金融大数据法律框架在线视频

OK

我们第二部分呢

进入到法律的一些

细节的部分去讲

这一部分呢

这个我试图

不把它讲的那么枯燥

但实际上我觉得这点

是让大家能够理解一些

基本的原则

因为各位都不是这个

从事这个律师或者大多数

不是从事这个

跟法律相关的事情

但是你做业务的时候

你脑子里或者说

你们去做 去做这些事情

去设计一个产品的时候

其实脑子里要有几条红线

会有一些基本的东西

你会知道说

哪些东西不能用

哪些东西是

所以我也是说

我们看到了媒体上

很多带有想象力的

这种大数据的应用

包括我们自己的客户有的时候

提出一些方案来

从这个方面的可行性上来讲

是没问题

但是从合规性上讲有很大的问题

这就意味着

如果你做这个事情

万一做的特别火

所有的人都用的时候

你就会面临很大的问题

因为你这个合规性没有解决

你后面再解决这个问题的成本

就会非常高

我们先会讲这个

法律的框架

我试图会讲的轻松一点

然后我们把这块

给大家稍微梳理一下

后面我们讲实践的这种

实际的这种案例里头

会讲一些

就是有负面的案例

有正面的案例

这个法律规定呢

先给大家这个

吓唬大家一下

就是说实际上很多人

跟我说

说大数据领域内

缺乏监管

没有法规

我说你是怎么得出这个结论呢

他说我去搜过

国家对于大数据这个东西

是没有管理的

你如果到法规库里去搜

大数据这三个字

你是找不到一个

国家级的立法

真的去说

你说大数据业务

你应该法律上怎么样

但是作为

法律的这个从业者

我们其实可以从很多的

散件的法规中

去找到关于大数据的规定

而且这些规定

将来会应用做到业务过程中

比如说头一条

这一条其实是这两年

判的案子特别多

这两年已经大量的

这种判例出来

判这种

就是我觉得这个也是

发出了信号

实际上这种案子以前的话

不知道大家有没有

这种切身的感受

就是说

比如说路边会有

以前路边都能看到

卖光盘的

这个光盘上是刻了多少个

企业家的电话

刻了多少个这种住址

现在也会有一些

所谓地下的数据的这种买卖

就是说我给你一万个

这个 这个比如说一万个是

去过这个房地产的

这种售楼处的人

或者是一万个在4S店

去过4S店的人

我给你这些手机号

我给你这些信息

那么这个就会有很大的问题

很多人包括现在

我见到的那些创业者

来跟我说的时候

就会说

他说我有办法

拿到一批特别好的数据

什么数据

特别精确

这批数据我给他推送内容

或者我精确营销或者怎么样

效果肯定特别好

没错 绝对是效果好

但是这种行为里

可能就触犯了法律

触犯了这个

而且可能是刑事的责任

这个刑法的253条规定了这种

出售非法提供公民个人信息罪

和非法获取公民个人信息罪

这讲的是这些能触碰到

这些个人信息的这些人

如果把这个数据拿去卖

这个会

如果产生了一些后果

当然它前期是

这个情节严重有比较

恶性的后果要去 要去判

我们我自己看过一些

专门找过一些庭审的记录

包括这种录像也好

包括这个被判的人都特别委屈

他觉得我干这个事

业界全这么干

前些年那么多人干

挣了钱 发了财

怎么也没事

怎么到我这就判了

这个就是我觉得

这两年体现出来

这个从政策上来说

从法规的执法来说

更加重视这一块

所以以后的话

大家会觉得会看到一些

以前的这种地下的数据的

黑色的这种 黑色链条上

包括这种qq号的这种破解

包括这个有很多黑客

他用木马盗了很多数据那来卖

这些行为其实脱库

大家很多人

如果对这块了解的话

这些行为都会构成刑事责任

所以就是大数据第一点你先问

是你这个数据

如果不是你自己的数据

来自于别的数据

来自于别的数据源

那这个数据源本身合法吗

它是一个正规的公司吗

它获取这些用户数据的时候

有没有得到用户的授权同意

第二条呢是这个

也是修改不久的

