2018年9月，浙江省市場監管局以慈溪市為試點，嘗試綜合考慮企業信用狀況、經營特點、行業區域等情況，建立企業常規風險預警模型和“風險特征規則池”，開展監管風險動態評估與多維分類，在日常監管、隨機抽查等領域實施差異化監管。2019年，通過依法歸集全省8.6億條涉企海量數據，運用互聯網、大數據、機器學習等現代技術手段，聚焦企業潛在失信風險，建立全省通用的“企業信用風險模型1.0”，并經過擴大樣本范圍、考慮問題嚴重程度、改用機器判斷、優化算法后迭代升級，最終形成“企業信用風險模型3.0”。同時依托統一行政執法監管（互聯網+監管）平臺，在36個部門開展“雙隨機、一公開”監管等行政檢查中，全面應用企業信用風險模型對企業進行風險分類，精準實行差異化監管。2020年開始，又在食品、特種設備等重點領域創設“通用+專業”融合模式，將企業信用風險模型與重點領域專業風險監測預警模型有機集成，協同處置，實現從單線作戰到多業務協同轉變，進一步提升了精準性和協同性。
2022年1月4日，國務院常務會議決定實施企業信用風險分類管理，要求以及時歸集涉企信用信息為基礎，科學構建企業信用風險分類指標體系，一視同仁對企業信用風險進行分類，對不同信用風險水平的企業開展差異化監管，加強風險監測和預警。推行企業信用風險分類監管的目的在于提高監管效能，推動監管更加公平有效，實現監管“無事不擾、無處不在”，是深化“放管服”改革、優化營商環境的需要，更是通過數字化賦能信用監管推動新型監管機制走深走實的重要一步。該項工作經國務院常務會議審議通過并決定實施，是國家對市場監管部門引入信用監管工具為政府監管賦能的肯定，也是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要內容，更為今后全領域開展企業信用風險分類管理奠定堅實基礎。
不過從試點和實際應用情況來看，企業信用風險分類管理作為一種高度依賴于信息技術的新型信用監管制度，數據歸集、模型構建、結果應用、模式推廣等環節都需要數據、制度和機制等方面的有力支撐，相比在部分地區、個別領域試點，要在全國市場監管領域范圍內推行企業信用風險分類管理更需要普適性，各地工作基礎和條件不同，難度更大。
對此，筆者從自身體會出發，就如何推動企業信用風險分類管理辦法全面落地實施，切實推動監管工作提質增效，提出以下幾點想法和建議。
一是協同推進，強化保障機制。信用監管是加強事中事后監管的基礎和核心，而企業信用風險分類管理作為信用監管的重要制度之一，是圍繞企業全生命周期、貫穿市場監管各業務領域展開的，關系到信用監管與日常監管、重點監管、綜合監管、協同監管等工作的有效銜接。要推動此項工作落在實處，發揮實效，必須將信用風險分類管理的理念滲透至整個市場監管領域，要建立全系統上下聯動、各業務條線協同推進的工作機制，組建專業化團隊和常態化運作機構，不斷總結實踐經驗，逐步優化、固化、形成統一規范的監管標準、操作細則、評價方法和督促機制，避免各業務條線單打獨斗、各層級各自為政。要進一步完善細化信用風險分類管理方面的盡職免責制度，對依據管理辦法開展監管工作，但因風險監測預警未提示或未列入檢查任務的企業產生失信行為的，予以免責，讓監管干部無后顧之憂。
二是數字賦能，推動系統建設。企業信用風險管理工作旨在監管風險防控和監管效能提升，始于信用信息歸集、基于信用風險分類和監測、用于差異化精準監管。要依托國家企業信用信息公示系統、全國一體化“互聯網+監管”系統等，進一步完善跨區域、跨層級、跨部門的信用信息歸集、整合、分析、應用機制，同時結合各地政府數字化改革工作，推動政府部門涉企信用信息、第三方平臺信息、網絡輿情等社會信息全面歸集，為企業信用風險分類管理提供有力數據支撐。要加快打造各地區互通、各系統業務互動的風險分類管理系統，注重實現與各地“互聯網+監管”、“雙隨機、一公開”監管系統、各專業監管系統的深度融合，深挖信息數據價值，充分運用人工智能、物聯網、區塊鏈等先進技術，科學構建風險分級分類指標體系，實現企業信用積分評價、信用風險分類、風險監測預警、特征指標篩選等功能，并從基層實操角度不斷優化系統，對低風險主體實施批量化、自動化預警，減少人工干預，對中風險主體推行非現場式監管，兼具實用性和智能化。
三是因地制宜，構建多維指標?？紤]到地區營商環境、行業發展情況、企業生存狀況、問題發生概率等差異，光靠一套全國通用的信用風險模型“普遍適用”是不現實的。各地要在充分結合全國通用風險分類指標體系的基礎上，堅持相對統一、適當結合的原則，積極推進區域性、行業性、專業化的風險分類指標體系建設。在指標體系構建過程中，要均衡考量靜態結構因素和動態行為因素，堅持定性判定和定量分析相結合，從失信行為發生的概率和失信后果是否嚴重的兩種可能性分別考慮，實現對企業信用風險狀況以及主要風險點的精準識別。要突出風險“預警”和“預判”，著力于潛在風險的發現，以問題為導向查找風險監測預警點位，對已經發生風險的對象群體進行共性分析，開展精準畫像，提煉出特定的風險預警模型，實現對同類型風險企業的全面監測，通過高風險企業多查，實現從事后處置向事前防范轉變，并將核查結果反哺優化風險監測預警模型。
四是因情施策，做到有的放矢。各地要結合實際，根據不同監管需求和工作場景，靈活運用各類信用風險分類工具，推進企業信用風險分類結果與雙隨機監管、重點監管、協同監管、包容審慎監管等工作有機結合，切實解決監管過程中靶向性不強、精準性不足、及時性不夠的難題。在一般監管領域，要綜合運用“通用+專業”信用風險分類結果，對信用狀況好、低風險企業合理降低抽查頻次，對信用狀況差、風險較高企業要加大抽查力度，增強問題發現力，提高抽查精準度，實現“抽查一小片，震懾一大片，規范全行業”。在重點監管領域，要著力聚焦經濟發展、市場監管中的熱點難點問題，突出問題導向，對企業實施“全鏈條”風險監測，推行高風險分類監管措施清單化，在不同的監管環節，進一步梳理和明確分類處置要求，確保風險閉環。對于管理難度大、需要多部門協同配合的監管領域，要注重風險分類結果和風險監測預警信息的跨部門輸出和互通共享，實現風險聯防聯控。在“四新經濟”領域，依托風險監測預警機制開展沙盒監管、觸發式監管，科學設置監管紅線，給予新產業、新業態自由發展空間。
來源：信用中國
