我国互联网金融征信法律制度的完善

来源 :山西财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:QHP925
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目前,我国已经初步形成了以《征信业管理条例》等行政法规、部门规章为主,同时包括地方政府规章等规范性文件在内的征信法律框架。随着互联网金融征信的快速发展,加之其与传统征信在信息来源、覆盖范围、应用场景等方面的不同,对传统征信进行管理的相关规定已经远远不能满足当前发展的需要。本文围绕互联网金融征信发展过程中的突出问题,结合欧美发达国家的先进经验,为促进和规范互联网金融征信的发展提出一些建议。全文共分为四大部分:第一部分主要对互联网金融征信进行基础性分析,在明确相关概念的基础上,分析其与传统征信的不同之处,并通过介绍我国互联网金融征信的发展现状,为下文相关问题的提出奠定基础;第二部分在第一部分的基础之上,结合互联网金融征信的特点,从信用信息共享、信息主体的权益保护和征信监管等方面总结当前互联网金融征信制度建设中的突出问题;第三部分主要介绍欧美国家的先进经验,并总结可以借鉴的相关法律规定;第四部分在总结域外经验的基础上,提出完善我国互联网金融征信法律制度的对策建议。
其他文献
税收风险控制作为保障国家税源、提高我国财政税收管理水平的重要构成要素,其对国民经济社会的有效发展以及基层治理体系的建立完善均具有不同程度的意义。我国近年来税收征管领域频繁进行制度改革,营改增、国地税合并等宏观制度改革在微观层面上对于区域与税务局的税收征管风险控制提出全新要求。在全新背景下提高我国基层税收机关的风险控制能力,提高税务机关人员和各项资源协同配置水平,提高基层税收征管风险控制效率,保障国
在现实世界中,聚类可能会出现不同的形状和大小,数据中的噪声也可能掩盖数据中存在的真实结构。虽然存在大量的聚类算法,但是很难找到一个能够处理所有簇形状的单一聚类算法。受集成分类研究的启发,人们开始关注一致性聚类方法的研究。一致性聚类本质上是组合优化问题,在现有的文献中,已经提出了许多算法来解决计算挑战。作为一种有效的一致性聚类方法,基于聚类有效性验证的外部指标被用作一致性聚类的共识函数,但是现有的研
砷是一种广泛存在于自然界的金属元素,随着全球工业的快速发展,各种砷化物的广泛应用使得大量砷元素以各种形式进入土壤,水源和大气中,对人类的安全造成了非常大的威胁。砷中
面对激烈的市场竞争和日益增加的产品个性化需求,多品种、小批量的混流生产逐渐成为企业的主流生产方式。由于市场需求的不确定性和生产过程中随机扰动事件的影响,作业者的操作连续性会受到任务中断的干扰。尤其,在混流生产下的手工装配线中,零件的辨识、抓取和装配过程需要作业者保持高度专注,任务中断会造成作业者的脑认知负荷上升,进而导致人因失误和不安全行为的发生率增加,影响企业生产系统的稳定性和连续性。同时,任务
三农问题长久以来一直是政府关注的核心社会问题,在长达十七年的岁月里,三农问题始终占据着中央一号文件的一席之地,2020年作为中国实现全面小康社会的关键之年,政府的工作重心依然是打好脱贫攻坚战和提升三农领域优势着两大模块上,致力于为保证农业的稳定发展和持续供应以及农民的收入水平的提高的伟大目标,深入挖掘高附加值的农业产业链,积极为广大的农民群众营造一个和谐进步的农业环境,提高农民的生活水平,从而实现
近几年,世界全面进入信息时代,传统经济逐步向“知识经济”过渡。国际经济环境日趋复杂,国家间的竞争日益激烈。在知识经济时代和市场竞争日趋激烈的今天,大众创业、万众创新
随着电子技术的发展高压电子装置的利用率越来越高。尤其在近年来伴随着5G通讯规模化布局、工业汽车电气化以及工业4.0升级,高鲁棒性高压的电源管理系统引起了更多的关注,市
总体来看,当代文学期刊史上共有三次影响较大的创刊热潮,这三次期刊创刊潮流基本上奠定了当代文学期刊发展的总体格局。其中第三次创刊(复刊)潮从八十年代初期一直持续到八十
自改革开放以来,我国成人高等教育经历了四十余年的发展,为现代化教育体系下学习型社会的构建,贡献了重要力量。在成人高等教育中,远程教育有着至关重要的地位,是“互联网+教育”与教育信息化的重要应用。远程教育消除了地点、时间和物质材料的限制,使学习者可以控制何时、何地以及如何学习,其显著特征之一就是学习者在学习环境中的自主性,故而自我调节学习是决定成人远程高等教育学习质量的关键因素。本研究以A大学网络教
图像增强算法旨在针对不同的应用场景,有目的地增强图像的部分感兴趣区域,从而提升其视觉效果和感知质量。现阶段增强算法的性能评价指标大多基于增强前后图像的像素误差来设计。然而,这类基于像素误差的质量标准仅依赖于增强前后图像像素值的平均差异来度量增强效果的好坏,从而无法描述不同增强算法在增强过程中产生的各类局部特异性失真以及图像感知质量变化。因此,其对于不同增强算法的性能度量结果往往不符合人类的主观判断