的困难。
第三，除了共同建设标准，我们更应该在国际新的信用体系，尤其是“一带一路”信用体系建设当中，维持自己的话语权。我认为有四个部分需要做：
**，自主。什么是自主?以我国为主导，建立自主的信用评价体系，而独立于西方固有的评级机构，因为西方固有的评级机构无论从意识形态、政治体制、包括对发展中**的一些认知和经济发展状况认知上都对我们传统存在一定的偏见，而这样是不公平的。
第二，推动。如何推动?以中国为主导，尤其借着“一带一路”整体建设形式，能否以**为主导，由中国为主建设区域性的征信评级体系和征信标准。
第三，交流。广泛促进交流，说明**的主体理念和说明经济信用的发展特点，双方增进互相地了解。
第四，公平。为什么说公平?希望我们在“一带一路”建设中，提供的跨境征信体系能够真正对其他**公平，考虑它的发展特征，考虑它的信贷特征基础上，提供给双方共同认可的评级体系。
当时，*后不开健全的法律机制、惩戒机制、市场监控体系和道德标准。说到这儿我想简单说一说，也就是本着这样的目标，促进“一带一路”基础设施项目落地，包括产能合作，以及连通推进的目标，我很荣幸杨院长邀请我参加，能够为这个院服务我自身感到非常地荣幸。
国合诚信院，几年前我们就开始推动相应的工作了，希望在“一带一路”建设的领域能够发挥自己的专长。我们具体做的主要工作是：一、我们建立了国合信用院，这是在**发改委，国际合作中心领导下建立的。我们打造了尤其是“一带一路”**城市的大数据产业链，对城市以及城市主体产业的信用进行了具体的数据分析。在这个过程当中，我们如何突破数据难这个问题，更多的是联合了国内外的**智库和大学，尤其是国外的大学，我们组织了相应的大学联盟，针对具体**由具体的大学商学院，或者是相应的研究机构进行具体分析，未必达到数据的完全流通，但是至少在跨境领域上面我们跨出了**步。
可以说在中国整个跨界征信业中，国合中心以及国合信用院应该是走在了全国的前列。除了刚刚我说的促进征信，我们还做更具体的实施工作，那就是促进产能合作，促进项目落地。比如说我们建设了产能重点的项目储备库，针对产业分析、产能预警、动态讯息、合作项目等等进行了展示。在此同时，我们借用大学的交流和研究网络，我们构建了产能合作网络，对产能的分布统计、产能数据库以及行业报告做了具体工作，这个每一年都有推出。
在此之外还做了更基础和细致的工作，就是企业走出去我们还能够为它服务什么，除了刚刚说的征信，除了刚刚说的辅助与信息，我们还构建了一个基础服务模块，那就是智能服务、法律服务、语言服务等于金融服务。总体目标就是为“一带一路”国际合作的信息化提供一个整体的一揽子的方案。
*后，借用整体解决方案，我们借用一句我们自己网站上，包括杨院长亲自提供的话来总结，那就是：国合信用院依托大数据，围绕“一带一路”的国际合作，以产能合作网、重点项目库、网上协作平台功能应用为抓手;以智库、法律、多语言、金融、企业等联盟服务为支点，通过产能合作、项目对接、网上协作、跨境贸易、产业园区和研究报告等服务，带动各领域的贸易和投资发展，推动“一带一路”伟大倡议顺利实施，这就是我们进行的工作，感谢大家。
5、徐亮：信用服务市场发展蓬勃 年均增长率约为103%
西南财经大学MBA中心主任，西南财经大学大数据金融研究中心主任助理，博士生导师徐亮表示，在中国，目前为止信用服务的市场发展非常蓬勃，年均增长率约为103%，信用服务把它市场化，这个产业已经得到了大家的认可。随着共享经济的蓬勃发展，可以预期到未来我们的信用服务市场会更加蓬勃。
以下为演讲实录：
今天我主要来给各位做一个汇报，关于培训和规范信用服务市场。这是我们西南财经大学大数据研究中心在为成都市政府撰写“十三五”的大数据规划，其中的信用大数据这个部分的时候，我们做的调研和咨询报告，我们把它整理了一些经验和思考，今天在很短的时间内跟各位领导和各位同事进行一个汇报。
首先介绍一下西南财经大学大数据研究中心，我们中心2016年成立，主要是以信用大数据和金融大数据为支撑的，以数据挖掘人工智能和优化算法为手段的这样的一个研究中心。我们的目标首先是为政府提供咨询服务，第二是为基金、保险，还有包括商业银行，券商这四类金融机构提供产品和服务，具体的产品和服务我们下面会进行一个具体的交流。
