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內(nèi)容簡介

　　最早的消費者征信機構出現(xiàn)在1870年代，并迅速積累了大量個人信息檔案。如今，三個領先的征信機構已成為現(xiàn)代生活中最強大的商業(yè)機構之一，但我們對其并不熟悉，甚至是一無所知。益博睿（Experian）、艾奎法克斯（Equifax）和環(huán)聯(lián)（TransUnion）都是市值數(shù)十億美元的公司，它們跟蹤我們的動向、消費行為和金融財務狀況。這些數(shù)據(jù)用于預測我們作為借款人的風險，并在從保險、市場營銷到就業(yè)和住房等廣泛的背景下判斷我們的信用和價值。在《美國征信史》這本書中，第一個全面介紹地征信機構這個至關重要的美國機構的綜合歷史，喬什·勞爾（Josh Lauer）教授探索了征信（信用報告）行業(yè)從19世紀起源到成為現(xiàn)代消費者數(shù)據(jù)行業(yè)的興起和演變。通過揭示早期信用報告網(wǎng)絡的先進性，《美國征信史》強調(diào)了商業(yè)監(jiān)控在監(jiān)控美國人的經(jīng)濟生活中所起的領先作用-在國家監(jiān)控系統(tǒng)出現(xiàn)之前。勞爾（Lauer）教授繪制了征信（信用報告）行業(yè)從一個依靠消費者的個人知識的行業(yè)如何發(fā)展為使用復雜算法確定一個人的信用水平（Creditworthiness）的行業(yè)。最終，勞爾教授認為，通過將個人信用轉換成簡短的書面報告（以及后來的信用等級和信用評分），征信機構的作用更加重要：它們創(chuàng)造了現(xiàn)代金融身份（Finance Identity）的概念?！睹绹庞檬贰愤@本書提醒我們信用水平（Creditworthiness）不僅僅與經(jīng)濟“事實”有關。它從根本上關注并確定了我們作為誠實、可靠、可盈利（profit－generating）的個人的社會地位（Social Standing）。

作者簡介

　　作者簡介：喬希·勞爾（Josh Lauer）目前是新罕布什爾大學（University of Newhampshire）媒體研究專業(yè)的副教授，研究領域為大數(shù)據(jù)、大眾傳播、消費者和金融文化、科技史、隱私和監(jiān)視等。其本科專業(yè)為歷史學，碩士專業(yè)為計算與信息，2008年博士畢業(yè)于賓夕法尼大學大眾傳播學專業(yè)?！睹绹餍攀贰吩@得位于倫敦的專業(yè)學術組織Surveillance Studies Network （SSN）的2018年圖書獎。譯者簡介：劉新?，F(xiàn)任某金融機構研究主管、兼任全聯(lián)并購公會信用管理專委會副主任、歐美同學會法比分會理事、北京信用學會副會長等職務。曾任中國人民銀行金融研究所博士后、中國人民銀行征信中心副研究員、北京大學金融智能研究中心主任助理。在比利時魯汶大學（KUL）獲得電子工程博士，在英國倫敦政治經(jīng)濟學院（LSE）從事訪問學者。曾于2020年被河南省發(fā)改委聘為河南省社會信用體系建設智庫特聘專家。專業(yè)方向是征信與信用體系、金融科技、數(shù)字經(jīng)濟和人工智能。劉新海博士曾在歐洲互聯(lián)網(wǎng)公司和金融分析公司從事過咨詢和數(shù)據(jù)分析工，博士曾主持國家自然科學基金等國家科研項目多項，2005年曾作為人工智能相關的工程項目主要完成人獲得省部級科技進步二等獎，在國內(nèi)外頂級期刊IEEE TKDE、JASIST、IEEE TPAMI和中國科學等發(fā)表學術文章數(shù)十篇。目前還是財新網(wǎng)專欄作家、經(jīng)濟觀察報和FT中文網(wǎng)的撰稿人。相關學術專著《征信與大數(shù)據(jù)》《征信大數(shù)據(jù)：理論與實踐》《世界征信立法匯編》《新冠疫情下的征信與信貸市場》《金融科技知識圖譜》等。劉志軍劉志軍博士分別于1983年和1985年獲得中國科學技術大學學士和碩士學位。在中國科學院系統(tǒng)科學研究所短暫工作后赴美師從統(tǒng)計學大師 C.R. Rao 學習研究統(tǒng)計，于1990 年獲得美國賓夕法尼亞州立大學統(tǒng)計學博士。博士畢業(yè)后劉志軍被美國密西西比州立大學聘用從事教學和研究工作，從助理教授做到終身教授。劉博士的研究領域涉及非參數(shù)統(tǒng)計和穩(wěn)健統(tǒng)計，統(tǒng)計應用方面涉及計算機科學、教育、化工、農(nóng)業(yè)、金融等。2001年劉博士離開學術界加入了美國三大征信局之一的Equifax 擔任首席統(tǒng)計學家，從事應用統(tǒng)計科學發(fā)掘，拓展征信數(shù)據(jù)應用的深度和廣度。2005年劉博士在美國Capital One銀行擔任決策科學部高級總監(jiān)，負責美國信用卡業(yè)務獲客和客戶賬戶管理分析和模型工作，并擔任集團建模培訓工作。2014年回國參與馬上消費金融的籌建和業(yè)務展開，擔任副總經(jīng)理，負責數(shù)據(jù)團隊的搭建和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，以及線上產(chǎn)品和風險管理。2016年離開馬上消費金融后在中國和美國從事數(shù)據(jù)，模型，消費金融方面的咨詢和培訓工作。