这个消费者权益保护法

消费者权益保护法里

这个实际上把我们后面

会提到的一个法规

把这块写进去

它首先强调的是

个人信息得到保护的权利

这个是一个概括性的去描述

但是这个描述

其实在个人信息这一块

是比较

这两年比较大的变化

会在法规里

专门讲这个事

那么后面的时候

会讲到说

应当遵循合法正当必要的原则

这个是我们后面讲的

人大常委会的一个规定里

重点去强调

这个是数据收集的核心原则

正当 合法 必要

实际上合法这两个字

就不用去讲

就是你这个合法这两个字

相对虚一点

正当和必要

其实是一个现在

我们做大数据业务

做这种金融大数据的时候

特别要去思考的点

就是你收集这个数据

刚才我讲到了

像一个IP也好

或者是一个网站也好

一个线下的

做一个业务的时候

你收集用户的数据

这个数据是不是有正当性

你没有这个数据

是不是就做不了业务了

这是不是必要

是不是超出这个范围

就像说

我们说我要是这个

我要是去放贷款

这个贷款的人来了以后

我说要求你提供各种各样的

这种基本的这种家庭住址

联系电话什么这些数据

大家一般会认为

这是正当的

因为如果你这个贷款不还

我需要去找到你

但是如果你是做一个普通的

你就是一个

一个普通的一个（英文）

就是做比如说是阅读的

是个运动（英文）

你说你把所有的

你的信息都要告诉我

或者说我不告诉你

我在我自己的这个后台

我把你每天怎么用这些（英文）的

这些数据都抓起来这个行不行

还有一点呢

这个我多提一句

就是不光是跟金融大数据相关的

我们现在很多人在做互联网的创业

你会遇到一个问题

就是将来比如说你做的很好

像我们现在可以看到

像腾讯 阿里这样的公司

其实都到海外去拓展国际业务

你就会遇到这种合规性问题

我们现在也接到很多这样的咨询

你在国内没有人管你可能

或者管的不严

但到国外你这种收集数据

没有得到用户授权

然后这种超过了这种

正当必要原则收集数据

很容易出问题

而且责任会非常重大

其实这个原则

还是一个国际接轨的

是跟这个国外的一些法规是

原则大的是一致的

所以包括说后面讲

那既然是这样

收集是这样

那么要明示收集使用信息的目的

方式和范围

并经消费者同意

这条就是说

我们要明示

我们在跟用户说

我收集你的数据

是为了干什么

我是为了改善你的服务呢

我还是要授权给

我要给其他第三方用

我给第三方用的时候什么限制

这条就是在

我们现在在

新的这个消费者权益保护法中

已经有明确的规定

这也就意味着

将来如果乱来

有可能被一方面被行政处罚

另一方面会引起一些诉讼

侵权责任法这块重点讲的是

就是如果你在网上有一些

涉及到这种侵权的信息的这种

提供的时候

要求这个你要去要求这些

这些人在传播信息的时候

应该删除这种信息什么的

这个地方

其实是就是现在

在网络这个侵害这种数据的权利

侵害个人信息是越来越多

所以在侵权责任法里

特别去讲 你怎么样

你作为一个平台的运营者

或者什么样

你要去应对这种投诉

你一定要有一个投诉的机制

能够让这个一些错误的信息

有害的信息能够被处理掉

否则你就要承担这种

连带的责任

他说对损害的绝大部分

扩大部分与该网络用户

承担连带责任

这个呢是

这条法规呢

实际上是我们整个个人用户

收集一个框架性东西

现在基本上

我们涉及到这一块的这个法规

新的法规也好

就是基本上都是跟

这个规定是相一致的

全国人大常委会

关于加强网络信息保护的决定

这个决定里其实不是很长

但是把整个框架定出来

这是我前面讲过了

关于个人信息和隐私的地方

其实在这块

我国的法规里也是有一个划分

它强调保护什么样的信息

两个事

识别公民个人身份

和涉及公民个人隐私

这句话其实非常非常重要

你越到做业务的时候

你越会反复的回到这句话去看

我现在这个信息是

