解析大数据征信在消费金融风控中的应用
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数据并不可以改变风险，但是可以把风险量化。互联网金融的风控，其实就是对数据的分析，数据越精准，风控能力就越强。也因此，大数据征信的应用倍受关注。一. 消费金融现状&我国消费结构正在从吃、穿等生存型消费向教育、旅游等发展型和品质型消费过渡，消费升级使得消费金融迎来爆发时刻。互联网消费金融能够通过“消费金融化、金融生活化”，实现金融资源跨期、错期配置，还可为消费尤其是电子商务提供良好的金融服务环境。风控对于金融来说永远是核心，无论是传统金融还是互联网消费金融。所谓风控，无外乎就是在一大堆看似正常的用户中将一小撮“坏人”揪出来，因此这当中就会有“求真去伪”的问题。而谈到风控，就一定要讲数据，因为巧妇难为无米之炊。因此本文想和大家一块来谈谈数据与风控的那些事儿，毕竟这是一件痛苦并快乐的事情。&传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。而央行征信系统里真正有信贷记录的自然人数仅有3.7亿人(2015年数据)，因此对于其他人就需要靠其他数据来进行信贷风险的判断。互联网的发展和大数据的崛起，有效地将征信数据范围做了很大的延伸，使得我们可以利用更多的非金融机构数据进行风险控制，这些数据可以更加全面地预测小额贷款的风险，这也是现如今大数据征信市场一片火热的主要原因之一。二. 征信数据的构成互联网消费金融征信数据来源可以分为如下三部分：场景内数据、平台自身数据和外部征信数据。申请贷款时，用户需要提供部分申请信息，如工作信息、学历信息、收入信息等，除此之外合作的平台或场景方也可提供部分信息，如贷款申请时的行为信息等，这些数据我们称之为场景内数据。如果贷款平台较大较成熟，且有足够的数据积累，风控对外部征信数据的依赖就较小。但实际情况是，互金平台都比较小，场景内数据又有造假嫌疑以及出于用户体验的考虑，不会有太多，因此会较多依赖外部征信数据，这也是现在第三方征信数据市场火爆的原因。三.消费金融风控体系聊完了征信数据的构成，那互联网消费金融的风险来源主要有哪些，如何防范这些风险呢?&互联网消费金融因其虚拟性，主要风险集中在两方面，一是欺诈风险，一是信用风险。&风控流程示意图&针对互联网消费金融风险主要表现在欺诈风险和信用风险，因此核心的风险评估流程就是反欺诈和信用评估。对于反欺诈来说，信息核实、高危人群拦截和批量识别是其核心风控手段。而对于信用风险的评估，说到底还是对其收入进行认定，也就是衡量其偿还能力。&互联网消费金融风控在流程上与传统风控一样，可分为贷前、贷中、贷后，但又有差异，因为业务的特点就是线上实时审批，也称之为“秒批”；贷前我们主要关注的是准入和授信两个环节，通俗地说就是贷前实时反欺诈和实时信用评估；贷中主要关注的是贷中异常的监控和贷中运营，比如好的客户我们要不断的进行调额；贷后主要关注的是催收，因为催收做得好，很多信用风险问题都可以解决。四.大数据征信在风控中的应用1.完善客户画像客户画像就是对用户打标签，以表示不同属性的用户。例如打上性别标签、年龄标签、消费偏好标签。这点在电商行业已被广泛运用。客户画像的原理是，通过样本数据学习不同标签用户的行为特征，再根据学习到的知识来将未知标签的用户进行分类。客户画像的应用面非常广泛。该点可用于快速识别白名单和黑名单，给予其余中间层客户的详细评级分类;利用大数据提高自动核准率，在电商中常用于大幅提升运营效率，也用于精准营销。在互联网金融的风险控制上则可用于征信评级，反欺诈风险控制以及动态调整级别和监控(增收和降低坏账率)、快速放贷和提升金融服务水平。2.促进快速放贷目前银行的放贷速度很慢，其主要时间是浪费在信用审核和人力上。因此一个完善的用户信用模型在这里至关重要。目前已经有银行在做微信申请信用卡，贷款的项目了。以在国内发展已有几十年历史的信用卡经验为例，信用卡分为A\B\C\D\E五个评级。银行主要是在申请环节和中间环节进行监控。申请环节的审核包括入学年限审核、是否有稳定工作、身份证+电话+居住地是否一致，民事诉讼公开列表是否出现申请人姓名等。