首先我们主要讲的几个部分，我们在这个过程中梳理的国内信用体系市场发展的状况，我们以成都市的信用市场为例，我们来讲一讲，我们觉得做的比较好的一些点，我们把目前的一些问题和一些思考，跟各位分享一下。
国内外发展的现状，其实我们做了大量的调研和分析之后，我们把世界征信的模式分成了三类：**类是市场主导型，代表是美国、加拿大、英国;第二类政府主导型，主要是以欧洲的**为代表;第三种以会员制为代表的，可能大家平时很少接触到这一类的征信，主要代表**就是日本。
英美大家很熟悉，他们在企业征信和个人征信的维度上主要是以具有市场占有率很高的这些征信机构或者评级机构，美国***的当然就是标准普尔，他们在信用市场上提供服务，而欧洲**他们主要采取的是央行主导的制度，通过政府建立公用的信用机构，强制要求企业和个人向这些机构提供数据，并保证这些数据的可靠性。
第三类，我们可以注意一下，日本采取的模式是以行业协会为依托的，通过协会成立了银行业协会、信贷业协会和信用产品协会。其实这个东西给我的思考就是，因为我们也在帮券商做这个东西，在券商和基金这个行业里面，尤其在基金行业，我们也是采取这样的模式，以前基金行业协会从证监会分离出来，成为了基金这个行业的整个资质的认可机构，这是一个经验。但是我们在征信的行业里面，到底应该采取一种什么样的机制，石勇老师有他的提议，但是我们只是总结各个**的经验，我们来看一下中国的信用体系建设，当然这就是大家都已经非常熟悉了，尤其是各位专家和学者，从规划纲要开始，我们会启动整个信用体系建设，2014-2020年的目标。
在信用服务市场，我只想给大家讲一个例子，现在*标准化的信用服务市场，市场化运营的就是以芝麻信用为代表的，它是集合了第三方征信和政府征信的信息共享之下，在消费者和商业组织之间提供信息交互，运用信用模型和信用数据库来给出评分，而且评分是要收费的。
在中国，目前为止信用服务的市场发展非常蓬勃，我们的年均增长率约为103%，我们信用服务把它市场化，这个产业已经得到了大家的认可。随着共享经济的蓬勃发展，我们可以预期到未来我们的信用服务市场会更加蓬勃，因为大家现在看到神州租车和咸鱼，包括现在共享单车产生之后，关于信用的市场，他们会得到一个很蓬勃的发展。因为在共享经济下，更需要对于信用的验证，以及失信的惩罚机制。
举两个例子，在芝麻信用分使用的频次已经达到了30万次了，而据芝麻信用机构讲，他们使用了芝麻信用的评分之后，仅仅有42个人产生了违约。当然这个数据是直接引用的数据，我们没有对这个数据进行核实，但是我们可以想见，通过这种信用验证机制之后的产品使用它对以前的违约还是少很多。还有另外一个，比如说现在滴滴出行平台上已经有数亿次的应用了。在商业银行中，我们大家往往会采用反欺诈验证的机制。
我们现在以成都为单位的西部地区信用服务市场发展的现状，首先我觉得这张表是我们用了很长时间做了一个整理，我们觉得一个好的成熟的信用服务市场数据，应该要合理地包含以下的这些数据。**个是传统金融行为的数据，以征信为代表，以信贷为代表的。**个以个人情况为代表的个人基本情况数据，第二个是网购交易，第三个是你人脉的关系，第四个是社交网络，第五个是社会公共行为，第六个是互联网金融类的数据，第七个是互联网金融类的数据。
我们现在在银行做网贷系统的时候，确实我们发现市场上的网贷机构往往会比银行的网贷做得好，我们实际上走访调研这些真正做P2P的社会上的机构，他们真实地把这些七个维度的数据基本上全部都使用了，他们在使用七个维度的时候，能够产生比较好的信用评分的效果。
第二个我们梳理整理了信用大数据，就是我们这个大数据的采集，前一张PPT讲的是我们要用哪些数据，这一张讲的是要怎么去采集，主要以传统的指标和非传统的指标。刚刚各位专家也讲过，比如说有网络爬虫的方法，以往的传统数据可能是以信贷的数据，征信的数据、政府的数据，通过各个维度，尤其现在爬虫数据更加流行之后，我们怎么样把公开的数据和政府的数据，还有我们的征信机构提供的数据结合在一起。
我们认为在成都或者在西部，我们做信用服务市场化做的比较好，**个是成都企业信息网，他们主要是对企业、法人和公民，他们整合了47家职能的部门，这是一个以电子政务为背景产生的信息网，整合了各个职能部门，公平红黑名单。第二个就是公民信息管理系统，这个系统的数据库目前为止现在已经把公民的个人信息，一共有66类582项，关键是成都市的企业信用信息系统，它跟公民信用信息系统能够实现信息共享。
