數(shù)字征信體系的創(chuàng)新與完善：來自蘇州數(shù)字征信試點試驗區(qū)的例證

摘 要：在數(shù)字化與網絡化的時代背景下，互聯(lián)網大數(shù)據征信體系的建立是深化征信供給側結構性改革，深化小微企業(yè)金融服務的重要基礎設施建設?；诖?，本文重點對比分析了蘇州數(shù)字征信試點試驗區(qū)的創(chuàng)新特色與推廣可行性，總結出蘇州經驗，分析了目前數(shù)字征信體系建設中存在的模型技術、主體關系、融資風險等問題，進而提出了長三角征信體系集約化、征信正向激勵制度等方面建議，以供參考。

關鍵詞：數(shù)字征信;蘇州試點;體系構建;創(chuàng)新;完善

本文索引：王佳致.數(shù)字征信體系的創(chuàng)新與完善：來自蘇州數(shù)字征信試點試驗區(qū)的例證[J].商展經濟，2021（24）：-064.

中圖分類號：F208 文獻標識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.24.20

科創(chuàng)型企業(yè)是實現(xiàn)創(chuàng)新驅動、推動經濟發(fā)展的主力軍，但也因其特性飽受融資約束的困擾。在2020年全國的兩會中，決定大力推進數(shù)字征信系統(tǒng)建設。在2020年6月28日召開的蘇州小微企業(yè)數(shù)字征信實驗區(qū)服務實體經濟座談會上，全國首個征信試點實驗區(qū)正式啟動，蘇州市出臺相關配套政策，充分發(fā)揮數(shù)字征信在市場資源配置中的作用。在大力推動企業(yè)信用體系建設背景下，如何保證企業(yè)信用信息隱私安全、促進多主體各方協(xié)同合作、構建一個更全面完整的融資征信評分體系等成為亟待解決的問題。

鄭文清、姚康、閆玉欣（2019）研究發(fā)現(xiàn)，蘇州建立小微企業(yè)數(shù)字征信試驗區(qū)的初衷是擴大小微信貸覆蓋面并提高小微信貸結構分布均衡性，同時分析蘇州模式的成效。周雷、劉睿、金吉鴻（2019）在深入剖析蘇州綜合金融服務平臺服務實體經濟主要成就的基礎上，選取代表性金融機構及典型產品，研究如何依托金融服務平臺和應用大數(shù)據、人工智能等金融科技新技術破解民營小微企業(yè)融資困境。人民銀行征信中心黨委書記陳建華（2021）表示，2021年是“十四五”開局之年，征信中心工作要以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，立足新發(fā)展階段，貫徹新發(fā)展理念，積極踐行“征信為民”，不斷提高征信服務能力，全面做好動產和權利擔保統(tǒng)一登記工作，為加快構建新發(fā)展格局提供有效的征信和動產融資服務支持。

通過文獻梳理可以看出，國內外學者對大數(shù)據征信及征信體系構建進行了廣泛的研究，然而，其中仍存在許多問題。第一，研究數(shù)字征信話題主要集中于征信體系建設的宏觀把控，切實落實到城市及部門的研究很少。第二，缺少對全國首個征信實驗區(qū)的針對性案例研究分析。本文通過分析研究蘇州試點試驗區(qū)體系的構建現(xiàn)狀、創(chuàng)新之處與存在的問題，探討數(shù)字征信實行的可行性和必要性，并為利用數(shù)字征信打造普惠金融提出相應的完善之策，對政府、企業(yè)及社會發(fā)展有現(xiàn)實意義。

1 蘇州數(shù)字征信體系構建的現(xiàn)狀

2015年，蘇州數(shù)字征信平臺正式上線，全面反映了相關政府部門提供的企業(yè)經營與信用信息，負責數(shù)據分析研發(fā)，并推出了征信報告。同年，蘇州綜合金融服務平臺成立。

2016年，征信報告實現(xiàn)了改版升級，同時蘇州市政府與中國人民銀行南京分行共建試驗區(qū)，分布全省。中小企業(yè)的銀行信貸可得性低，只有30%左右，潛力巨大;中小企業(yè)自身規(guī)模較小，因此抵押難、擔保難，尤其是軟件等高新技術企業(yè);中小企業(yè)信貸風險相對較高，“趨利避害”的天性，使得金融機構更偏好授信給大企業(yè)。

