企业信用风险分类管理助推监管精细化转型

中国市场学会理事、经济学教授 张锐:实施企业信用风险分类管理，意味着对企业的信用得分要划出高低优劣，并据此发现风险敏感部位以及可能溢出的负外部性，这种对监管的信用赋能反映出的是在不放松事前事中事后全链条全领域监管的前提下，监管的重点从事中介入与事后救治转为事前防御，显示出的是监管火力的前移，更有利于将各种风险隐患抑制或者消除在萌芽状态，从而有利于整个市场的平稳健康运行。另一方面，对企业信用风险进行分类管理过程中，需要综合运用大数据、机器学习、人工智能等现代科技工具，这种对监管的数字赋能更容易提高监管的智慧效能。

由于体制约束与管理方式的惯性，有关企业信用的信息资源目前散布于不同的部门之中，导致对企业信用的整体画像并不准确与全面。根据国家市场监管总局日前发布的《关于推进企业信用风险分类管理进一步提升监管效能的意见》，将采用“总对总”方式归集来自中央部门所掌握的涉企信用风险的信息，在此基础上进行分类甄别并将结果及时推送至中央各部门以及各省级市场监管部门，而且其他省级非市场监管机构必要时也可以通过企业信用风险分类管理系统获取所需信息，由此完全打破了信息资源的部门分置与地区分割格局，实现了企业信用风险分类结果的共享共用，加强了整体监管的力量协同与效能共振。

（来源：国际金融报）

数字资产知识产权保护体系亟待完善

中南财经政法大学应急法研究所研究员 张晓旋：构建完善的数字资产知识产权保护体系，防止数字资产被非法使用和传播，实现数字资产市场化高效配置和有序流通，既是促进数字产业健康发展之需，也是推进数字中国建设、实现更高质量发展的题中应有之义。

从法律层面看，要扎紧数据信息保护的法律制度“篱笆”。基于当前数字资产发展以及应用中的潜在风险考虑，相关法律法规应重点强调保障数据安全和用户隐私，特别是在商家开展个人信息采集层面，要切实做到有提示、不侵犯、不过度、不恶意。在此基础上，相关法律法规应对数字资产的权属确认标准、相关权利人对数字资产的合理支配、保障交易安全以及数字资产的开放与共享等予以明确。要指出的是，大数据时代，数据信息、数字化资产不应该被少量的特定主体所独占或支配，而应被视作经济领域乃至于整个社会中具有公共属性的基础设施，按照权利与义务对等的原则，进行必要的法律引导和干预。

从技术层面看，要将区块链、大数据等先进技术更好应用到数字资产保护上，促进数据资产的快速流转、有效运用。比如，在区块链数字资产平台上，每个用户都可以访问实时更新的机密账本、查询或发起交易，交易经过共识验证，就会写入分布式账本且不可被篡改，让交易迅速可靠、可追溯。这样既可保障在统一技术框架下的数字资产交易灵活度，又能强化资产保护力度。

（来源：经济日报）

遏制「大数据杀熟」 要完善集体诉讼和公益诉讼制度

媒体评论员 江蔼：“大数据杀熟”规制与互联网行业信用建设与公平交易秩序维护密不可分，司法裁判需要回应社会对新技术新应用的高度关注，在个案中平衡技术中立与打破算法黑箱间的关系，更好保障用户的个人信息权益和消费者的公平交易权、选择权。

“大数据杀熟”既可能是自动化决策下损害个人信息权益的行为，也可能涉嫌价格欺诈等损害消费者利益的行为或滥用市场支配地位等垄断行为，所以在规制时应当注意价格法、消费者权益保护法、电子商务法、反垄断法、个人信息保护法等法律规范的衔接适用及不同法条之间的竞合关系问题，区分不同行为认定的构成要件、责任主体、适用范围、规制效果的不同。

在司法实践中要遏制“大数据杀熟”，仍存在许多问题。从司法视角来看，个人举证难、损害赔偿数额认定难、个人维权积极性不高等是“大数据杀熟”面临治理困境的关键原因。鉴于“大数据杀熟”隐蔽性较强，有必要完善大数据领域的集体诉讼和公益诉讼制度。

另外，还要打破“算法黑箱”，推动算法技术有序发展。需设立专门的算法监管机构，建立全流程算法监管流程和规则，从源头上杜绝利用算法进行价格歧视等，以此保证事前决策透明和事后结果公平公正，避免自动化决策变成法外之地。

（来源：人民法院报）