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2019年黑龙江公务员考试申论真题及答案(公检法)
2021年黑龙江公务员考试申论真题(公检法) 一、留意事项 1.请阅知:本题本由给定材料与作答要求两部分构成,满分100分。考试时限为150分钟。其中,阅读给定材料参考时限为30分钟,作答参考时限为120分钟。 2.请在题本、答题卡指定位置上照实填写本人的姓名、准考证号,并用2B铅笔将答题卡上准考证号对应的数字涂黑。 3.请用黑色字迹的签字笔或钢笔在答题卡指定区域内作答,超出答题区域的作答无效! 4.全部题目一律使用现代汉语作答。未按要求作答的,不得分。 5.不允许在作答内容中体现本人姓名,否则成果记为零分。 6.严禁折叠、污损答题卡! 7.监考人员宣布考试开头时,方可开头答题。 8.监考人员宣布考试结束时,考生应马上停止作答,将题本、答题卡翻放,待监考人员确认数量无误、允许离开后,方可离开。 提示:请严格根据以上要求作答! 二、给定材料 材料1 随着移动互联网、大数据、云计算技术与金融的深度结合,信誉经济已深化到城市生活的方方面面,不用交押金、不用办卡,市民在信誉图书馆足不出户就能线上借还图书;拥有市民卡的持卡人通过医信付可以享遭到先诊疗后付费的优待政策,处理了就医前充值排队带来的不便;先住后付的免押金信誉住服务遍及全国各大酒店;免费借用雨伞和充电宝的信誉借还服务掩盖了机场、地铁等次要的交通枢纽,很多城市在医疗、交通、政务等领域,先享受服务后付费、信誉认证等模式已经悄然兴起,以个人信誉体系为基础的信誉经济,正在静静转变中国。来自蚂蚁金服的一组统计数据显示,2021年全国便已有381个城市开启了信誉免押服务,有近2000万人享受过免押服务,合计免除押金超过150亿元。无现金社会的背后,不只是人们领取方式的转变,更是人们信誉的累积,看不见摸不着的个人信誉,,在逐渐变现。 2021年6月,国务院发布了《关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推动社会诚信建设的指点看法》,指出:依法依规运用信誉激励和约束手段,构建政府、社会共同参加的跨地区、跨部门、跨领域的守信联合激励和失信联合惩戒机制,促进市场主体依法诚信运营,维护市场正常次序,营造诚信社会环境。截至2021年2月底,各部门已经签署联合惩戒备忘录51个,联合激励备忘录5个,既包括联合激励又包括联合惩戒的备忘录3个,制定联合奖惩措施100多项,初步建立起发起-响应-反馈机制,实现了备忘录对重点领域全掩盖及跨地区、跨部门、跨行业的奖惩联动。各地区各部门协同联动,通过守信联合激励和失信联合惩戒,既做联合监管的加法,又做优化服务的乘法,实现守信者一路绿灯,失信者到处受限的局面。 材料2 《左传昭会八年》中有君子之言,信面有征,故怨远于其身之语。其中,信而有征即为可验证其言为信实,或征求、验证信誉。在现代社会,征信就是专业的、独立的第三方机构为企业或个人建立信誉档案,依法采集、客观记录其信誉信息,并依法对外供应信誉信息服务的一种活动,它为专业化的授信机构供应了一个信誉信息共享的平台,个人信息征集包括以下几个方面状况:个人身份信息、居住信息、职业信息、信誉买卖信息、个人住房公积金信息、个人养老保险金信息、个人缴纳水费、电费、燃气费等公用事业费用信息、个人欠税信息、法院判决信息等。征信机构采集的信息都是个人在经济金融活动中产生的信誉信息,对于一些与信誉无关的信息,则不予采集。个人信誉评分、个人信誉报告是征信机构供应的产品,反映信息主体的信誉情况。 2021年1月,中国人民银行下发《关于做好个人征信业务预备工作的通知》,同意芝麻信誉、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信等8家机构开展个人征信业务试点。 芝麻信誉是阿里巴巴集团蚂蚁金服旗下的子公司,信誉信息次要来源于阿里巴巴的电商买卖数据、蚂蚁金服的互联网金融数据,并与公安网等公共机构及商业合作伙作建立数据合作。芝麻信誉依托阿里云的大数据分析技术,整合分析用户的个人信息,涵盖了信誉卡还款、网购、领取转账、理财、水电煤缴费、租房信息、社交关系等方面,从用户的信誉历史、行为偏好、履约力量、身份特质和人脉关系五个维度评价用户的还款意愿和还款力量,对不同的用户给出相应的芝麻信誉分。芝麻信誉分是依据采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信誉评分,
分值范围从350分到950分,分值越高代表信誉水平越好,较高的芝麻分可以关心个人获得更高效、更优质的服务。芝麻信誉已经与北京银行签署战略合作协议,并已成为蚂蚁花呗,蚂蚁借呗等互联网金融领域快速授信、现金分期服务的信誉依据,同时与合作伙伴在租车、租房、婚恋、签证、公共事业服务等多个生活领域绽开合作。 腾讯征信依托于腾讯集团,由旗下财付通团队担任,信誉信息次要来自社交、嬉戏、电商及第三方领取平台和合作平台,通过QQ、微信、财付通、QQ空间,腾讯网、QQ邮箱等社交网络上的大量信息,如在线时长、登录行为、虚拟财产、领取频率、购物习惯、社交行为等,利用其大数据平台TDBank,采集并处理包括即时通信、SNS、电商买卖、虚拟消费、关系链、嬉戏行为、媒体行为和基础画像等数据,并利用统计学、传统机器学习的方法,综合调查用户的消费偏好、资产构成、身份属性和信誉历史四个维度,为用户建立基于线上行为的征信服务,