识别公民个人身份

还是涉及到隐私

其实这种识别性

我不知道大家有没有

这种做数据这个业务的这种经验

就是当你做数据的时候

你会有一个两难的境界

一方面你特别希望

你所有的数据跟这个人

跟个人挂钩

所谓的可识别性

你挂的越紧密

你这个数据的价值越大

你可以越精确的做一些事情

但是问题来了

你越是可识别就意味着

你对这个人掌握的越多

你越有可能侵犯他的权利

有可能是侵犯他的隐私权

有可能侵犯的

是这个他个人的这种

对数据拥有权

所有这里面就是说

怎么样去把握这个度

其实我们后面看一些实践里

就是一方面你可能要做脱敏

要做保密 保密措施

另外一方面你可能这个

还是要让这个可识别性

保持一个 保持一定的可识别性

否则如果你说

你最后发现

完全跟这个人脱钩了

你会发现

这个时候做业务也有麻烦

就离的很远了

离这个人越远 你越难做

往下推进

后面这句呢

跟前面刑法上 是是一致的

就是不得窃取

或者以非法方式

获取他的个人信息

不得去出售

这个正当必要的原则

在这块是第一次出现

相当于把这个法规是

这个是后面那个

消费者权益保护法里面的来源

实际上

所以现在的话

在个人用户数据这块

其实法规上

也经表现出原则上

大的原则上是一致的

高度的一致的

这里面强调的说

这是公信部的这个规定

这个规定是一个很具体

针对性很强的规定

就强调说这个

电信互联网用户

个人信息保护规定里面

强调说

应当制定个人用户的

这种信息的收集使用规则

并且进行公布

所以说你以后

你写用户协议

我们经常要帮

各种各样的这种互联网公司

去起草这些用户协议

起草用户协议里

就有这个问题

你以前你很多事可以不说

你现在隐私权政策

一定要说的非常清楚

然后如果你收集用户的信息

你必须要跟用户说

我收集你的什么信息

我怎么收集

我收集以后怎么样

给第三方用

大家如果去关注一下

最近在互联网

这个征信在大数据这块

一个最大的一个新闻

或者说一个最大的一个事情

大概是这个

蚂蚁金服下面芝麻信用

就是阿里巴巴下面这一部分

那芝麻信用的用户协议

大家可以有兴趣

你可以去看

就是它这个其实写的

非常的烦琐

它重点要解决这个事情

就是去解决

我到底是什么样的规则

把你这个用户数据收集起来

然后我怎么样去给第三方看

比如说我们现在

我们后面也会提到

比如蚂蚁分

可能会以后这个信用分

应该叫芝麻分吧

这个信用这个分数

可以给不同的

这种人去判别

比如说租房的 租车的

婚恋的 酒店

他们看到这个分数

来判断你这个个人

是不是个高信用的人

是不是个可信的人

那这个时候就面临了说

我这些数据提供出去

本身的这种合法性

本身是不是有问题

所以其实法规里

这些抽象的原则

会应用到一个具体

一个一个的

具体的这种场景中去

后面这点也是

就是其实是说到

要把这些目的方式范围

要 要更清楚的展示

这里面多一条的是

这个法规里面多一条

我画了线的部分是

第一呢是说

如果把信息用于提供服务以外的目的

你这个东西是怎么办

因为你很多时候

大家收集了信息以后

我收集的时候是合法的

我跟你说我需要这个信息

当我把这个信息拿去干别的事

其实这个也是

本身也是超越这个范围是非法的

另外一条呢

如果我停止了使用这个服务以后

你这个 这个这个

应该是为用户提供

这种注销号码

或者账号的服务

这个其实虽然跟国外的这种

所谓的遗忘权

这种东西还有一定的差距

但是其实也是这样

因为很多时候

我退出这个网络服务了

那我原先留在

这个网络服务里的数据怎么办

这些数据能不能

还被原来的用户

原来的这个网站继续的使用

其实这是一个

比较大的一个问题

在法规里其实有一些规定

这个是过两年马上要实行的

这么一部这个很具体的法规

我觉得其实这个法规里

又把这个事情

往前推了一点点

