用大数据技术建设社会诚信体系

　　商业欺诈、合同违法、制假售假、偷逃骗税、学术不端等诚信缺失问题，在一定程度上已成为影响和制约我国经济社会持续有序健康稳定发展的顽症。有媒体报道，我国企业每年因诚信缺失导致的经济损失高达6000亿元。

　　面对诚信缺失，我国开始逐步建设社会诚信体系，《社会诚信体系建设规划纲要（2014—2020年）》也正在实施。然而，诚信体系建设绝不会一路平坦，必然会存在着这样或者那样的问题。中国政法大学中国诚信建设研究中心执行主任王利公在《中国诚信建设状况报告》发布会上表示，目前我国诚信建设存在“三多三少”，即道理讲得多，实际管理的办法少；单个部门的宏观粗线条办法多，相关部门齐联手操作性强的办法少；在不诚信者“可承受范围”的办法多，能产生“切肤之痛”的办法少。针对当前诚信建设形势，他呼吁应该特别重视“诚信管理”，打造失信者惩戒网络。

　　产生这些问题的一个重要原因是制度改革没有跟上，但还有一个重要因素就是对于失信行为采集以及惩戒的网络缺失，难以形成有效的“诚信管理”。这就需要大数据技术来帮忙，通过大数据实现对于个体诚信行为的采集形成各自的诚信档案，对每一个个体进行诚信评级，并将诚信评级发布到每一个能够对失信者惩戒的终端上，以此来形成有效的“诚信管理”，做到让守信者处处受益，让失信者寸步难行。

　　大数据是当前经济领域的热词，其经济价值更是被投资者所追捧，而其价值的本质是通过大量数据的收集和分析对用户群体行为的细分，而这也恰恰是诚信体系建设所需要的。可以说，大数据不是为诚信建设而生，但一定是诚信建设必不可少的一部分。在专家学者解读马云那句“如果银行不改变，我们就改变银行”时，阿里巴巴所拥有的大数据不止一次被提及，这是阿里巴巴金融梦想的最大依靠。同样，“诚信管理”也需要大数据，对于个体失信行为的收集可以延伸到各个领域，地铁逃票、拖欠水电费和法律判决拒不执行等都将记录在案，同时惩戒方式也可以在各个领域实施，如贷款额度、购买飞机票和税收等，从数据采集到数据应用，能够实现让诚信拥有价值。

　　在利用大数据进行诚信体系建设过程中，一定要注意个人隐私的保护。大数据能够收集个人日常失信行为，但并不是说这些失信行为就要被公布于众，哪些行为需要公布，哪些不能公布，这都要有一个准绳。并且，在个人诚信档案使用中也应该分领域，比如有些领域可以阅读完整的信用档案，有些领域则不能阅读完整档案，需要对阅读权限进行分级，可以建设一套与之相应的信用评级系统。

　　诚信建设非一朝一夕之力，贵在持久，如水滴石穿一样，通过诚信榜样的正能量和典型的惩戒案例不断将诚信建设工作推进。