公共信用信息大數據的應用路徑探析

陳瀧

[摘? ? 要] 公共信用信息大數據是當前社會信用體系建設領域的新機遇和新挑戰。公共信用信息大數據具有體量海量性、來源廣泛性、格式復雜性等典型特征。通過數據統計、數據分析、數據挖掘等處理途徑，探討了公共信用信息的應用創新路徑。提出了在公共信用信息大數據的應用過程中要注意準確性、公平性、安全性。

[關鍵詞] 大數據;公用信用信息;信用監管

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 03. 072

[中圖分類號] G203? ? [文獻標識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194（2020）03- 0176- 02

0? ? ? 前? ? 言

隨著數字經濟的到來以及以“互聯網+”為特征各類新興業態的迅猛發展，催生了數量巨大、來源分散、格式多樣的信用數據，在給社會信用體系建設提出新挑戰的同時也帶來了新機遇。面對這種形勢，國務院辦公廳印發了《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》、《促進大數據發展行動綱要》和《關于加快推進社會信用體系建設以信用為基礎的新型監管機制的指導意見》等系列文件，提出了信用體系與大數據相結合的建設要求。目前，公共信用數據的采集、加工、存儲、應用和管理的各個環節已廣泛運用大數據技術，初步形成了公共信用信息大數據。大數據作為一種資源，也作為一種工具，開始為經濟社會發展提供多層次、多樣化的信用大數據服務。

1? ? ? 公共信用信息大數據的產生和主要特征

基于“行為即信用、大數據與信用相結合”的思路形成的公共信用信息大數據，既具有公共信用信息的有關特性，也具有大數據的相關特征。

1.1? ?數據的體量具有海量性

信用大數據是自然人、法人和其他組織等信息主體在日常生活和工作中產生的與信用相關的數據和資料，幾乎涵蓋所有的個人和組織，數據量巨大。國家發展改革委2019年8月份新聞發布會指出，截至7月底，全國信用信息共享平臺歸集各類信用信息370余億條，歸集公示行政許可和行政處罰等信用信息（即“雙公示”信息）約1.97億條。其中行政許可信息約1.56億條，行政處罰信息4 063萬條。而截至2018年同期歸集各類信用信息280余億條，歸集公示“雙公示”信息超過1.2億條。其中行政許可信息9 324萬條，行政處罰信息3 231萬條。信用信息總量、“雙公示”信息數量、行政許可信息數量和行政處罰信息數量的年增長率分別高達32.1%、64.2%、67%和25%。

1.2? ?數據的來源具有廣泛性

大數據技術的應用，有效地拓展了公共信用信息的來源。目前主要有四個來源：一是政府部門的政務數據。主要指各級政府部門在行使其行政職能過程中產生和歸集的公共信息。目前主要是信用主體的基礎數據。以及以行政許可和行政處罰信息為主要內容的“雙公示”數據，下一步還將擴大到包括行政許可、行政處罰、行政征收、行政給付、行政裁決、行政確認、行政獎勵等內容的“十公示”數據。其主要特征是具有較強的公共屬性和權威性;二是以水、電、煤、電視為代表的公共事業機構在開展業務和服務中形成的繳費、違約等信息。其主要特征是具有較強的行業屬性和壟斷性;三是司法部門數據。主要包括司法審判以及司法執行等相關信息;四是互聯網信用數據。主要指電子商務、社交、休閑等互聯網應用產生的數據。該數據與公共事業機構的業務數據共同構成了市民公共信用大數據，是公共信用信息大數據的重要補充。

1.3? ?數據的格式具有復雜性

信息化系統的數據通常分為結構化數據和非結構化數據，具有一定邏輯結構或物理結構、能用二維表結構來邏輯表達或實現的數據稱為結構化數據，否則稱之為非結構化數據。隨著信用體系建設走向深入，數據采集的范圍不斷擴大，傳統的從各部門（單位）業務系統或核心數據庫直接導出的結構化數據已不能再滿足需求。尤其是信用承諾制的全面鋪開，大量的包括文本、圖片、指紋、音視頻等非結構化數據也作為信用信息存入了信用數據庫。結構化和非結構化相結合的數據形式，拓寬了數據的來源渠道，擴大了數據歸集的范圍，使信用數據歸集的類型更全面、更完整。

2? ? ? 公共信用信息大數據的應用創新路徑

大數據的生命和價值不在于擁有而在于應用。公共信用信息大數據作為各行各業產生的原始數據，通過不同復雜程度、不同深度的數據分析和挖掘，可以為用戶對象提供不同形式的應用和服務。