2019年，基于征信蘇州App和大數(shù)據建模，征信平臺推出了征信貸系列產品，通過企業(yè)線上申請銀行自動審批的模式，為廣大小微企業(yè)提供便捷優(yōu)質的純信用貸款。同年，得到中國人民銀行總行批復，認可該模式，并提出有條件的地方可以參照此模式，提供相應的金融服務。

2020年6月，全國首個征信實驗區(qū)——蘇州小微企業(yè)數(shù)字征信試點試驗區(qū)正式啟動。2020年，征信公司研發(fā)了保就業(yè)的“薪金云貸”、穩(wěn)外貿的“關助融”等產品，有力的支持小微企業(yè)抗疫復產和地方經濟“六穩(wěn)六?！薄?/p>

2 蘇州數(shù)字征信體系構建的創(chuàng)新之處

2.1 蘇州創(chuàng)新模式的特點

蘇州綜合金融服務平臺遵循“雙向選擇、自主對接”原則，秉持“多走‘網絡’、少走‘馬路’”的理念，企業(yè)需求與金融資源在線上雙向選擇、自主對接，在線下統(tǒng)籌資源、有效撮合。企業(yè)通過探索產品，對平臺發(fā)布需求，平臺給金融機構推送需求。反之，金融機構向平臺發(fā)布金融產品，平臺再向企業(yè)反饋需求，讓企業(yè)的融資需求與金融資源的供給對接起來。

蘇州地方企業(yè)征信系統(tǒng)做到數(shù)據全面可靠與數(shù)據更新及時。目前，共對接17個政府機關與3個公共事業(yè)單位市縣兩級共98家信息源單位，逐步與海關、工商、國稅、地稅、法院、質檢、電力、社保等部門合作。

企業(yè)自主創(chuàng)新金融支持中心，支持中心五個單獨。分別為：單獨的人力資源、單列信貸計劃、單獨的信貸評審制度、單獨的考核機制和單獨的盡職免責制度，努力讓金融機構的企業(yè)服務更加精準、有效、專業(yè)。

2.2 蘇州模式的具體創(chuàng)新之處

2.2.1 “政府+市場”的模式創(chuàng)新

不同于傳統(tǒng)征信采用一些固定的信息，例如收入、信用貸款和抵押擔保等信息，數(shù)字征信采用一些數(shù)字符號來反映企業(yè)生產經營狀況在本地區(qū)、本行業(yè)中的大體排名情況，實現(xiàn)多維度信息分析。在征信模式選擇中，各個地區(qū)根據當?shù)亟洕c其他情況有不同的選擇，有些地區(qū)依賴于政府主導的傳統(tǒng)征信，有些地區(qū)選擇市場為主的自由競爭征信體系構建，有些地方應用傳統(tǒng)模式或者用發(fā)改委提供的信息，但發(fā)改委提供的信息很廣，定量的信息不多，支持力度不夠。

只有政府和市場統(tǒng)籌協(xié)調、合理分工，讓專業(yè)的機構來做專業(yè)的事情，征信體系建設才能事半功倍。在現(xiàn)階段，行政推動有一定優(yōu)勢，在充分整合數(shù)據、制定規(guī)則、理清邊界之后，再讓有規(guī)范意識、有發(fā)展前景的機構充分競爭，更有利于行業(yè)規(guī)范和發(fā)展。

2.2.2 技術創(chuàng)新

（1）評分體系更加完善

構建信用評分，需要確定建模樣本，正樣本表示在觀察期和表現(xiàn)期未曾出現(xiàn)過違約的企業(yè)，負樣本為發(fā)生過違約的企業(yè)，具體為發(fā)生不良的企業(yè)情況。評分的高低是判斷企業(yè)在未來一段時間可能發(fā)生風險的概率，評分越高，發(fā)生風險的概率越低。企業(yè)信用分≠貸款額度，企業(yè)信用分≠誠信水平，企業(yè)信用評分是企業(yè)信用水平綜合評分的客觀呈現(xiàn)，是預測企業(yè)在信用行為中的風險違約率。