圖書目錄

目錄
中文版序 / Ⅰ
譯者的話 / Ⅰ
引言
現(xiàn)代信用監(jiān)視的興起 / 6
重新思考現(xiàn)代監(jiān)視的歷史 / 9
規(guī)范（Disciplining）現(xiàn)代消費者 / 13
資本主義、風險和日常生活的金融化 / 17
信用道德與品格的持久性 / 22
信用監(jiān)視和隱私的終止 / 26
第一章推動誠信的專業(yè)機構
系統(tǒng)化信用監(jiān)視的誕生 / 31
從聲譽口碑到信用報告 / 36
企業(yè)征信系統(tǒng) / 38
信用度的文本化 / 42
控制的危機：記錄和傳播 / 46
從陳述到數(shù)字：信用評級參考書 / 52
金融身份和信用監(jiān)視規(guī)范化 / 55
第二章關于信用
19世紀個人信用監(jiān)視的起源 / 62
19世紀的信貸與信任危機 / 65
從黑名單（Blacklist）到“正面—負面”信息系統(tǒng)
（Affirmative-Negative System） / 69
1900年前的私人征信公司和行業(yè)協(xié)會 / 72
信用等級名冊和分類賬經(jīng)驗 / 80
機構主義的噩夢和現(xiàn)金支付夢想 / 86
第三章信貸工作者聯(lián)合起來
信貸工作專業(yè)化和全國性的征信基礎設施的興起 / 95
職業(yè)信貸員和信用科學（The Science of Credits） / 96
零售信貸員 / 104
全國性征信行業(yè)基礎設施：1900—1940年 / 109
第四章運營信貸業(yè)務（Running Credit Gantlet）
消費者信息的提取、排序和交互 / 125
信貸訪談 / 126
信用檔案和新的可視化 / 135
通信技術 / 143
第五章 “ 信用是評判您的標準”
教育消費者同時從消費者身上謀利 / 153
信用民主化與誠信的發(fā)現(xiàn) / 155
信用宣傳與消費者教育 / 158
信用成為商業(yè)的建設者 / 165
顧客控制 / 174
第六章 “ 文件管理員的天堂”
戰(zhàn)后征信處于自動化的前夜 / 188
內(nèi)容和形式：個人信用報告，1930—1970年 / 191
Factbilt標準消費者報告 / 193
零售信貸公司（RCC）的品格信用報告
（Character Credit Report） / 194
直接調(diào)查和負面信息 / 196
重新確定信息使用的目的和數(shù)據(jù)營銷 / 201
機密性和公眾利益 / 210
第七章編碼消費者
信用報告和信用評分的計算機化 / 216
信用監(jiān)視進入計算機時代：1960—1970年 / 217
個人信用報告計算機化 / 220
信用數(shù)據(jù)公司（CDC） / 220
行業(yè)對信用數(shù)據(jù)公司的回應 / 227
自動化和數(shù)據(jù)縮減 / 230
信用評分和信用度量化 / 237
統(tǒng)計評分的發(fā)展 / 238
戰(zhàn)后信用評分的興起 / 241
計算機化風險管理和金融身份的未來 / 249
第八章數(shù)據(jù)庫恐慌
計算機信用監(jiān)視及其帶來的不滿 / 252
無知（和純真）的終結 / 253
國會聽證會和《公平信用報告法（FCRA）》 / 258
專業(yè)人士的恐慌：統(tǒng)計評分和信貸經(jīng)理 / 271
民主化還是去人格化？信用度和《平等信貸機會法》（ECOA） / 275
第九章從債務到數(shù)據(jù)
新興信息經(jīng)濟中的征信公司 / 286
由計算機化巨人接管 / 289
從預篩選到風險評分 / 292
數(shù)據(jù)庫營銷和目標定位技術 / 298
更大數(shù)據(jù)和語境蠕變 / 306
信用價值與未來消費者監(jiān)視 / 314
后記 / 317
原文參考文獻 / 327
《美國征信史》專業(yè)術語 / 339
《美國征信史》相關人物 / 346
《美國征信史》相關出版物 / 350
《美國征信史》相關機構 / 352
寫在后面 / 357
致謝 / 361
譯者簡介 / 365