信用數字化應用場景分析:公共資源交易和金融服務管理

2021年08月26日

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為進一步推動各地信用數字化創新與應用,本文將聚焦浙江省公共資源交易金融信用風險防控領域的信用數字化典型發展案例,分析其模式特點,為全國信用數字化應用推廣助力。


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衢州公共資源交易信用應用場景


衢州市積極推動信用產品在公共資源交易領域的應用,在公共資源交易系統中應用信用報告,同時充分發揮第三方信用服務機構的人員、技術、服務優勢,實現招標投標、合同履行、工程監管、業主評價等信用信息的互聯互通、實時交換、整合共享,將信用狀況作為政府投資項目招投標、礦產土地招拍掛、政府采購、產權競價等公共資源交易選擇成交主體的重要參考,精準服務公共資源交易,推動信用體系建設,提高工程監管效率,優化市場營商環境,促進行業高質量發展。


數據歸集與評價

衢州市由政府出資采購第三方信用服務,由第三方信用機構負責信用數據歸集與評價。具體而言,其信用數據歸集與評價主要通過以下三種方式完成。


1.采集公開數據。通過自主搭建大數據采集系統,從全國范圍內縣級及以上行業主管部門、招投標綜合監管部門、市場監管、人社、公安、法院、檢察院等部門官方網站獲取信息。

2.接入機構數據。通過接入浙江省公共信用信息平臺、行業主管部門監管系統獲取數據。


3.自主提交糾正。基于工程領域大數據,運用神經網絡深度挖掘技術,對圖片、文件、報告等多種公告的正文或者附件,提取出主體信息、相關事由、最終結論等,進行數據清洗、甄別、分析、整理,周期性生成信用報告。市場主體可以根據結果提交補充材料,經核實后實時調整信用分數或等級。


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信用模型建立

衢州市出臺專項政策文件,將監管數據納入評價指標體系。第三方信用服務機構與浙江財經大學金融學院信用管理系教授團隊合作,在國家信用標準(GB/T 31950-2015)的基礎上,按照監管政策、市場需求、數據驅動三原則,對市場主體投標履約意愿、能力和行為表現,制訂了“5+30+48”三級跨部門、跨領域的企業信用風險分類指標體系,分值累計1000分。


具體而言,主要包括5個一級指標,30個二級指標,48個三級指標:


一級指標:基礎情況(分值110)、管控能力(分值190)、施工現場行為(分值360)、建筑市場行為(分值140)、公共信用(分值200);


二級指標:1.基礎情況:工商信息、發展進程、信息披露;2.管控能力:制度建設、資質信息、投標業績、創新能力、財務經營;3.施工現場行為:創優奪杯、安全標化、“紅黑榜”評比、檢查通報、日常監督、其他;4.建筑市場行為:持續經營、教育培訓、招投標行為、業主評價、承諾行為、其他;5.公共信用:基本情況、金融財稅、管制能力、遵紀守法、社會責任。


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評價模型的構建充分考慮公共信用在建設工程招投標領域的應用,評價指標中設置基本情況、金融財稅、管治能力、遵紀守法、社會責任等公共信用指標,模型累計分值1000分,公共信用指標200分,占比20%。


系統直接引用浙江省信用信息平臺的公共信用評價結果。針對省外市場主體,第三方機構通過技術手段從全國范圍內相關官方網站抓取數據,按照統一的指標進行評價,確保公平公正。  


信用評價等級分A、B、C、D、E五級,同時根據評價模型規則,如企業近五年存在串通投標、弄虛作假騙取中標行為,存在較大及以上生產安全事故,存在拒不支付勞動報酬的行為且數額較大或造成嚴重后果等行為的,信用等級直接下調一個等級;如企業存在行賄犯罪記錄、失信被執行人信息的,信用等級最高不超過D級,并進行信用風險提示。


結果反饋閉環

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投標人偽造信用報告參與投標,涉嫌弄虛作假的,依法記入招投標不良行為,并進行公示,納入信用報告扣分項。信用應用結果以及招投標活動過程中發生的失信行為,反饋至省公共信用信息平臺,形成監管閉環。


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溫州金融信用風險防控應用場景


為貫徹落實黨中央堅決打贏三大攻堅戰防范化解金融風險的要求,以及切實提升地方金融“7+4+1”監管水平與助力優質企業獲得信貸資源的實際需要,2019年4月,由溫州市金融辦與螞蟻金服集團聯合開發的溫州“金融大腦”平臺正式對外發布并上線運行。


該平臺首次實現以數據整合、共享和分析為核心,以大數據、云計算、人工智能為技術支撐,構建集“風險預警、風險監測、信用評價、數據分析”于一體的大數據綜合服務平臺,在推進政府管理數字化轉型的同時,為全省乃至全國推進大數據在金融領域應用積累了成功經驗。


數字化轉型:數據歸集與信息技術

匯集大數據中心、信用中心、市場監督管理、金融、稅務、社保、不動產登記、公積金管理等政府部門數據,同時接入公用集團、國家網信中心、螞蟻金服、信?;鸷偷胤浇鹑诮M織的業務與流量監測數據。


打通國家、省、市三級多個部門多項信息系統平臺數據,率先嘗試將民間借貸信息納入建模運算,掃除企業畫像在民間融資方面的信息盲點。


通過分布式數據庫架構,采用大數據、云計算與人工智能先進技術解決數據孤立、風險識別困難、處置流程冗余、操作手續復雜等諸多現實難題,有效提升政府決策科學化、治理精準化、服務便捷化水平。


開辟大數據在金融領域的新路徑


結合溫州金融綜合改革的試點經驗,融合溫州在民間金融領域的先進監管模式,打通“地方金融組織非現場監管系統”、“民間借貸登記備案系統”、“溫州指數”等多個民間借貸相關信息平臺。


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整合區域金融風險處置的實踐經驗,借鑒螞蟻金服在“網商銀行”、“芝麻信用”以及“蟻盾”等項目的解決方案。


同時,首次嘗試采取一體三面的做法(即一套數據三種模型應用),以監測、預警、防控、服務職能為導向,建立“四位一體”的監管+服務新模式。在數據碰撞、系統互通、技術融合的基礎上,實現流程再造、數據“說話”,開辟大數據在金融領域的新路徑,有效深化金融綜合改革內涵。


實時監測與立體網絡的全面覆蓋

“金融大腦”平臺包涵了涉眾型風險預警防控模塊、信用風險監測模塊、信用評價模塊以及數據分析模塊,通過定期對接數據倉庫,每日開啟數據分析與評測,初步達到實時風險監測與信用查詢與評估。


以資產、經營、涉訴違規等風險指標維度為基礎建立企業信用畫像,對重點行業企業進行雙軌制監測,采取分級預警與數據深度挖掘技術對企業信用風險進行穿透識別。


通過對產品、輿情、關系網絡、資金交易等風險指標維度建模分析,對全國登記注冊的互聯網金融企業進行流量監聽,分析識別輸入型與輸出型風險,構建企業涉眾型風險畫像。


同時集合企業動產融資、股權出質、信息披露、行政處罰、行政許可等多維度完善企業信用信息,形成全面立體監測評估能力。以系統性思維推動金融監管機制、方式和手段改革創新,全方位提升金融監管能級,切實強化區域金融風險防控能力。


本文來源于信用浙江、浙江省智慧城市促進會、溫州金融匯、中宏說信,如涉及版權問題請及時聯系處理。

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