風險評分是融資風險評估的重要環(huán)節(jié)，通過選擇可控變量與非可控變量，運用模型分析，總結出不同主體的個性化特征與風險報告。評分產品的應用場景，主要用于在各類需要對客戶信用風險分析的業(yè)務活動中對客戶的信用水平進行分析和判斷，在客戶評價、貸前營銷、授信審批、貸款定價、貸后監(jiān)控等階段作為參考。

評判企業(yè)信用會根據企業(yè)經營方向的不同設置不同企業(yè)的信用評分標準。信用評級指標根據企業(yè)經營狀況、盈利情況、償還貸款能力和風險偏好選擇等方面設置多個量化和非量化指標進行評測，由此企業(yè)信用等級分為七級，按從高到低，可分為AAA級、AA級、A級、BBB級、BB級、B級、F級。

（2）數(shù)據模型優(yōu)化

蘇州征信平臺目前可以運用分析模型中的記分模型評估財務狀況與信用。通過把數(shù)據做成畫像的方式，解決個人提供的數(shù)據，從而可以直觀看見企業(yè)的整體情況，做全局畫像。類似芝麻評分，此模型可以將采集的數(shù)據分不同維度，做基礎模型。真正做模型及建模時間不會太長，但數(shù)據處理與數(shù)據分析耗時很多，模型不僅限于技術層面，還需要與業(yè)務相結合。所有模型依據于公式，模型預測的過程中，依據業(yè)務結合機器學習算法，來進行特征選擇。業(yè)務上主要是基于項目的經驗和專家的判斷，隨機森林和xgboost算法等，來分析探究特征變量的重要性。同時，運用R語言和python進行變量選擇，如銀行關注消費貸款之比、凈利潤等指標進行特征選擇。衍生變量同樣具有實際意義，可計算營收資產負債、資產負債率等，有助于做成白名單深度挖掘企業(yè)，做出正確及時的風險預警，并完善貸中審查與監(jiān)督。

（3）擔保制度完善

蘇州出臺政策支持，擔保制度目前有信用擔保、信用貸款、信用保證保險三類。同時，建設信寶貸，一旦經過評估的小微企業(yè)發(fā)生風險，政府承擔65%的風險損失，基金規(guī)模10億元，著力提高銀行風險容忍度，加強政府層面補貼，實行風險共擔機制，與此同時設立三大基金，共擔創(chuàng)新風險，共享創(chuàng)新紅利。

3 蘇州數(shù)字征信體系構建存在的問題

3.1 模型在未來需要被信服，技術仍需加強

通過實際數(shù)據驗證，不斷調整與優(yōu)化模型結構，擴大采集的數(shù)據量，進一步探索深層次聯(lián)系。 通過更加嚴謹?shù)脑u分系統(tǒng)，做好風險預警，開拓創(chuàng)新型產品，開發(fā)更好的模型、解讀報告等幫助銀行與企業(yè)互相找到匹配的借貸方。

在建設模型過程中，首先面臨數(shù)據歸集的困難，其次面臨如何科學清洗數(shù)據的問題，最后就是推廣使用的問題。

目前，在數(shù)據清洗和數(shù)據安全方面，已經引進國內外第三方機構人工智能、關聯(lián)圖譜等新技術，構建數(shù)據模型。同時，與金融機構正在使用的模型進行比對，選擇相對接近的模型，以盡可能符合實際情況，但國內相關技術開發(fā)仍需加強。

3.2 產業(yè)鏈狹窄，小微企業(yè)融資仍然具有風險

小微企業(yè)融資仍然不夠穩(wěn)定。小微有貸企業(yè)戶數(shù)增速長期低于貸款額增速，存在貸款額快速增長但獲貸企業(yè)面反而收窄等現(xiàn)象，新增貸款普惠性有待提高。

小微貸覆蓋率在不同行業(yè)之間的分布均衡性有待提高。其中，制造業(yè)企業(yè)重資產較多，土地、廠房、設備等抵押性較好，易于獲得銀行信貸，而科創(chuàng)企業(yè)融資仍然困難。面對未知的風險，銀企之間溝通效率低，即使存在征信體系和擔保制度，但效率仍然低下。

4 完善對策

4.1 建立征信正向反饋機制

建立征信正向反饋機制有利于更進一步建設信用體系。例如，與真實業(yè)務發(fā)生的時間間隔相關聯(lián)，節(jié)點將每次交易信息接入區(qū)塊鏈Hash索引越快，信息的數(shù)量、質量、信用相關度等指標越好，通過加權匯總，授予節(jié)點的層級越高，信息單位利益分配比重越大。

