大数据技术下企业信用体系建设的研究
【摘要】目前中国经济发展中出现各种诚信问题,中企业信用缺失尤为严重,已经严重制约了企业的可持续发展,给社会公众极大的焦虑和不安,给社会稳定带来重大影响。2014年6月14日国务院发布《社会信用体系建设建设规划纲要(2014—2020)》,要求建立社会信用体系。企业信用是社会信用的重要组成部分,因此建设企业信用体系是社会信用体系的重中之重,那么如何建设好企业信用体系呢?笔者认为,在“互联网+时代”下,大数据技术的开发和利用下建设企业信用大数据平台,实现全国企业信用信息共享,建立和完善企业信用体系,实现企业信用自觉与自信,为中国企业健康、稳定和可持续发展保驾护航。【关键词】大数据 平台 企业信用信息共享
随着中国经济不断发展,目前中国市场出现各种信用缺失问题,企业问题尤为突出,己引起消费者的焦虑不安,给社会经济发展和稳定带来重大影响。企业作为市场经济中最重要的经济主体,其经济活动将直接影响市场经济的持续健康发展。企业诚信经营有利于形成良好的社会风气,企业信用缺失将会造成经济秩序混乱,不利于市场经济的健康发展。企业信用作为社会信用体系重要组成部分,建设和完善企业信用体系,已不仅仅是传统伦理道德的回归,不仅仅是社会经济管理方式的改革和创新,更是企业兴衰国家兴亡的重大战略问题,是依法治国的重要组成部分。中国现有13多亿人口,各类市场主体6000多万,如此庞大的主体,如何建设中国企业信用体系呢?大数据时代的到来正好是契机。我们完全可以探讨如何利用大数据技术从国家层面做好企业信用体系建设,建立统一企业信用大数据平台,利用“大数据”及相关技术解决当前我国企业信用信息分散、未整合的局面,为今后实现全国企业信用信息联网做好准备,为全社会提供一个最低成本、最公平客观和最透明的安全保障的建设方案,建设好企业信用体系,为社会经济发展做出坚实的基础。
一、企业信用体系建设的现状
2014年6月国务院公布的《社会信用体系建设规划纲要》指出,目前我国社会信用体系建设虽然取得一定进展,但与经济发展水平和社会发展阶段不匹配、不协调、不适应的矛盾仍然突出。我国企业信用的现状是:其一,覆盖全社会的企业征信系统尚未形成,我国的企业征信系统从1997年起步,主要由人民银行牵头,分为地市级、省级和银行总行三级数据库,此后,工商、税务、海关、银行、公安、法院、保险部门等部门逐步建立起自己的数据库系统,记录企业的相关信息,但是各部门之间的信息数据库没有融合,各自的信息不联通形成信息孤岛;其二,社会所有成员信用记录严重缺失,为此无法对守信者激励和对失信者惩戒,表现为守信激励不足,失信成本低;其三,企业信用信息不完整,信用服务市场不发达、服务体系不成熟、服务行为不规范、服务机构公信力不足,信用信息主体权益保护机制缺失。截至2012年底,央行企业信用信息基础数据库累计接入机构622家,为1859.6万户企业和其他组织建立了信用档案。据国家工商总局2014年6月底的统计,全国实有各类市场主体6413.83万户,比上年同期增长14.01%,注册资本(金)总额115.05万亿元,同比增长23.76%。随着全球互联网的发展,极大的推动了全球企业的商业发展,全球所有公司商业数据量每1.2年会翻番,那么如何解决好庞大的企业各种信息数据的采集、记录和储存、做好统计分析,给予企业客观合理全面的信用评价呢?在过去处理这些数据需要极高的存储成本,而一般统计分析工具难以完成这么大量的数据处理工作,企业信用建设工作一直无法有效开展。如今随着“大数据”技术的到来,我们认为改变以往的信息不流动,信息不对称的时机己经到来。
二、大数据技术有利于企业信用体系的建设
2012年3月,奥巴马宣布美国政府启动“大数据研发与发展计划”,投资2亿美元,用于提高从大量数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。2012年7月联合国发布了一份大数据政务白皮书《大数据促发展:挑战与机遇》,该书指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民的经验。2014年7月,欧盟委员会也呼吁各成员国积极发展大数据,如建立大数据领域的公私合作关系,成立多个超级计算中心,在成员国创建数据库。欧美等发达国家政府大力促进大数据产业处理设施网络。而我们政府、学术界和产业界对于大数据的研究和应用也非常重视,国家“973计划”、“863计划”、国家自然科学基金等分别设立了针对大数据的研究计划和专项。由此可见,“大数据时代”的到来将会给我们社会带来多大的影响和益处。给企业的信用体系建设提供强有力的利器。