它把很多东西做了细化的规定

这个前面的部分呢

我们这个部分其实是跟

之前是一致的

那么后面这块会专门提到

什么叫个人信息

大家可以看一下

这个定义我觉得是目前来说

因为这是刚刚实行的

法规里面的定义

这个定义其实就对你

去处理数据

有很大的一个借鉴意义

其实它强调了

消费者姓名 性别 职业

出生日期 身份证 住址

联系方式 收入和财产状况

健康状况 消费情况等

单独或者与其他信息结合

识别消费者的信息

这里面就是可识别性的问题

与其他信息结合识别消费者

这个我们前面讲到

其实所谓的

与其他信息结合识别消费者

我觉得这就是一个大数据

一个很典型的特点

大数据往往是

就是我们看到

这个比如说我们说到

一般的传统的

尤其是在这种

跟金融有关的事情的时候

传统的数据依赖于

几个来源的数据

但是大数据往往是来源于

多个渠道的这种

各种各样参数的这种弱的

相对弱一点的这种 应用参数

比如说我不知道

大家在这块有多少人熟悉

（英文）这个公司

我大概稍微讲一讲

比如说美国这块

你要是（周迅）的话

（英文）这个分数

你（英文）这个东西是用来

判断这个个人信用分数的

这么一个东西

那（英文）这个东西算的时候

其实它是有一般来说

是7到12个变量

也就是说传统的

我们看做这个事情的时候

有7到12个变量

比如说你平时的这个

贷款的行为还款的行为

你的一些财产这种情况

你大概十来个参数

你就可以把这个人勾勒出来

说这个人的资产状况

这个人的

这种信用情况什么样

所以比如说像传统的方式

是这么个变量

那它每一个变量

就相对来说

就要比较强

它才有价值

而我们现在看到（英文）

这样新兴的

美国新兴的这种

跟这是（英文）基本上是

大数据领域

算是最明星的公司之一了

如果大家研究这块的话

基本上互联网金融

在讲到金融大数据的时候

一定会提到这家公司

那这家公司特点是

它里面会有三千到五千个变量

这种变量都比较弱

这种弱变量

通过像拼图一样

把这弱变量结合在一块

拼出这么一个信用的图谱来

对这个人的评价

这个是大数据

金融大数据一个典型

当然这里面这三千到五千个里面

是社交网络上的行为信息

还是什么别的信息

这个是在不断的发展过程中

大家不要迷信那些

关于个人行为的这种信息

一定能够对你的个人信用

产生一个评价

但是我们要讲的

是这种金融大数据实践上

往往是这种

就是把各处散落在各处的

这种相对弱的信息拼在一起

那么回到这个法规上

就是说与其他信息结合

识别消费者的信息

这也就意味着

如果这些信息拼在一块

能够识别这个消费者

能够把这个人看出来

那么这些信息

其实也涉及到了

消费者的个人信息

所以从法规上来看

从我们最新的法规上来看

你可以发现

现在的法规已经能够去解释

已经能够去管制这种

这个大数据这块

而不像很多人讲的是

我见过很多人都会说

我国需要

急需一部独立的

大数据方面的法规

这是一个错误的概念

因为你首先大数据这个概念

在不断的变化

第二其实目前的法规

在很多方面能够去

能够基本上能够去解释

或者说我们在

遇到一些实际问题的时候

能够有法规去管理这一块的东西

最高院的这个司法解释呢

其中也提到了

关于一些个人信息的地方

大家可以发现

就是我们多出出现法规里的

这种个人信息

他们之间是不完全一致的

但是呢有一个大的方向

有些基本的东西是一致的

像这边呢又提到了

像这是我前面提到的

关于敏感信息的问题

这些东西你可以认为说

我们把 如果你说到

这些信息其实基本上

是一个个人隐私的问题

就是基因信息 病例

这个犯罪记录 家庭住址

私人活动

我们在这块我们把

个人隐私跟个人数据这一块

稍微做一个

更详细的一个解释

实际上隐私在不管是在

美国这样隐私权

已经非常发达发达的国家

还是在其他这些国家

