检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:白银 Bai Yin
机构地区:[1]中国人民大学法学院
出 处:《首都师范大学学报(社会科学版)》2024年第3期78-89,共12页Journal of Capital Normal University:Social Science Edition
基 金:国家社会科学基金重大项目“完善诚信建设长效机制的立法研究”(20ZDA056);中国博士后科学基金第74批面上资助项目“AIGC应用背景下隐私保护的理论转型与规则体系研究”(2023M743853)的阶段性成果。
摘 要:在数据生产要素化、处理技术化和价值最大化等多重动力的推动下,数据呈现出海量聚合、智能处理和普惠使用之趋势。个人信用信息(或数据)作为社会信用体系的核心驱动要素,其范畴设计和处理规则应与数据应用趋势相适应。在批量化个人信用信息归集阶段,对法律法规明确列举的反映信用状况的通用性个人信用信息“应归尽归”,以满足各行各业的一般性需求。在精细化信用状况分析阶段,对授信主体基于其自身需求进行授信的特殊性或主观性个人信用信息应按需补强收集,以满足授信主体的场景化、个性化需求,最终形成通用性个人信用信息和特殊性个人信用信息二阶范畴体系。
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