比如你是经常用3G还是wifi，电话打得多还是上网流量用的多，旅游去向，机票航班；党派身份，家庭成员等。孩子在两岁以下风险较高，五岁~20岁风险度降低， 20岁以上、30岁以上风险再次增高，且需尤其注意是否用父母身份证申办信用卡。网上购物比较多的信用评级在B/C/D之间，网上支付少转账多尤为注意（可能为变相套现）这种都是D-。依赖4G网络评级在C\D，电话&上网评级在B\C，党派身份评级：民主党&共产党&无党派其实对于传统银行抑或互联网金融，还有一个非常无奈的痛点，就是数据同步的问题。各个平台都拿着自己的数据，数据不互通，是导致用户画像不完善的主要原因，如果能够打通行内外数据，就可以有效甄别优劣质客户，在行业联防联控抵制老赖的基础上，有效分析发现优质客户，实现超短期放贷。这也是蜜蜂数据的运营目的之一，希望对接网贷行业多家P2P平台，打通数据孤岛，建立更加完善的征信体系。3.反欺诈功能风险管理的核心应用在反欺诈上，金融行业的反欺诈验证，主要有以下三点：1、网络申请信用卡收入过分或故意夸大2、网络申请信用卡姓名，手机号码和身份证的一致性的校验3、是否存在交易欺诈或逾期记录第一点：可以通过分析用户的社保数据、运营商数据、网络行为数据(职业、收入等预测画像…)来进行规避。第二点和第三点：实时分析数据进而监测潜在风险并预警，实时监控系统内的各类数据。例如：用户操作、交易流水、访问记录等如某内部工作人员在某段时间内操作存贷/汇交易的时间大幅度快于其历史水平；比银行平均水平也要快出很多；内部员工每个月由其自己账户向几家银行汇款或支付好几家信用卡；美国这2-3年留学生临到毕业之前的2-3个月，信用卡消费是历史平均的好几倍甚至更多(如果能结合网络行为信息：查询来源国工作，航旅公司机票那确定性…)美国留学生这个是个很经典的案例。简言之，大数据反欺诈功能就是通过对大数据的采集和分析，找出欺诈者留下的蛛丝马迹，从而预防欺诈行为的发生。其现实意义在于提升坏人的欺诈成本，在欺诈行为发生之前就将其制止，进而净化诚信体系。五. 总结大数据风控听起来非常高大上，但在实际工作中也经常会遇到一味炒作概念的人，过分夸大其中机器学习和AI所能起到的作用，或者盲目追求高深复杂的算法。科学合理地利用好大数据，发掘大数据的价值，可以有效地帮我们控制金融风险。
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大数据风控具体是怎样的？
天眼讯：数据风控是目前Fintech领域的主要应用，也是资本关注的焦点。很多互金公司都开发了大数据风控模型，业界也涌现了很多专门做大数据风控技术然后向业界输出技术能力的技术型公司。然而，大数据风控有很强的技术壁垒，并非每家公司都能做好，不排除一些企业利用大数据风控的概念进行炒作。对于不懂技术的普通人而言，大数据风控的概念也是云里雾里。
　　那么，到底大数据风控是怎样的，价值在哪里，又面临哪些发展中的问题？
　　大数据风控已是互金公司的核心竞争力
　　大数据风控的价值已经不用再多介绍了。这已经成为互金公司的核心竞争力，也是互金区别于传统金融的重要特征。互金公司能够为传统金融机构所不能服务的人群提供普惠金融服务，基于大数据的风控手段功不可没。通过全方位收集用户的各项数据信息，并进行有效的建模、迭代，对用户信用状况进行评价，可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。
　　相比于传统金融的风控模式，大数据风控可以通过机器的大规模数据运算，完成大量用户的贷款申请审核工作，提升工作效率。传统金融的审核由人工完成，效率会相对有限；大数据风控可以针对业务运行中出现的新情况、新数据进行快速迭代，增强模型的有效性；机器和软件可以“24*365”模式工作，摆脱工作时间的限制。
　　互金公司发力大数据风控
　　目前很多互金公司都在做大数据风控，虎嗅之前的文章对BAT在消费金融业务进行盘点时总结了BAT在大数据风控方面的技术。京东也有相关的布局。
　　BATJ的大数据风控技术
