大数据背景下的企业信用档案系统共建

文 / 王春华

大数据背景下的企业信用档案系统共建

文 / 王春华

当前，我国企业信用档案系统管理中存在着征信系统数据缺失、系统安全性差、征信体系尚不完善等问题。大数据技术能够从数据收集、信息更新、系统互联与共享以及征信监管等多方面为企业信用档案系统的构建提供有力的技术支撑。现阶段，为了加快经济发展和社会进步，需要加快征信法律体系建设，充分利用大数据技术加快各部门（或行业）的信用信息整合，加快互联共享的现代化企业信用档案系统共建，营造诚实守信的商业环境。

大数据；征信体系；企业信用档案

大数据是一种数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征，其获取、存储、管理和分析数据的能力大大超出了传统数据库软件工具[1]。大数据不仅可以将数据汇集起来，而且可以从汇集起来的数据中整理分析出有价值的信息。

由于企业信用档案数据量大、分布广，被各单位独立存储，加之我国征信系统发展较晚，导致这些信息的有效使用率非常低。而大数据技术的不断进步和互联网技术的快速发展使得对这些海量的企业信用档案数据的处理、存储和分析成为可能。大数据技术的运用对于构建互联、共享的企业信用档案系统，完善我国企业征信体系有着相当重要的意义。

一、大数据技术对企业信用档案系统构建的重要性

（一）大数据技术为企业信用数据的收集和评价提供技术支撑

传统的数据收集过程繁琐，诸多因素的限制使得传统征信数据容易失真或产生偏差，甚至滞后失效。大数据征信采用云计算技术与互联网数据相连通，通过互联网快速收集，高效处理海量数据，并通过快速计算保证信息实时更新。[2]大数据覆盖面更广，维度更全面，能有效避免主观判断的影响，确保评价结果的真实性，为传统征信的数据搜集和分析提供有力的技术支撑。

（二）大数据技术有利于企业信用信息的及时更新

信用信息不能及时更新是企业征信管理实践中的一个难题。企业的信息瞬息万变，如不能及时将这些变化记录下来，将很难保证数据分析的准确和严谨。大数据技术可以在很短的时间内把企业的相关信息数据快速收集起来，进行分类和处理，将企业与企业之间、企业与政府之间的联系记录下来，从而更容易对企业做出更为全面和客观的信用评价。

（三）大数据技术有利于企业信用信息的互联和共享

目前市场上的信用信息管理系统，既有政府部门管理的，也有某个行业或协会或组织管理的。这些分散的系统信息只在某个部门或行业使用，覆盖面较低，给信息的整理利用和监管带来很大困难。大数据技术的出现为企业信用行为的分析和监管注入了新的力量。利用大数据技术，我们可以把各个分散的系统接口联通起来，实时监控企业信用信息的变动，根据实际需要及时对外公布变动信息，对守信企业给予激励，对失信企业给予惩戒。通过信用信息的互联，政府相关部门或社会公众能够对企业的经营行为进行及时、有效的监督，督促企业合法合规经营。

二、企业信用档案系统建设中存在的主要问题

（一）立法滞后导致企业征信缺乏法律依据

我国征信立法的滞后突出表现在以下几个方面：一是对于互联网、大数据等新技术的系统应用缺乏相应的制度安排和法律保护，对违规企业的追责缺乏适用的法律依据；二是对政府信用信息的密与非密、企业信用信息中的公开信息与商业秘密、个人信用信息中的公开信息与个人隐私的界定不清晰，导致信用中介机构向社会公开进行信息披露时无法可依[3]； 三是部分征信管理工作人员对于数据管理、使用的安全意识不强，法律观念淡薄，甚至存在泄露或倒卖企业及个人征信信息的行为。在具体的举证、处罚环节缺乏适用的法律法规，使得责任追究困难重重；四是对失信的企业惩罚力度不够，对守信的企业激励不足，使得企业缺乏共享真实、全面的征信信息的动力。

（二）现有征信信息没有发挥应有作用

近年来，一些企业频繁出现失信行为，如恶意骗贷、偷税漏税、假冒洋品牌、哄抬物价、售后服务差、产品质量低劣等，已在市场上造成恶劣影响，其中超过60%的企业失信行为之前已在企业诚信档案中留有记录，只不过这种记录没有发挥出应有的控制作用。随着我国对外经济贸易联系的日益紧密，国内会有更多的企业将市场扩展至海外。在国际市场上，企业诚信将受到格外重视，如果我国企业在国际交往中频频失信，不但会影响自身发展，更会影响到国家形象[5]。

（三）征信系统覆盖率偏低，标准不统一

当前，我国征信系统覆盖率偏低。以央行征信系统为例，截至2013年底，央行征信系统中有征信记录的人群有3.2亿人，约占人口总数13.5亿的23.7%，远低于美国征信体系对人口85%的覆盖率。传统征信覆盖率较低主要是由于数据种类比较单一，来源渠道狭窄，数据采集困难、成本过高[4]。另外，我国企业征信体系指标在各行业的分类差异较大，标准不统一，尚未与国际接轨。这无疑大大影响了企业征信工作的开展，不利于企业信用档案系统建设。部分单位内部征信系统由于缺乏专业人员，对操作的流程和业务标准掌握不够，导致征信系统未能得到有效利用。

