以大數據思路建設社會信用體系

□李利智

以大數據思路建設社會信用體系

□李利智

大數據的演進經歷了web 1.0時代（這個時代人們通過數據了解知識，主要形式表現為線上網頁的瀏覽，是一種對數據被動的接受）和web 2.0時代（這個時代開始注重交互式體驗，并基于此產生了許許多多的數據衍生應用），如今利用傳感器收集數據的web 3.0時代已經來臨，數據混聚、衍生富集，數據量級和復雜性都遠超前兩個時代，正如前亞馬遜首席科學家、斯坦福大學講師維根教授所言“數據是新的石油”。數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對社會信用體系建設產生重要影響，具體表現為：

大數據熱強化了社會的數據意識，推進信用量化。長期來中國社會文化一直缺乏精確的數據意識，中國人的傳統習慣是定性思維而不是定量思維，這種文化阻礙了信用在中國的發展。數據是定量化的、表征精確的事實，數據使得信用可評價、可計算，將誠信危機重塑為可量化的風險，能夠幫助人們從社會海量數據中發現信用風險、創造信用價值、提升信用意識，這對于社會信用體系建設是至關重要的。

信用數據采集渠道得以大幅拓寬。信用數據來源的廣度和深度不斷延伸、細分度日益精確且不斷變化、采集渠道和方式越加多樣化。

信用數據存儲和處理方式遇到了巨大挑戰。一是需警惕“數據沼澤”，海量數據如果未能得到妥善處理，昂貴的數據倉庫將淪為數據儲藏室；二是信用數據分析方法迫切需要升級，過去單一維度的數據分析已經無法應付多維度的數據結構，需要搭建統一數據架構，將更加復雜、看似無關聯的信用數據整合分析。

信用產品和服務水平得到明顯提升。基于大數據，可以提供各種基礎信用產品和增值信用產品、定制化的數據處理服務，并且通過社交媒體獲取對信用產品和服務的反饋，進一步優化信用產品和服務。

基于以上影響，對大數據時代加快社會信用體系建設提幾點建議。

以大數據思路重構社會信用體系建設框架。首要是提升信用數據匯集的豐富度，構建多層次、多維度、多樣化的信用數據體系。譬如，評判一家企業的信用，既要歸集企業守信能力的相關數據，包括企業資產和現金流、影響企業經營的內外部環境、政策因素等，也要歸集企業守信意愿的相關數據，特別是企業及企業決策者、管理者過往行為習慣的各類行為數據。其次要拓展信用信息平臺功能。大數據價值的完整體現需要多種技術的協同，搜索引擎、云計算、云儲存、數據挖掘、算法分析等新技術使用必不可少，而信用信息平臺將是實現多種技術運行的載體和展示窗口。三是要擴大信用產品及服務的社會覆蓋，推動滿足社會各界不同層面的需求。成熟的信用應用體系，既要優化傳統的信用評分評級，區分出不同信用主體的信用等級，還要可以面對不同等級的信用主體，開放不同的權限，更細致、更有針對性地界定信用服務邊界。

以信用大數據建設為抓手加快推進體制機制創新。當務之急是建立符合大數據背景的信用制度。“法無授權不可為”，必須加快推進信用立法進程，解決信用體系、服務標準問題，確保大數據時代信用數據的采集、整理、加工、分析和使用等有法可依。二是推進信用資源開放共享。引導各類機構在保護隱私、責任明確、數據及時準確的前提下，整合和開放數據，構建政府和社會互動的信用信息采集、共享和應用機制，促進公共信用信息與非公共信用信息交互融合。三是加快信用標準統一進程。以公民身份號碼為基礎，實施公民統一社會信用代碼制度。以組織機構代碼為基礎，實施法人和其他組織統一社會信用代碼制度。

培育具有自主創新能力的信用服務大企業。解放思想，充分發揮市場機制的決定性作用，著力培育市場化的信用服務機構和互聯網企業，更好地發揮社會機構在社會信用體系建設中的作用。支持信用服務機構和互聯網企業以需求為導向，創新提供信用調查、信用評估、信用擔保、信用保險等產品和服務。鼓勵信用服務機構加強與企業法人和各類市場機構的合作，豐富信用產品應用場景。

作者單位：浙江省信用中心