　　除了BATJ这样的大公司，近年来新兴起的已经具备一定规模的互金公司也大力布局大数据风控，以网贷公司和贷款搜索平台为主，大多推出了相关的大数据风控技术体系。
　　国内部分网贷公司与金融搜索公司的大数据风控技术
　　除此之外，还涌现了不少做大数据风控技术的金融科技公司，开发大数据反欺诈模型和信用评估模型，向资金端或资产端有资源的金融企业输出技术。这类企业也不断获得资本青睐。统计显示，近四个月内，至少有8家做大数据风控技术输出的公司获得融资，其中九次方大数据、51信用卡、用钱宝都已融到B轮以上。
& & & &从BAT这样的大公司，到互金领域的创业公司，都在着力研发大数据风控技术。大数据风控的价值可见一斑。
　　大数据风控具体是怎样的？
　　大数据风控模型的构建，包含了明确模型目标、定义目标变量、确定样本、确定分析技术、构建模型、模型初步验证、数据处理、模型迭代等环节。我们专访了用钱宝CEO焦可等业内人士后发现，核心工作包括三方面，即获取数据、建立模型、模型在实践中优化、迭代。
　　数据的来源
　　对于大数据风控业务而言，数据来源主要包括几部分：
　　一是用户申请时提交的数据信息，如年龄、性别、籍贯、收入状况等，这些数据可以了解用户的基本情况，验证用户的身份；
　　二是用户在使用过程中产生的行为数据，包括资料的更改、选填资料的顺序、申请中使用的设备等，可以通过用户的行为来进行特征挖掘；
　　三是用户在平台上累积的交易数据，如果公司运营比较久的话，可以累积比较多的用户借款相关数据，这类数据对于判断用户信用会有很高的价值；
　　四是第三方数据，包括来自政府、公用事业、银行等机构的数据，以及用户在电商、社交网络、网络新闻等互联网应用上留存的数据。这类数据可以从多角度展示用户的特征，利用这些数据进行建模分析，可以找出不同特征与信用水平之间的相关性。
　　数据的建模
　　数据是基础，下一步要做的是构建模型，对数据进行分析利用。数据本身没有价值，数据中蕴含的信息有很大价值，这些信息可以逐步归纳为用户的特征向量，这些特征可以分为强特征和弱特征，强特征是大而广之的特征，如性别、年龄、籍贯、学历、收入档次等，弱特征可以认为是比较细微、小众的特征，如喜欢晚上喝咖啡、经常在早上打电话、半夜发朋友圈等，不同的特征与用户的违约概率有或强或若的关系。
　　风控即风险控制，评估用户可能的违约情况，主要包括反欺诈和信用评价两部分。反欺诈是辨别那些一开始就想违约，进而弄虚作假的用户，信用评价是对用户的资信状况进行评价，判断其在借款到期后是否会因为无力还款而违约。这两部分还可以继续细分，如身份验证、预付能力、还款意愿评估、还款能力评估、稳定性评估等。
　　大数据风控模型构建的两个必要步骤，一是发现不同特征与违约之间是否有相关性，二是为不同的特征赋予权重或违约概率，以确定拥有多项特征的用户的信用状况，决定是否提供金融服务、具体的额度以及利率水平。
　　建模的技术主要包括logistic回归、决策树、普通线性回归、分层分析、聚类分析、时间序列等机器学习算法，随着人工智能技术的进步，神经网络、强化学习等前沿的算法也已经运用到大数据建模过程中。
　　模型的应用与迭代
　　模型开发出来后，应用到具体的信贷等金融活动中，等若干个放款周期结束后，会有结果数据出来，这时候需要依据这些运营数据对模型进行修正，经过一次次的迭代，模型的有效性、实用性会逐步提升。
　　例如，一家企业完成了100万单的信贷记录，这就意味着在贷款陆续到期后，其大数据风控体系将收获100万的数据样本，这些数据样本与用户信用高度相关，具有很高的价值，使用这些数据对风控模型进行进一步的优化，可以提升风控的有效性。由此可见，大数据风控需要与具体业务紧密结合，不断“学习”，才能够稳定、可持续的升级，对业务有进一步的指导意义。
　　总体来说，目前大数据风控还在发展初期，未来行业一个可能的演化路径是：一些拥有数据资源和技术算法优势的企业在市场规模上具备了一定优势后，拥有更多的数据资源来支持模型的优化迭代，强化其技术优势，从而可以在控制风险的基础上提高贷款申请的通过率，使自己技术支持下的交易规模越做越大。在不考虑黑天鹅事件的前提下，行业可能出现强者恒强的马太效应。