第三个金融信用管理系统，这个可能大家相对比较熟悉一些，我就不再赘述了。信用服务市场的问题，我们大概总结了之后，在报告里面把它归结为这几点，**点是关于在前端，关于数据采集，以及科学计算相关的问题，在后端，就是我们怎么样利用数据转化成信用报告的问题。
三个挑战，我们在市场培育的时候看到，**个有多元数据非常严峻的问题，我们今年也申请了**一级的项目，专门面对多元异构数据，这个数据可能是图像也有可能是数字，甚至是文字，怎么样把这些多元异构的数据能够整合在一个平台下，用一个基本的机制来做处理，这是学术界也要研究的问题。
第二个就是异购的跨领域。
第三个就是数据规范的标准体系问题，我们提出了几个应对措施，就是我们在做市场培育的时候，或者在做政府监管的时候，应该要倡导的，**个就是要建立一个中心和多方授权、多方协作这样的管理机制，就中心化。我们整体的主张在中国前期的信用市场，尤其是市场服务发展的阶段，很可能还是要先走中心化这样的机制，以中心化为前提，以多方授权为基础，我们用协会的形式，来实现管理上的沟通。第二个就是要建立健全的信用服务市场标准体系，这个标准问题也是学术界从很多年以前就开始探讨的问题，我们到底用什么样的标准来做这样的信用数据。
第三个就是建立行政司法社会舆论，多角度的奖惩机制，这个是我们目前感触很深的一点，我们对信用评分已经评了很久了，甚至我们的信用评分相对是比较完善的。但是我们对于失信的行政上的，从司法上，从舆论上的惩戒机制包括奖惩机制仍然是很欠缺的。大家都看到，我们是可以禁止老外坐飞机，我们也会老外的相片在室内很显眼的地方进行公布。但这种公布是否是合理的，而且这种奖惩如果在更大的范围内能够起到作用，这是我们目前为止*需要去理解的一个问题。
6、李丽媛：加强信息主体隐私保护 完善对征信数据的风控
南洋理工学院电子商务学院讲师李丽媛表示，蚂蚁金服的征信运营模式是基于大数据互联网的个人信息，信用数据库;应加强信息主体隐私保护，完善对大数据征信数据的风控。
以下为演讲实录：
今天我作为一名青年学者给大家分享的题目是《互联网金融背景下大数据运营模式探索-以蚂蚁金服为例》。
本篇文章一共分为四个部分：一是相关的背景、二大数据征信机构的运营模式、三大数据机构存在的问题，以及促进大数据机构征信发展的建议。
首先我们目前**像刚才几位领导已经说了，已经形成了一个以中央政府、地方政府共同参与的征信市场，随着互联网的发展，也产生了非常多的征信企业，他们对于大数据的一些支付交易电商金融等等的一些数据进行相关的整合，形成了具有自己独立的信用评价的体系，而我们说为什么去选取蚂蚁金服，因为它作为一个征信机构，目前在大数据行业中还是处于一个相对的领跑地位，他的模式具有一定的代表性，我们以蚂蚁金服为案例，来对大数据征信机构进行分析。
首先我们来看一下，目前我国大数据机构的运营模式分析，有以下三种，**个以政府指导为主的，就是以央行为主的，第二种以电商征信机构和金融征信机构为主的，就是中间的。接下去就是刚才徐教授说的，我们模仿日本的模式，就是互联网金融协会的信用信息中心为代表的会员制模式，主要是以下这三种。
蚂蚁金服的征信运行模式现在我给大家来简单地说一下，征信运行模式是一个自成一体的过程。蚂蚁金服旗下有四大平台，有支付、融资、理财和保险，通过相关的电商数据，上传到蚂蚁金融云，又通过支付平台进行相关的支付结算，结算的信息也会传输到蚂蚁金融云。我们通过云计算、数据建模等等的管理方式，来输出个人的信用信息，因此我们说这三大平台在利用相关的数据对用户进行相关的风险把控，从而促进阿里金融体系这样一个良性的循环。
我们接下来看一下模式的特点，**个是基于大数据互联网的个人信息，信用数据库，在之前已经说了，传统的征信机构，我们都是来自央行金融机构等等，而蚂蚁金服主要来自于：一电商平台的消费和支付数据，二蚂蚁金服旗下借贷平台数据的个人信息以及互联网金融平台所收取的数据，比如说它跟一些借贷平台有相互联系，他们进行相互信息共享。据上个月相关数据统计说，蚂蚁平台他们主动提供数据已经达到了4.5亿，当然了跟上午我们央行提供的8点多亿还是有很大的差距。
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