其实隐私权

一直是缺乏一个清晰的定义

尤其我们在互联网这个阶段

大家看到了很多文章去辩论

我经常有时候看外国的这些媒体

关于这个方面的辩论

就发现在不断的变化

你如果往回五年以前看

你去看那个时候

辩论隐私权的焦点

跟现在差的很多

现在你在网络上的

任何的这种行为

很多时候大家都会去看

比如说我浏览网站的记录

我购买我在淘宝上

这个我在这个上面的

这种支付的记录

我购买的记录

这些是不是隐私

这个在几年以前是没有人

讨论这些问题的

所以现在隐私权你可以看到

范围是不断的在扩展

但是总体上来说

隐私权基本上

而且从国外跟国内

其实从国外不同国家

其实在这一块的定义

也是不一样

比如说欧洲这些

因为在战争中

尤其是德国纳粹

对这个个人的这种信心的

这种控制

使得欧洲人对这个信息

特别特别的重视

信息在欧洲在隐私权这些东西

是上升到宪法法院层面

上升到基本人权上去

所以在欧洲来说在征信这块

在数据这块特别的严格

这也是有的时候

我们从这个事情会回到

我们给企业的一些建议

跟他说

如果你现在这个（英文）

做完了以后

你想去国际化

你可能先需要去一些

相对宽松一点的地方

比如说印度去试一试

或者是怎么样

你不要直接的杀到欧洲去

基本上欧洲的这种

对于个人信息的这种

这种严格的程度

你可能很难适应

那么像美国这个国家

相对他强调

他的强调是个人的这种

这种言论自由

所以他把数据这种东西

他强调这种流动性

他强调合理性

这也是征信这块

个人数据这块 隐私权这块

其实各个国家是有不同的区别

我们现在来说

我们现在看到美国的法规也是

它有大量的判例

有这种描述

他也没有把隐私权做一个

完整 完全的定义

但是基本上隐私权

你可以理解为

是一个个人的一种安宁

不受打扰这么一个权利

另外我把这个

不想让别人知道

核心是这么一点

就是我的很多的这种

不管是好的事情

还是坏的事情

我不想让别人知道

这个是隐私这个东西的

这个基本的东西

然后我也不希望

我被别人打扰

当然这个划分会有很多种划分了

而个人信息中有一部分是

跟这个没关系

但是这部分权利 这部分信息

就比如说我们现在说到的

这个我在网上的浏览记录

说到底知道了以后

我可能不愿意让别人知道

但是这块的信息

这种行为信息相对一些

离人更近的信息来说

其实是没有那么的敏感

这也是现在的话

个人信息跟隐私权的

这一刀切在什么地方

我们还是讲传统的像类似说

这些典型的

列举出来的东西

都是比较典型的这种隐私的信息

而我们把

通常会把一些

其他的一些

刚才说到的

一些行为的信息

说到这些东西

我们可以放到这种

能够识别个人身份

然后这种个人信息里去做

对

我们看到这里面

这个提法也是

我会把一些新鲜的提法

给大家指出来

比如这里面说

公开方式不足以识别

特定自然人

这也是说

这是一个豁免条款

实际上就是说

如果你能够识别

特定自然人

这种我们讲 强调这种可识别性

你这个数据就带有

一定的敏感性

带有一定的这种

大家要去看的时候

就要注意

如果这个信息跟这个自然人

没有特别多的关系的话

没有特别特定的识别性

这就是

我举一个比较典型的例子

比如说现在大家可以看到

每年淘宝在这个

会公布一些特定的一些统计数据

有的很好玩

包括说北京的这个

男生喜欢买什么东西

这个上海的女生

喜欢买什么东西

买什么东西最多

甚至我举一个简单的例子

就是有的时候

他曾经淘宝公布过

关于女性内衣

这个罩杯的这个一个数据

如果你们如果这块就是这点

如果你是公布

一个特定人的数据

这个一定是违法的

而且是严重的违法

是侵犯个人隐私

但是如果你公布的是一个统计数据

你公布的是一个省

它就没有办法识别到

具体的一个自然人

没有识别 所以他没有

实际上没有伤害谁

