工業大數據在企業征信中的應用現狀與挑戰

郭澤民

摘 要：長期以來融資難制約著企業的發展，國家出臺了各種政策試圖解決這一老大難問題。然而問題產生的原因在于企業與金融機構之間存在的嚴重信用信息不對稱，單一政策手段很難從根本上扭轉這一局面;文章探討了伴隨工業大數據等新一代信息技術蓬勃發展，將信息化手段與具體金融征信相結合，為解決企業融資難問題帶來了新的思路。

關鍵詞：企業征信;工業大數據;企業信息采集

一、引言

近年來國內工業企業面臨形勢日趨嚴峻，數據顯示，2020年上半年規模以上工業企業利潤同比下降12.8%。7月，工信部等十七部門聯合印發《關于健全支持中小企業發展制度的若干意見》，從制度層面減輕中小企業融資負擔。《意見》指出：“建立健全中小企業信用評價體系，完善金融信用信息基礎數據庫，創新小微企業征信產品，高效對接金融服務。” 工業大數據通常包括企業信息化數據、工業物聯網數據和外部跨界數據。然而如何高效利用工業大數據等技術采集監測企業、創新征信產品仍是一個懸而未決的課題。

二、工業大數據在企業征信中的應用現狀

數據顯示，截至2020年7月末，國內已有133家企業征信機構完成備案，僅少數企業征信服務商應用大數據技術支撐業務開展。目前，國內僅有常州天正工業發展股份有限公司成為全國唯一的工業大數據征信單位，天正的征信系統以企業生產設備數據為表征，把單個生產指數和全社會生產指數作對比，以此來判斷中小微企業設備帶來的生產能力，方便金融機構對中小微企業進行授信。自上線“工業大數據金融服務平臺”開始，累計協助1200多家客戶融資。

三、工業大數據征信面臨的挑戰及原因

從全國范圍看，基于工業大數據征信服務發放的銀行貸款微不足道。面臨著復制推廣難、企業覆蓋率低、開發應用水平低等挑戰，原因可以歸結為：

（一）工業大數據征信服務商誕生難

工業大數據征信服務本質上是利用企業日常生產過程中產生海量數據，通過數據清洗加工及分析，應用征信模型將數據轉化為征信指標的過程，屬于工業大數據與金融服務交叉融合應用領域，要求服務商對于技術有深刻理解的同時準確把握金融機構的服務需求?，F實情況是，國內工業大數據服務商多是由傳統IT服務集成商、工業自動化集成商轉型而來，天然缺乏對金融業務敏銳度;傳統的第三方企業征信服務商，其數據主要來源于工商、稅務等國家政府部門，屬于二次間接數據，存在更新頻率低、數據類型不全面、可進行修飾篡改等缺陷。

（二）企業自身信息化水平低下

近年來工業互聯網得到快速發展，但我國工業企業總體信息化水平仍然較低。在2019工業互聯網峰會上，工信部部長表示：“我國工業互聯網發展加快從概念普及進入實踐深耕階段。盡管我國工業互聯網開局良好，但也面臨產業基礎薄弱、核心技術能力不強等挑戰?！逼髽I自身信息化水平的低下，造成工業數據采集傳輸困難，工業大數據征信變成了無源之水，嚴重制約了行業發展。

（三）地方政府缺乏政策統籌

工業大數據應用是以工業企業為數據來源主體，數據本身與企業核心技術、商業信息高度相關。由于工業大數據征信服務商自身多為民營企業，工業企業對于工業大數據征信服務商接入、采集自身工業數據存在較強的顧慮與疑慮，需要政府在其中發揮支持、規范和引導作用。然而由于國家支持政策出臺時間較晚，各地政府在推進工業大數據、工業互聯網建設中，鮮有將工業大數據征信應用建設納入行動計劃的先例，導致發展緩慢。

四、推進工業大數據征信行業發展的對策

（一）制定系列政策形成統籌推進合力

要從戰略高度重視推進工業大數據征信工作。工業大數據征信不僅僅有助于解決中小企業融資難、融資貴的難題，過程中所采集的各類生產數據經過開發應用，可幫助工信、稅務等多個政府部門全面、實時了解企業生產經營動態，尤其對于維護制造業供應鏈體系安全有著重大意義。應著統籌資源形成工作合力推進工業大數據征信工作開展，要盡快制定落地政策，促進工業大數據征信行業發展。地方政府要圍繞行業準入條件、財政支持政策等方面探索制定一系列政策，形成促進工業大數據征信發展的政策體系。

（二）創設工業大數據征信經營主體

受制于各種因素，國內工業大數據征信服務商數量、質量嚴重不足。在這種條件下，各地方政府理應主動作為、創新理念，以地方國資作為發起人，聯合國內工業大數據、工業互聯網龍頭企業，銀行等金融機構發起成立工業大數據征信服務公司，樹立起安全可信的公司形象，消除工業企業疑慮，帶動全國工業大數據征信行業發展。

（三）創新工業大數據監測采集手段

數據采集是發展工業大數據征信的基礎。針對工業數據采集困難的問題，要以市場手段為主，行政手段為輔，在法律法規框架內創新工業數據監測采集手段。以工廠能源管理、設備預測性維護等成本低、見效快的服務為切入點，根據企業自身情況選擇性采集生產設備產生的時序數據、現場環境物理數據等多維度數據，支撐工業大數據征信業務開展，同時滿足政府部門運行監測分析需求。

參考文獻：

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