　　如何判断大数据风控的成色
　　几乎所有的互金公司都在宣传自己的大数据风控，这样可以让用户更加放心，也给投资机构讲一个技术含量高的故事，但并非每个公司都有相应的能力。就算确实在开发大数据技术，能力也有高下之分。如何判断一家互金公司的大数据风控技术的成色？
　　首先看团队实力，团队是否有足够的技术人员，是否有相应的开发经验和履历。技术团队的规模与构成是衡量其大数据能力的重要指标，这一点比较直观。
　　其次，看公司的业务特征是否有使用的数据技术的必要。用钱宝CEO焦可认为，企业如果服务于足够海量的用户群体，交易频次也足够高频，则有通过大数据技术提升运营能力的需要，也会有越来越大的数据支撑模型的迭代。
　　如果一家企业只是服务于有限的客户，使用传统的线下风控模式就可以，没有使用大数据技术的必要，而且过程中无法产生大量的数据，也就无法为模型提供数据支持，所以也就没有使用大数据风控的可能性。例如，在P2P行业，如果借款人都是机构，且都是大额融资标的，则大数据风控没有用武之地，也没有使用的必要。
　　另外，还要看经营的时间长短。董事长计葵生曾表示，验证一个大数据风控模型的有效性，至少需要5万笔贷款进行验证。如果业务经营没有多长时间，不会累积足够的历史数据，也就无法对模型进行技术进行及时的迭代更新，其有效性也就面临很大考验。
　　大数据风控面临哪些问题？
　　发展大数据风控无疑是行业必经趋势，但其发展道路肯定也不是一帆风顺，还是面临很多障碍和困境。
　　首先是数据源的问题。数据量需要进一步扩大，为模型提供训练数据方面的支撑。对于一些缺乏信用数据的群体而言，目前很多线下行为都还没有数据化，线上数据也比较有限，对于这类群体，各种行为线上化、数据化进而将数据结构化，需要有一个过程。近些年来随着智能手机与社交网络应用的普及，很多缺乏信用数据的群体在线上有了一些数据，但数据量还需要进一步增加。未来物联网的发展可能带来更丰富的数据信息，辅助进行风控决策。
　　其次是面对的欺诈行为层出不穷，不断考验模型的有效性。总会有想要骗贷的群体对反欺诈模型进行研究，寻找漏洞以骗取资金，各种伪造技术也助长其欺诈行为。一个模型出来以后，刚开始可能比较有效，但面对新出现的欺诈行为可能又缺乏辨别能力，导致模型精准度下降。这就需要大数据风控模型在试错中不断迭代，加入更多复杂特征和更多维度的特征。这对于大数据风控公司的技术能力是持续的考验。
　　另外，大数据风控的发展要避免场景、行业、授信人群的集中化。企业做大数据风控，往往会选择一个场景、垂直行业或细分人群进行切入，这样可以将一个场景做深做透，深度分析、利用该领域的数据，但从金融的规律看，信贷过于集中于某个领域可能带来风险。读秒CEO周静表示，在做资产的时候，包括人群区域性、资产类别尽可能得做分散。零售信贷行业很多风险事件是因为行业对某一个群体人的过度的授信，导致风险延伸到整个经济。如果集中在某个场景或者某一类人群，风险可能越来越大，最终对行业市场有一个很大的冲击。
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(最多只允许输入30个字)大数据风控中，怎样判断一个公司的好坏
& & 在互联网金融行业，不少人都对&大数据风控&有一种迷思：认为只要数据够&大&，就能有最牛的风控体系和行业最低的坏账率。
& & 这未免理解地过于简单了。小编最近专访了金融服务集团PINTEC旗下智能信贷公司读秒的科学决策总监任然。任然告诉小编，其实做大数据风控是一个挺细致的事儿，大数据风控，重要的不是数据本身，而是对数据的理解（类似的话，小编之前也听哈佛大学的GaryKing教授说过。King教授说，Bigdataisnotaboutthedata&&大数据的价值不在于数据本身，而在于它背后的数据分析）。
& & 在专访中，任然回答了大数据风控行业数据的来源、风控模型如何建构、什么样的数据才会被视为&有用&、中美两国在大数据征信体系方面的不同等问题。在他看来，中国的大数据征信体系的完善还有很长的路要走。
& & 做大数据风控的公司，手头的数据源都差不多