他统计上海的和山东的

做这种统计

这种统计其实就没有关系

这就是它的界限

就是他识别特定自然人

所以这个地方也有人来问说

那你说

按说起来像 女性内衣

这么一个很私密的东西

把这个统计数据公布出来

会不会伤害到隐私权

会不会伤害到

这个用户的

个人信息这方面

我们的回答是

如果这种（英文）

如果是这种整体的这种公布

其实是还好 但如果是

这种特定能识别出个人

就有问题

这个是它的界限

这个是呢这个关于这个

有这么一个指南

这个指南实际上从法规上来说

并不是一个强制性的东西

但是呢凡是做数据这块

我们会推荐他们去 去看

而且这个指南里有一些东西

我觉得是 是相对来说

纸上谈兵的东西

但有些东西是重要的原则

比如说像这个里面

他们这个指南

提出了所谓八项原则

我没有在这列的原因是

在做实物人看来

这八项原则其实有一点纸上谈兵

有点过于高

或者说绝大多数企业

其实没有这么去按这个去做

但是这个里面有一些

就是刚才我们提到了

关于敏感信息和这个

一般信息

大家可以看这块说

收集一般信息的时候

我们要默许同意

如果是这个

它明确的反对

你就不要收集了

但是收集敏感信息的时候

一定要明示同意

这也就意味着说

你做大数据收集的业务的时候

你大数据的这个做的时候

你要去判别

说这个数据到底

这个事情到底是敏感的

还是一般的

然后来决定

你在用户协议中

或者你在产品设计中

你是强力的弹出一个对话框

问他你同意收集吗

还是说你强力的

你在这块说

他如果不点勾不过去

这个就没有办法往下走

这个都是明示 暗示 默示的

这种区别

当然具体的实践中

就是说怎么样是明示

比较好说清楚

怎么样是默示

其实就不太一样

这个但是大家要记住说

我是如果是

确实是敏感信息

你要有这么一个想法说

我要让用户很清楚的

给我来说我同意这个事

我们讲到征信业这个地方

征信业这地方是

我觉得今天可以给大家

稍微的讲的深一点

其实征信其实是互联网

现在互联网金融

是整个现在金融大数据中

一个非常热点的事情

因为征信这个地方

大家其实接触的会比较少

很多人在喊

但是接触的会比较少

因为征信这块特别典型的

它是把不同的数据

进行这种重新的这种组合

然后来评定一个人的

评定一个人的这种信用

那么原来的话

征信实际上都是完全停留在

这种国家的这种系统里

这种公立的

尤其是央行的征信中心

这样的这种征信

那么现在慢慢的出面这种

市场化的征信的机构

包括现在审批的这几家

八家第一批

开始做这个业务的

所以这里面其实是

一方面有很多的商业机会

另外一方面

可能征信会改变

中国整个社会的信用状况

这个事情我是

我作为一个从学法律的人

我其实我有时候

对技术方面这些方面的这种进步

或者制度方面的进步

更有信心

比如说我可以看到

中国在信用方面

其实一直有很大的问题

所以很多专家会呼吁立法立法

但是立了那么多年法

其实改变很小

可是大家看到像支付宝这个产品里

它其实是解决了

一定的这种信用的问题

所以使得原来很多交易不能发生

因为有支付宝这个事情

他产生了很多新增的交易

这部分新增的交易

最后他带来的商业利益

被支付宝这样的公司

很大的

支付宝现在这个整个的

这种市场的价值就凸显出来

这就是说当你这个制度

有问题的时候

基本制度有问题

或者基本的这种环境问题的时候

（机主）的手段

包括这种 这种创新

其实是可以带来一些

很多的商业机会

这也是金融大数据这里面

有很多的机会所在

那么我们强调的说

这种征信里面

其实是这种包括

什么叫征信

征信是个挺复杂的事情

但是呢

从法规的定义上来说

还是可以能够去判断

就是说采集整理保存加工

并把信息使用者

提供这么一个行为

这里面就是说

你实际上我们现在倾向于认为

这个征信要包含这些不同的链条

