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据麦肯锡全球资深董事合伙人、中国区金融机构咨询业务负责人曲向军介绍:“全球前50大银行中,90%以上都在积极应用高级分析技术。全球领先银行将息税前利润的15%至17%投入到数字化、科技和大数据领域,科技和大数据人员占到总人数的17%左右;与之相比,中国银行业的相关人才比例不足5%。拥抱大数据、提升银行竞争力已是整个行业的共识,能够率先转型为‘科技银行’‘数据银行’的金融机构,将在未来10年领跑同业。”

当然,法律并不能一劳永逸自动解决反限制竞争中的所有问题,在补齐短板完善法律的同时,还应加强行业自律,强化反垄断执法效能,让法律真正彰显“钢牙利齿”的威慑作用。

对此,《报告》给出了三项战略举措。首先,制定价值驱动的大数据实施路线图:通过大数据诊断,识别出银行的机会点,定义并对大数据用例进行优先排序,制定最佳实施路线图,在全行上下达成共识;其次,端到端大数据用例试点:通过落地1至2个试点用例,跑通端到端大数据用例闭环,对用例进行快速迭代优化,并验证其业务价值,实现速赢;最后,夯实支撑体系,加速大数据规模化落地:对于一家信息科技预算在10亿美元的银行而言,简化、梳理及优化数据管理工作,每年能给其节省0.71亿美元。银行需在18个月内循序渐进地建立大数据卓越中心,招募并培养大数据核心人才,完善数据治理机制,以及构建大数据相关系统,是保证大数据规模化落地的重中之重。

与一般的垄断行为相比,mg游戏送彩金38限制竞争这一垄断行为因为众多经营者相互间心照不宣的默契配合,对市场公平竞争所造成的危害更大。我国首部《反垄断法》实施后,执法部门查处了大量限制竞争的案件,虽在一定程度上遏制了限制竞争行为在市场上的滥用,但仍未从根本上扭转该类不正当竞争行为的多发。在这种背景下,通过制定反垄断合规经营指南补足法律和实践之间的空隙,并以完善的法律指导反限制竞争执法实践,具有最直接的现实针对性。

但需要注意的是,现阶段,国内银行在大数据规模化方面还存在几大共性问题,如:大型银行往往耗费大量时间和金钱,从全面数据治理开始大数据规模化应用,但这些投入却久不见价值;小型银行则畏难情绪严重,较差的数据基础致使他们多止于观望;此外,各类银行还普遍存在模型搭建与业务场景应用“两张皮”的情况,未遵循“用例驱动”和“闭环循环优化”原则;大数据人才匮乏进一步制约了规模化应用。

张智全/文“限制竞争”是指经营者单独或者联合实施的妨碍或者消除市场竞争、排挤竞争对手或者损害消费者权益的行为。作为一种典型的市场垄断行为,限制竞争有悖市场公平竞争原则,不仅破坏市场秩序,而且助长“劣币驱逐良币”的恶性循环,危害经济的健康发展,必须依法严加遏制。此番国家市场监管总局明确给限制竞争这一垄断行为划出法律红线,其用意正在于此。

此番《征求意见稿》不仅对合谋搞限制竞争的经营者划出了底线,还对经营者是否具有市场支配地位明确了评估和判断标准,并对经营者的整个合规管理作出了规范性指导,这对避免经营者不小心踏入《反垄断法》“雷区”,以及促进反垄断执法的顺利开展,都大有裨益。

《反垄断法》施行至今已有10余年,虽然对限制竞争作出了禁止性规定,但相关规定主要着眼于原则性规范,未能很好解决执法实践中的诸多实务问题,以致法律在反限制竞争中陷入了“心太软”尴尬。特别是经营者是否具有市场支配地位界定标准的缺失,不仅加大了监管成本,也在事实上导致了限制竞争这一垄断行为不能在源头上被有效防范。

补齐法律短板 反限制竞争更可期

大数据规模化应用是大势所趋

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本文来源:签到送彩金棋牌 责任编辑:彩票app下载送彩金48 2019年12月06日 12:04:21

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