4.2 加強多方協(xié)作

未來，將建成企業(yè)、政府、金融機構一體化的數(shù)字征信體系，這勢必涉及征信信息的共享以及各部門之間的協(xié)同合作，因而在未來走向一體化建設過程中，要解決信息泄露、糾纏不清等顧慮，進一步開展部門協(xié)同合作?？梢詤⒖紖^(qū)塊鏈的分布式記賬功能，在不調用各節(jié)點具體交易信息的前提下，通過Hash超級索引完成淺層信息集中，將此技術應用于數(shù)字征信平臺，有助于打破信息壁壘、推動信息共享，提高征信運營效率和數(shù)據的商業(yè)價值。

同時，以央行為樞紐扮演推進和監(jiān)管角色，匯總征信對象在司法、納稅、職業(yè)、房產抵押、水電氣使用等方面的信息，以建立數(shù)字征信平臺系統(tǒng)。此平臺涵蓋金融、非金融方面的信用信息，可以較好地勾勒出企業(yè)的數(shù)字信用形象。

可以嘗試以央行為樞紐扮演推進和監(jiān)管角色，邀請百行征信等機構加盟參與，匯總征信對象在司法、納稅、職業(yè)、房產抵押、水電氣使用等方面的信息，以建立數(shù)字征信平臺系統(tǒng)。此平臺涵蓋金融、非金融方面的信用信息，可以較好地勾勒出個人或企業(yè)的數(shù)字信用形象。

4.3 形成集約化，擴大至長三角，輻射全國

大數(shù)據征信在經濟發(fā)達的蘇州地區(qū)取得了良好的運營效果，得益于經濟體的發(fā)達、政府及多部門的協(xié)同配合以及銀企和百姓對征信的需求。但全國其他地區(qū)行業(yè)由于經濟狀況和發(fā)展方向不同以及技術壁壘等原因，對征信的認知和需求存疑，所以數(shù)字征信體系如何推廣至全國各行各業(yè)，是下一步需要探索的問題。目前，有一些地區(qū)選擇與蘇州對接，大部分地區(qū)選擇自建征信機構體系，但也有例如沈陽等城市求助蘇州幫助建設，技術輸出。

把模式落地的最大阻礙是數(shù)據采集取得困難。有些地方經濟總量缺乏，而蘇州制造業(yè)多，適合目前的模式，而有些城市經濟發(fā)展以農業(yè)為主。國家發(fā)改委也推出了“信e貸”，廈門推進成果突出，各個地方模式不同。

蘇州實驗區(qū)如果能夠取得成果，可以作為范例形成可復制經驗，分享給其他地域作為借鑒。征信體系如果能擴展至其他行業(yè)，收集歸納包括地產、水電、壽險等信息，就能為其他行業(yè)提供便利，但要做好信息的保護工作。

參考文獻

何飛.國內外數(shù)字金融模式研究[J].農村金融研究，2019（6）：23-29.

鄭文清，姚康，閆玉欣.蘇州小微企業(yè)數(shù)字征信的模式、成效及發(fā)展方向[J].金融縱橫，2019（10）：46-51.

周雷，劉睿，金吉鴻.綜合金融服務體系服務實體經濟高質量發(fā)展研究：以蘇州市小微企業(yè)數(shù)字征信實驗區(qū)為例[J].征信，2019（12）：26-30.

顧乃景，馬曉麗.我國大數(shù)據征信發(fā)展現(xiàn)狀探析[J].中國集體經濟，2020（34）：161-162.

陳夢婕，易揚，夏晨璐，等.基于大數(shù)據征信體系的小微企業(yè)信貸模式研究[J].產業(yè)創(chuàng)新研究，2019（10）：53-56.

劉禹墨.大數(shù)據在征信行業(yè)中的應用研究[D].南京：河海大學，2018.

田雨.現(xiàn)代征信理論與實踐研究綜述及展望[J].中國物價，2020（4）：21-23.

鄭雅琴，張高煜.大數(shù)據背景下征信體系研究[J].環(huán)渤海經濟瞭望，2019（10）：132-133.

作者簡介：王佳致（2001-），女，漢族，江蘇連云港人，南京師范大學本科在讀，專業(yè)：金融學。