1、大数据技术有利于对企业信用数据采集
大数据(bigdata),又称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点:(1)容量(Volume)大,可达到ZB甚至更大级的数据量。(2)类型(Variety)多,可以是结构、半结构和非结构化等各种类型的数据,如网络日志、视频、图片等等。(3)速度(Velocity)快,可从不同类型的数据中快速获得高价值的信息。(4)价值(Value)高,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。大数据技术最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析,这相比起现有的其他技术而言,大数据技术显现出其“廉价、迅速、优化”综合成本的最优技术。目前我国虽然已建成集中统一的金融信用信息基础数据库,政府各部门正在致力推动政府部门信用信息公开,开展行业信用评价,实施了信用分类监管,但是各地区、各部门、各单位的信用信息还没有整合。那么如何采集、储存完整的中国企业信用信息呢?笔者认为利用大数据技术建立一个汇聚全国所有企业信息的企业信用大数据系统有利于解决之前各类信用平台未整合导致企业信用信息分散和不完整的局面,解决如何为企业做客观、合理、全面的信用评价的问题,为建设好中国企业信用体系打下坚实基础。
2、大数据技术有利于企业信用数据整理分析大数据时代中,数据信息处理的规则在改变,“不要随机样本,而是要全部数据”。市场正在从“业务经验驱动”转向“数据量化驱动”转变,这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。大数据技术,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的针对性分析。通过互联网,我们可以迅速的将所有与企业相关的信息数据较为完整的收集起来,通过大数据技术进行信息清洗和梳理分析,重复利用最先进的信息技术,将政府与企业、企业间和企业与个人的各种活动信息记录下来,汇集在一起来客观分析企业的对内和对外的各类信息,从而做出对企业最全面、客观和可信的信用评价。现从人流、物流、资金流的数据平台分析就可以判断一个上市企业对外公布的数据是否可信,是否有公信力了。
3、大数据技术有利于企业信用监管
目前中国市场存在众多的专门信息管理系统,有政府主管部门建立和管理的如企业信用信息公示系统、金融信用信息基础数据库和全国建筑市场诚信信息平台等,还有行业协会组建和管理的如中小企业信用信息管理系统和软件和信息服务业企业信用评价发布系统等,但是这些都是尚未形成覆盖全社会的企业信用管理系统。而社会成员信用记录严重缺失的客观事实使目前政府部门或者社会其他机构都无法对企业的信用信息全部了解,因此也就无法进行有效监管。如何能够对企业信用做到有效监管?大数据技术正好用上场。
(1)大数据技术有利于对企业信用数据动态收集利用大数据技术对企业各类信息数据(包括企业人格信息—纳税登记、工商注册信息等、企业财务信息、企业与行业企业间的信息和企业违法失信受罚信息等)进行动态收集,从而能对企业进行客观信用评价,为政府对企业实行监管提供依据,这样信用大数据系统的建立就能够及时给市场上公众提供企业信用信息,使失信企业现形,从而保护好社会公众的权益。
(2)大数据技术有利于企业信用动态监管
利用大数据技术对企业各种信用行为及时公布,对守信企业进行正面评价,对失信企业公示“黑名录”,并动态对企业宣传信用文化,以此唤起企业的信用自觉和对信用文化建设的重视,鼓励企业以信用自觉与自信的文化推动企业自身的信用管理形成“诚信为本”的企业核心价值观,使企业能真正面向世界、面向未来、面向现代化,实现内外兼修的企业管理。
(3)大数据技术有利于企业信用法律建设
利用大数据技术动态收集汇总各类企业信用法律案件,进行梳理分析后,找出现有信用法律法规体系的空白和不足之处,对企业信用法律法规进行完善和加强。为国家构建以宪法为统帅,基本法为指引,以法律为主体,以部门法规为操作指南的完整国家信用法律提供依据。
三、大数据技术下建设企业信用大数据平台