& & （注：以下内容根据对任然的采访整理而成，文中小标题为小编所加。）
& & 我们做的业务，学名叫作&零售信贷&。简单来说，我们会对应该给一个人贷多少钱、贷多长时间作一个评判，这个判断100%是基于数据分析作出的。
& & 我们数据的来源分内部数据和外部数据。内部数据包括：用户在我们平台上以前的借贷记录，用户申请时的行为数据，我们内部的黑名单、灰名单等。
& & 外部数据的来源包括：现在比较常见的八家个人征信机构（小编注：2015年1月，央行开始允许芝麻信用等8家机构开展个人征信业务）。我们还会对接一些用户银行卡的字段数据，在用户授权的前提下，我们会把这个卡的信息和银联的相关数据去比对。
& & 我们现在接入的外部数据有四五十家，但这不意味着这四五十家的数据都会被用到风控建模中去。如果它们提供的变量不完全是我们最想要的，我们会做一些联合建模。现在市面上比较常规的做大数据风控的，数据源都相差不大。
& & 我们认为，数据本身价值很有限，只有理解数据后，把这些数据进行解释，最后运用进去（实际应用），才是有价值的。
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从16年3月份开始走入理财的大门，后来无意间关注了小她，现在已有半年之久。这一年是我成长中重要的一年，对这个存在着巨大生活压力的社会有了更深刻的理解，也对自己的生活愿景有了模糊的规划线。开始知道了保险的作用，慢慢了解定投基...
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蚂蚁借呗利息高吗？蚂蚁借呗利息怎么算？ 同银行贷款一样，蚂蚁借呗也是一项消费信贷产品，通过借呗申请贷款是要支付一定的利息的。那么，2017蚂蚁借呗利息高吗，蚂蚁借呗如何降低利息呢？下面随小编来简单的了解一下吧。 蚂蚁借呗利息...
携程网目前推出建行汽车卡购买全国多家五星酒店（包含香港澳门）套餐，统一价166元的活动，明天3月4日10:00开抢，本月限230单。由于该卡需付年费，持卡人并不是特别多，因此还是有一定抢到概率。 活动对象 龙卡汽车卡银联卡持卡人，包括...
各位网友晚上好哟，享受周末的时候可别忘了薅羊毛哦~每周六（上午11点起），使用农行62开头银联信用卡绑定农行ApplePay或HCE，至全国屈臣氏活动门店单笔消费满120元或以上可享立减60元优惠，每周限量2000个名额 电影 银联：周六11点开始...
2月不知道大家的钱包可好，反正小小值是已经病入膏肓，谁让2月有个你死我死日，情人节呢三月信用卡指南网购海淘 但3月不买小小值也做不到啊，那只能抠（jing）门（ming）地看着优惠才下单 境内网购 浦发银行 信用卡：2月10日起至6月30日...
中信信用卡最新优惠 3月份中信信用卡刷卡优惠活动 中信银行 1、9积分专享新客户礼遇 日-日，首次申请指定中信信用卡的新客户，于卡片批核60天内（含）达到以下指定条件，即可获得 新客户专属权益 。 礼品包括：专...
【优惠汇总】兴业银行信用卡2017年3月份境内外刷卡优惠活动一览 兴业银行 1、玩转积分季，迎新享好礼 一重礼：绑定微信送2，000积分 核卡后60日内，首次绑定信用卡官方微信，获赠2，000积分 如何绑定微信：关注兴业银行信用卡中心微信公...
银行信息港财经：《奇葩大会》最新一期，中国知名母婴电商蜜芽的创始人兼CEO刘楠在节目里撒了一波鸡汤：铠甲永远不是别人给你的，是你以最赤诚的肉身去面对每个人，在你遇到恶的时候，这个硬的东西会来刺伤你，让你痛但痛过之后，你会长...
近日，古力娜扎、江疏影等正在参加《花儿与少年》第三季的拍摄，网友也不时会晒出偶遇照片。3日下午，有网友晒出花少团在海边录制的照片，照片中，众星都穿着海滩装出镜，古力娜扎和江疏影也穿着比基尼和薄纱亮相，大家看到照片后，不免...
日本20岁女星工藤绫乃外型甜美清新，2009年参加国民美少女选拔获得冠军，隔年便跨进演艺圈当演员。她2日惊传私人住宅遭到不明人士安装针孔摄影机，而嫌犯居然就是维护管理公司的职员，引起网友关注。 工藤绫乃近日在家中角落发现了针孔...