等于把这些数据

从各个地方去拿到以后

再做这个处理这么一个过程

如果你单是 单单的是这种

就是只做一个环节

恐怕就是这种大数据的服务

这种技术服务

这也是现在很多公司

在做的时候

他自己也会去问

他说我做的到底是不是征信业务

我们经常遇到咨询就是来问我

说 你说我做的是征信业务吗

还是这个数据的这种分析服务

（英文）

我们是数据挖掘

我们是数据分析

这个时候就是面临这个问题

如果你说

你做的是征信业务

就意味着按照法规规定

米必须要去拿征信的拍照

个人征信的拍照

而个人征信的拍照

其实难度是很高的

如果你不是的话

那你就是

你是一个提供技术服务

你就不需要

但是这里面就涉及到

以后的话大家做这块业务

是不是需要拍照的问题

采集个人信息

应当经信息主体本人同意

未经本人同意的不得采集

这个里面就是说

当征信的时候有一个问题

征信是非常高度的要求

你拿到数据一定要

有这个 个人的这种同意

所以征信不是说

随随便便的可以去做的

我讲一个实例就是说

现在有人提这个例子

就是比如说

我们现在大家都知道

滴滴打车 快的打车

我去打车了以后

这个车来了

然后有各种原因

我说我不坐了

那这种行为你可以理解为

从法律上你可以去看

其实是一个带有违约

或者带有 带有这种行为

那么这个行为本身

滴滴公司

滴滴这个

滴滴和快的这两个公司

能不能把这个东西

说我拿去直接去做征信

说这个人信用特别差

他打了十次车

有八次都没去

这个人绝对不能借钱给他

这个行不行

这就回到这个法规上

如果你没有经过他同意

这个行为不行

所以说征信不是说

它做了一个有问题的行为

就一定能够把这个行为

弄到这个征信的这个库里

很多人有这个误解

我们见到很多人就是说

我只要发现了他有一个行为

我就马上把他弄到这里面来

做征信

当然那个黑名单的制度

因为黑名单我会跟你说

我说哥们对不起

我要让你上我的黑名单

你同意不同意

他一定会说我不同意

所以黑名单的制度

跟这个又两回事

但是呢黑名单和征信

本身是有交叉的

就是有的时候征信涉及到黑名单

但是总体来说

这个是不同的

不同的法律问题

顺便多讲一句

今天我们讲到了一些法律问题

没有一个完全确定的结果

只是有一个大的框架

大家不要说觉得就是说

能够每件事情

都有一个确定的结果

这个是不管是从技术上

还是说法律这边都是这样

但是我们听完了以后

觉得有些事情说

你能知道说

这个事情上是可能是有问题的

然后再去东西上设计

看是用技术的手段去绕过去

还是说我有些事情

我就不要做了暂时

征信管理条例强调

这些东西是不能采集的

收入存款

有价证券

然后纳税信息

就是这些包括前面提到的这种

这个首先是禁止采集的

这个地方是

前面也说到了

（29：09）这些东西

然后这种不能采集的信息

其实就是一个禁区

你很多人会觉得说

我把这个信息拿过来

因为这个信息最好用

好用到这个东西

他直接跟个人关联

但这些信息从现在我们的

证券管理条例上来讲

是禁止去采集的

这点是一个禁区

按说这么容易的

这么法规规定这么明确的事

但是很多我知道的很多机构

其实都不注意这点

他们想到的还是

原始这种怎么样能够

尽量多的得到用户数据

还是这种思维

但是在这个时代

在这个法规不断的立法

不断的在收集时代

其实可能就有问题了

信息提供者

像专业机构提供个人不良信息

应事先告知

信息主体本人

这个有点绕

但是什么意思呢

我们现在很典型的就是

很多时候要让这个信息主体本人

就是被征信的这个人

去提出一个意义的权利

跟他说你不要干这个事

你要干这个事

我会提交到这个征信机构去

比如说我们说

刚才说到滴滴打车

如果滴滴打车的用户协议里说

如果你每次这个不去打车

这个车来了以后你不打

这种行为

这种违约行为

我会把它提交到