2.1? ?通過數據統計為信用主體提供信用報告及預警服務

利用大數據的數據統計技術，對公共信用信息數據庫進行清洗、比對、篩選、運算等數據處理。形成唯一的包括基礎信息、許可信息、資質信息、良好信息、失信信息、參考信息等內容在內的公共信用檔案。生成信用報告或評估報告。為自然人、企業法人、政府部門和社會公眾提供公共信用信息查詢和審查服務。動態監測信用主體的信用信息，當出現資質或許可事項臨近期滿、納入“黑名單”、多次出現行政處罰、信用等級變化等情況時，及時提醒信用主體并推送相關管理部門。南京市信用辦就將一年內行政處罰大于3次的失信主體納入重點監管名單。此外，甚至可以根據信用主體和用戶的需求提供個性化、定制化服務，及時推送受關注企業的信用信息變化，有效降低信息不對稱風險。

2.2? ?通過數據分析構建信用管理全景視圖推動信用惠民

以公共信用信息大數據為基礎，實時或動態地與公安、人力資源、社會保障、衛生、民政、稅務、海關、安監等部門業務系統關聯。利用相關性分析、數據建模、基于模型的計算分析和可視化技術，從地域、行業、時間和類型等多維度對人口總量和結構變化趨勢進行分析。為“智慧城市”建設提供數據支撐，讓公共服務更好地滿足公眾需求。地方政府還可以應用公共信用信息大數據積極探索具有地方特色的個人信用評分評價。對市民的基本信息、遵紀守法、履約行為、社會責任、社會公益、表彰獎勵等數據進行整理挖掘。通過評分模型進行信用畫像描繪、量化信用價值。形成諸如南京的“市民誠信卡”、蘇州的“桂花分”、杭州的“惠信分”、福州的“茉莉分”、廈門的“白鷺分”等應用。使信用切實可感知、可使用。讓公眾在公共服務和日常生活中享受守信的紅利。

2.3? ?通過數據挖掘助力構建以信用為核心的新型監管機制

隨著“放管服”改革的持續發力，大數據、信用體系和部門監管三者相互融合，構建以信用為核心的新型監管機制，已經成為新時期破解監管難題、防控監管風險、提升監管效能的重要手段。以信用為核心的新型監管就是要改變全面展開、平均用力的傳統監管理念。充分利用大數據、云計算對數據的分析挖掘能力，進行公共信用信息綜合評價和行業專項評價。與投訴舉報、互聯網輿情、地理信息等數據匯聚整合，從地域、行業、領域、重點職業人員等更多維度展開數據分析，監測風險、發布預警。構建以信用為核心覆蓋事前、事中、事后全流程的，政府管理部門、行業商會、信用第三方服務機構和社會“多元”力量參與的分級分類監管、聯動監管、精準監管和協同監管。

3? ? ? 推進公共信用信息大數據應用過程中應注意把握的問題

3.1? ?及時采集和更新數據，確保數據的準確性和及時性

隨著互聯網、大數據、電子商務等產業的快速發展，產生的數據信息瞬息萬變。而信息具有極強的時效性，信息越新價值越高;反之價值就越低。以過時老舊的信用信息為依據的信用評價評估沒有意義，對信用主體也不公平、不公正。公共信息大數據要依法及時、準確、規范、完整地記錄和采集數據，妥善保存并及時更新。要充分應用區塊鏈技術分布式去中心化的特點，提升信用數據準確性和有效性，確保數據的使用價值。

3.2? ?加大數據的共建共享力度，確保應用的公平性

不同的部門對數據統計口徑不一、采用標準不同。有的單位或部門以保密為由拒絕信息共享，數據在國家、省、市之間縱向有效共享而橫向不能互通，導致失信懲戒主體僅局限于本行政區內的現象經常出現。實現公共信用信息大數據的權威性和應用的公平性，需要加快信用信息的標準化建設進程，突破地域性的“諸侯經濟”壁壘、打破部門的“封閉化”禁錮，充分整合政府各部門之間、政府與社會之間、社會各單元之間的信息資源。讓信用大數據充分地流起來、動起來、換起來。

3.3? ?嚴格落實制度、強化風險管理，確保數據的安全性

大數據環境下的數據安全問題已經成為世界性的難題，而公共信用信息大數據大量涉及國家機密、商業秘密和個人隱私等信息，如果處理不好將造成不可估量的損失。在進行信用體系建設尤其是信息公示和“數據掘金”應用時，需要時刻保持數據安全意識，嚴格落實各項信息安全制度，建立安全評估體系，加強風險評估，強化安全管理，切實保證加大信用信息安全和市場主體權益保護力度。

主要參考文獻

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