（四）企业信用信息分散化，未实现全面整合和共享

目前，我国很多单位和企业都建立了信用档案，如银行、司法、海关、质检、卫生检疫等部门，不少大型企业集团也已结合业务信息建立起客户的诚信档案。这些信用档案虽包含着丰富的企业信用信息，但由于分散保存而没有发挥最大用途。从实践上看，由于我国的征信体系无固定形式，征信管理在不同的地域、部门和行业相对独立，信息数据系统差异较大。一方面，这导致部分行业和部门基于自身利益和安全考虑，对客户征信信息进行加密保留，不愿意对外公开和共享，大量高价值的信息被闲置浪费。另一方面，由于信息共享的复杂性和共享技术的落后，大部分地域、部门以及行业难以有效整合一个完整的征信体系，做到数据共享。虽然部分发达城市和地区正在尝试建立联合共享的征信系统，但到目前为止，仍未能建立起有效的企业信用档案系统整合共享机制。

三、基于大数据共享的企业信用档案系统共建策略

2013年，世界银行国际征信业委员会制定的《征信国际通用原则》指出，征信数据要准确、及时和充分，信息来源要制度化、系统化；数据要保存足够长的时间；数据处理要安全、可靠、高效；在法律和监管环境上要确保清晰、可预测、非歧视性、恰当并支持数据主体权利；在征信机构的治理上要确保机构治理科学有效。这表明，完善的征信体系、诚实有序的社会环境对于任何企业和个人来讲都至关重要。大数据技术为我们建立完善的企业信用档案系统提供了有效工具。我们要充分利用这一工具加快企业信用档案系统建设。

（一）加快征信法律体系建设，为大数据的应用提供法律保障

政府相关部门应尽快制定系统的针对各行业企业征信管理的法律法规，逐步完善企业征信法律体系建设，确保企业征信有法可依。统一征信数据标准、明确操作流程，保护企业征信信息安全，对违法行为进行处罚，消除企业因信用档案数据泄露而造成损失的担忧，使大数据技术的应用具有充分的法律保障。在此基础上，各地方政府相关部门要加大企业征信法律法规的宣教力度，提高社会成员诚信守法意识，提高地方诚信水平，加大对违规企业的处罚力度及守信企业的激励，为发展征信事业、创建诚信文化、建设社会信用体系营造良好的社会环境，提供全面的法律保障。

（二）依托大数据做好企业征信数据的多维度采集、存储和分析

中国的经济主体的征信信息普遍存在于银行、工商、税务、法院等部门的历史业务数据中，如企业工商登记中必须公开的法人等信息、法院判决的公开文书、上市公司披露的信息等。这些数据具有较高的公信力和使用价值，可以直接通过大数据技术采集处理。大数据技术与企业征信的结合，可以快速拓展征信信息渠道，多维度采集征信信息，进行分布式存储，对数据进行挖掘和深加工，将这些无形的信息资源转化成实际的商业价值，促进企业信用档案系统的构建。

（三）运用大数据对企业进行征信评级

企业评估可以参考很多指标，如注册资本、员工数量、营业额以及是否是上市企业、是否有法律诉讼和相关处罚等。这些信息都可以作为企业征信评级的指标，通过大数据可以对这些数据指标进行采集和系统分析，作为企业信用和风险评估的参照，不断完善企业的征信评级体系。通过征信评级，可以将企业更加真实的征信信息公开，提高企业之间的信任度，从而促进企业间交易。需要注意的是，由于错误信息的干扰，大数据是否能有效利用，还有赖于使用者对精确性优劣的重视，不能在应用过程中夸大和神化大数据的价值和作用[6]。

（四）构建互联共享的现代化企业信用档案系统平台

当前互联网快速发展，经济主体的各类交易行为也越来越多地与互联网联系起来。这些网络上的“交易痕迹”信息如果得到合理的开发利用，将会产生很大价值。互联网和大数据技术的不断发展，使得建立涵盖企业和个人信用信息的数据库成为可能。征信管理者可以将相关行业数据联网运行，运用大数据技术将企业、个人的各类信息链接起来，进行存储和分析，整合到互联共享的企业信用档案系统平台；通过实时采集、系统查询、异议处理、信用评级等多种形式实现信用信息的有效利用。经过平台处理的数据可开放给相关单位和个人，以增强企业或个人之间的相互了解和信任，促进交易合作。各级政府部门及相关机构可以利用大数据技术，通过企业信用档案系统平台做好企业征信的动态监控，确保对企业的客观评价，营造良好的商业环境。

随着互联网+时代的到来，企业的经营决策将会越来越多地依托大数据分析结果。因此，数据的真实性就变得非常重要。无论是信息的采集、存储及分析，还是动态监控、共享互联，大数据都为做好企业信用档案系统构建、加快企业征信体系建设提供了重要工具。我们要积极运用好大数据技术，加快企业信用档案系统共建，营造诚实守信的商业环境，促进经济发展和社会进步。同时，在加快企业信用档案系统共建中，要注意由于运营能力不足所导致的征信数据泄露问题，加强对经济主体的隐私保护。

[1]张安法.大数据时代要有大数据思维[EB/OL].http://www.cbdio.com/BigData/2015-06/25/content_3337099.htm.

[2]九次方大数据研究院.大数据打通金融征信市场[J].国际融资,2015(10).

[3]张启阳.加快征信体系建设优化社会信用环境[N].大连日报,2006-03-23.

[4]张健华.我国互联网征信发展与监管研究[EB/OL].http://www.cf40.org.cn/plus/view.php?aid=9241.

[5]倪刘根.我国商业企业诚信档案管理的现状与发展对策研究[J].档案学通讯,2012(05).

[6]张军,姚飞.大数据时代的国家创新系统构建问题研究[J].中国科技论坛,2013(12).

（责任编辑：虞志坚）

G275.9；F272

A

1005-9652（2017）05-0095-03

王春华（1985-），男，河北人，清华大学社会科学学院经济学研究所硕士研究生，研究方向：共享经济、大数据、企业信用档案建设、企业征信。