银行信息港财经：中国互联网违法和不良信息举报中心盘点2月份十大网络谣言。 谣言1:多地流传虚假H7N9疫情的网络谣言 2月份，山东、河南、四川、湖北、河北等地陆续流传虚假H7N9疫情的网络谣言。这些谣言有的附有数张所谓的医院抢救照片...
银行信息港财经：今天(4日)凌晨2时许，被马来西亚遣返的金某遇害案朝鲜籍嫌犯李忠哲(音)抵达北京首都机场三号航站楼，并立即被守候在这里的各路媒体围追堵截，最终由朝鲜代表团护送迅速离开现...
银行信息港财经：中国在数次警告韩国方撤离萨德部署系统，多次无果之后，中方限韩令升级，如今关于韩国的各种视频已经全部下架，同时韩国乐天在中国受到了强烈抵制。 韩国军方确定乐天星州高尔夫球场为萨德部署地后，韩国媒体开始大肆渲...
目前，乌鲁木齐住房公积金管理中心对老弱病残孕、单位集体等开通了上门服务绿色通道。为方便市民提前预约，该中心公布了各管理部预约电话。 2月23日，记者从乌鲁木齐住房公积金管理中心了解到，近期，该中心召开在两学一做学习教育中开...
每个月发工资的时候，真是又兴奋又心累啊，兴奋的原因自不必说，每个月上班不就盼着这一天早点到来吗？心累的原因嫌工资这点就不说了，而是本来就不高的工资还要交那么多的五险一金。 大白就常常听到一些职场小朋友对此事愤懑不已，其实...
上海公积金自助机具查询服务又添新成员工商银行也加入了大家庭 为方便广大缴存职工了解个人住房公积金账户信息，市公积金中心在已与多家银行开展合作开通了建设银行、农商银行、浦发银行、上海银行、交通银行、农业银行携手推出自助机具...
住房公积金应尽量取出来 公积金存在账户上并不划算，因为当年缴纳的部分只能获得活期存款利率，而往年缴纳的则只能获得三个月的定期存款利率。可如果取出来投资医界贷理财产品，就能获得8%-10.5%的预期年化收益哦~比躺在银行收益高多啦...
12月12日，工商银行湖南省分行营业部与长沙住房公积金管理中心、湖南长银担保投资有限公司举行住房公积金组合贷款三方签约仪式。至此，长沙公积金组合贷款的支持银行已增至4家除工商银行外，长沙公积金组合贷款的支持银行还有建设银行、...
上海公积金提交的过程及所需材料： 昨天晚上从公积金网站(/)下载填写了两张表格（非常easy），复印了身份证，带了银行卡。早上去静安区这边的公积金办公室8点45分开始，8点50分完成，收到确认文件一份。 我申请了20...
为纪念 三八 国际妇女节107周年的到来，临泽县人社局积极组织妇女开展活动。一是提前部署，统筹安排。该局提前通知各股室结合自身特色安排纪念活动；二是内容丰富，形式多样。既有展显妇女风采的 2017暴走吧女人，昭武户外庆3.8节徒步活...
两会将至，东方财富网的最新调查显示，财政政策是网民关注的焦点话题之一。关于今年的财政政策，2月21日的政治局会议已经定调，即：将继续实施积极的财政政策。因此，不少网民预计今年的政府赤字目标会高于去年的3%；至于增加的预算更多...
甘肃临泽县社保局多举措保证职工门诊慢性病医疗费按时发放 甘肃临泽县社保局坚持以人为本、 经办就是服务 的理念，始终以服务经济、保障民生、建设和谐社会为宗旨，按照稳步扩面、规范管理、完善政策、优质服务的原则，通过加强政策宣传...
两会 年年开，你知道是哪两会吗？ 两会 为什么要在三月开？政协会议为什么要在人民代表大会之前召开？今年两会有哪些看点？又有哪些热点话题？外国媒体看 两会 又最关注什么呢？快跟杭小工一起来看看！...
信息名称： 民政部 财政部 人力资源社会保障部 国家卫生计生委 保监会 扶贫办等部门印发关于进一步加强医疗救助与城乡居民大病保险有效衔接的通知 索引号：
信息格式： .DOC 发布机构： 扶贫办 组配分类： 规范...
深圳市人力资源和社会保障局关于《深圳市人力资源和社会保障局行政执法岗位责任制度》的公告 为保证人力资源社会保障法律、法规、规章的有效实施，提高行政执法效能，明确执法人员的岗位职责，制定本制度。 一、实施目标 保证法律、法规...
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