
孙丕恕:整合信用大数据 打牢经济“基础桩”
“全面、准确的信用数据是建设社会信用体系的基本要素。中国经济的突飞猛进和互联网的发展催生了海量的信用数据,传统的技术手段无法满足庞大复杂的数据整合要求,需要使用大数据技术进行收集和分析,形成更加客观的信用评价体系。”第十二届全国人大代表、浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕提出要基于大数据技术,整合政府、机构组织数据并纳入互联网数据,形成全国统一的综合信用数据资源平台,积极培育企业征信等大数据征信产业,分步骤建成全面、统一的社会信用信息体系,为中国社会主义市场经济的发展打牢“基础桩”。
孙丕恕说,政府对大数据在社会信用体系中的建设高度重视。去年7月25日,李克强总理在浪潮集团考察时,现场办公,要求相关部门以云计算、大数据理念,与企业信息技术平台有机对接,建立统一综合信用信息平台,实现“大数据”共享。7月23日,总理在国务院常务会议上也强调构建企业信用信息公示系统,包括国家社会信用信息平台,都要融入“大数据”的思维理念。国家各部委和地方政府也在积极运用大数据技术建设不同领域的信用信息系统,如国家工商总局打造全国企业信用信息公示系统,山东省建设“一网三库一平台”公共信用信息系统等。
那么,我国社会信用体系建设现状如何呢?孙丕恕介绍说,2014年可谓是我国社会信用体系建设的重要一年,不仅出台了《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》,国家发改委下发了《社会信用体系建设三年重点工作任务(2014—2016)》,明确提出要制定法律法规和标准体系,对信用信息平台建设和分享等重点工作进行了分工,形成了明确的顶层设计和行动规划。
“这些政策为运用大数据技术加快社会信用体系建设奠定了基础。但在实际推进中,仍需解决条块分割问题,避免出现新的信息孤岛;注重节约成本,实现原有信息资源的复用;丰富信用数据源,保证信用评价的全面性。”孙丕恕表示,国家虽然出台了一系列政策,但在具体实施过程中,仍然面临着一些问题。
为此,孙丕恕建议从组织数据和互联网数据两个方面整合融合入手。首先由政府专门机构整合现有政务业务系统的信用数据,建设基于政府数据的区域、行业信用数据资源平台;然后将金融、商务等层面的商业征信组织数据进行整合,形成区域、行业综合信用数据资源平台;在此基础之上,依托大数据分布式、海量处理技术,按照国家统一的分类目录和数据标准,以及系统间的数据交换机制,将各信用信息平台的数据进行逻辑集中,进行标准化的分类、归并,形成可利用的全国统一信用数据资源平台。
孙丕恕强调,信用数据散落在工商、税务、统计、海关等各业务系统中,政府可以利用大数据技术,在不新建系统的前提下,充分利用原有信息资源,进行各部门内部系统信用数据以及各部门系统间的信用数据整合,这样既能节约成本也能加快建设速度,一举两得。”
孙丕恕还提出了运用大数据技术采集电子商务、社交数据、媒体信息、网络行为、互动评价等互联网公开信息,建设信用数据第二轨的建议。他说,当前信用数据的来源不再局限于传统的财务、信贷、保险、信用历史等传统领域和组织内数据,更扩展到电子商务、社交数据、网络行为等领域。
鉴于此,孙丕恕主张将互联网数据纳入综合信用信息平台中,建立覆盖全社会的信用信息系统。“利用大数据技术萃取互联网中的高价值信用数据,并通过组织内数据和互联网数据的比对,挖掘信用信息之间的关联性,描绘信用主体信用全貌,能够通过更全面的数据来综合评判信用主体,实现数据的全面性和数据保真。”
此外,针对目前由于数据权属关系不清而导致的信用数据采集难题,孙丕恕表示,由于国家也没有相应的制度来保障,建议通过政府授权和市场化手段来规范数据的采集,对于纳入政府信用信息平台的数据,由政府依据有关法规、参照信用信息采集目录,授权大数据采集机构予以采集,其他情况则可以通过市场化的手段来解决。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-07-31大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-07-31CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-07-31SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29