这个征信机构去你同意吗

你要是不同意

我就不让你用了

如果是这样的话

其实后面是

是就等于事先要去告知

如果你没有事先告知

他干了100次这事

他说这东西反而没处罚

你突然跟他说

不行你的个人信用一塌糊涂

因为你经常干这个事情

这种就是不行的一定要事先告知

这个是呢我们

因为征信这块的法律法规

其实非常非常复杂

然后我们今天

不讲这些技术问题

我们讲的都是这种

大的框架的问题

后面多留点时间讲讲实例

这个关于这个准备工作这个事

现在说到了关于这八家

包括芝麻信用

其实就是阿里下面的公司

腾讯这种

他们八家 一共八家公司

包括还有到牌的这种

中国的这种征信公司说

你们可以开展做好

这个个人征信这个事了

那么现在这个是

去年12月份推出来的

可能到今年的年中 后

有可能这个拍照就会发放

说你们可能正式的去做这个

个人征信的这个事情

这段话呢

是这个信贷人民银行

这个副行长潘副行长

讲的这么一段话

这段话为什么单独拿出来

其实我们可以从一些监管者的

这种讲话中能够捕捉到

一些信息

这种信息代表了

一些新的创新的方向

比如这里面有一条说

第一条说

积极利用互联网大数据

等新技术条件

发展新业态征信

因为中国以前是有征信的

征信中心做的这种

这种征信基于传统的这种征信

其实存在的

现在我们征信中心的这个

大家可以看到有八万个

八亿的输入这种

然后大概有三亿的人

中国有3亿的

有这种征信报告

换句话说中国剩余的那个

10来亿人

他们的这个信息

在征信中心这边是空白的

就是或者说

在我们

我们在实际做业务中

不是征信中心这边

我们实际在做一些事情时候

你会发现

查不到这个人的征信报告

或者查到这个人的征信报告

是没有实际意义的

我们包括这个

大家可以看一些数据

我们自己看到数据是说

中国基本上有能够去银行

贷款的这些人

跟拿信用卡的这些人

是高度重合的

基本上你能够去

拿到 这个贷款的人

也同时持有信用卡

大概有一亿多人

那么剩余的人就有这个问题

他贷不到款

他也拿不到信用卡

但他遇到了一个事情的时候

他怎么办

他只有一个办法

就是去找亲戚朋友借钱

那么这一部分人

其实有一部分人

其中有些人信用是非常好的

所以这也是目前金融大数据

在创业中一个重点的方向

把一些传统的放贷机构

覆盖不了的人群

通过大数据的方法

从中找出一些不错的

然后我们去

去做贷款也好

去做这种金融产品的也好

那么从这些传统的

能覆盖的人群里

也有一些坏分子

他们也有问题

而传统的这种方法发现不了

我们用这种新的方法

去发现他们

实际上这个在美国在中国

现在这个都是比较多

所以像

从这个看到这种新业态的征信

其实就是一个很大的一个

很大的一个创业机会

很大的一个

现在在互联网金融中的

一个大的热点

那么也提到了说

推动政务信用信息

尤其是负面信息的公开

因为政务信息跟市场上的信息

其实不是一回事

它本来就是应该是作为一种

政府信息公开的

这么一个基本的去

最后这面

最后一句话是说

建立信息主体的意义投诉

及责任处理机制

也就是说

你这个

你是不是这个人干了一件坏事

或者说征信机构

给你提供了一个

把你列入这个名单以后

你就没有救济途径了

其实我们在中国不明显

在国外特别明显

就是说

你基本上干了一个事以后

你的信用分一旦下降

你干什么事你的利率都高很多

你去干什么事就很痛苦

所以你就不敢随便干坏事

一干坏事

你就马上

你干其他事情的时候

你的成本就会增加

但是问题是

是不是你做这个事情以后

你的信用没有办法修复

你永远是被列为这个

很差的信用的 这个还不是

你需要一个机制

需要让他投诉

或者说过一个阶段以后

能够让他重新的

把这些信息

重新的把这种

违约的信息给

重新的去修复

实际上就讲信用的修复