企业信用体系建设是一项复杂的系统工程。企业信用体系建设的内容一般包括:企业信用信息征集、企业信用系统的建设、企业信用评价体系的开发,企业信用体系建设组织机构的建立等,而信用体系的核心是信用信息的充分披露与共享,建立良好的信用体系就要使信息得到充分公开。因此,笔者认为在“互联网+”时代下,有必要建立一个以中央政府主导,各级地方政府、各行业协会和企业共同参与建设的企业信用大数据平台,利用大数据技术为社会提供企业信用数据收集、分析、评价和咨询,这样既能够有效解决目前企业信用庞大数据单靠各级政府部门或者行业、企业自身所无法解决全部数据征集和融合的困境,同时也能够解决对企业信用体系要求独立性、客观性、一致性、审慎性和透明度与信息披露原则。从目前中国企业信用建设状况来看,要建设企业信用大数据平台要建设五个组成部分。
1、建立统一的企业信用管理机构
企业信用体系的建设,需要较高的资金、技术和人才资源,也需要具有权威性管理机构统筹管理将各地政府部门和企事业单位的数据库汇集一起。市场经济各个主体中,只有政府才能承担这样的社会责任,政府为全国企业信用大数据平台的开发利用提供必要的资金、技术和人才资源,并能够提供必要监管和法律安全保护,充分体现出国家政府对企业信用信息的保护和监管职能,从而实现政府承担对社会企业正常运行的公共责任。
2、建设各地企业信用数据平台
从地方各级征信系统和行业协会信用信息管理系统入手,然后将各类数据库导入到企业信用数据平台里,并进行全国联网,这样做不仅能够有效地解决企业信用数据来源问题,实现企业信用信息共享,还能够有效地避免由于数据过分集中而可能带来的信息安全问题。建立符合具有完整信息地方企业信用信息平台,是解决企业信用大数据平台的重要基础。
3、建立企业信用统一数据标准
企业信用大数据平台建设需要整合全国各地、各部门、各行业协会和企业的信用信息的数据库,就必须建立一个统一企业信用数据标准,明确每个部门的数据交换目录和统一数据元定义,这样才能为将来数据交换实现全国联网创造有利条件。如果没有建立一个统一的数据标准,那么各地方所建立起来的企业信用系统只能局限在某个地方信息共享的范围之内,无法加入全国企业信用大数据平台,影响了全国企业信用体系的建立。
4、建立统一企业信用大数据平台
企业信用大数据平台的整合需要独立安全的网络运行环境。按照统一国家企业信用数据标准,依托可信赖的国家网络资源建立独立的网络运行环境。为了保障系统安全运行,一般通过防火墙、网关和安全端点准入等技术实现与其他系统之间的网络安全隔离,保证各系统之间的独立性和安全性。对于因业务而产生的网络之间的通信,通过授权设置保证安全,同时还要建立稳定可靠独立的数据库。由于企业信用信息涉及范围较大而广,大数据技术开发过程中,采用面向对象的开发方法,可以将整个平台分解成若干单一平台来处理,各平台间是相互独立又相互联系的,特别是每个功能模块之间保持着既相互独立又相互
依赖的关系。大数据的技术要求高稳定性的数据库,设置数据采集更新周期,支持实时和定期更新,并通过设置定时自动删除无用信息。在数据比对筛选中,准确度应达到100%。做好客户体验,用户通过客户端进行数据操作的响应时间不超过5秒;做好数据备份,采用UPS备用电源作紧急供电,每天定时备份,确保数据安全不丢失。
5、建立企业信用评价体系
企业信用问题的核心是信息不对称问题,企业信用评价体系是解决企业信用信息不对称问题的关键。通过客观、公正、透明、全面的信用评价体系的建设,由具有相关能力的中介机构,按照“客观、独立、真实、公正、合法、合规”的原则,根据统一的企业信用评估指标,充分利用大数据平台的数据采集、梳理和分析,依据统一的企业信用标识制度,对企业做出最公正、客观和全面的评价,就能够满足市场主体对客观、真实、公正的企业信用信息的迫切需求。
(1)建立五维企业信用评价指标
世界正走向观念主导的新发展时期,大数据技术的开发利用不仅对政府、企业和个人做好决策有影响,而且对政府实施社会管理有重大影响。现在开发利用大数据技术对企业信用进行收集梳理,通过对企业信用活动所有过去和现在所有相关的数据进行分析,通过组织内部和外部的数据整合,洞察企业经济与非经济活动之间的相互关系,看到全国区域之间、行业和企业部门之间、多个管理部门之间等相关性,对海量数据控掘和分析,寻找出一定的规律,对企业信用做出最优的客观评价,由此可见,要建立一个五维动态企业信用评价机制是如此重要。
当前市场经济中的企业,其活动不仅与政府部门、商业银行、供应链上下游的企业和市场消费者有关系,而且也受到市场环境影响。过去对企业的信用评价主要是依靠政府各部门以及金融机构的企业信用记录统计分析后进行评价。随着互联网的出现,企业在市场经济中的各项活动都将被自动记录。当与企业信用活动数据的积累量到达足够大的时候,就可以对企业做出最客观及时的信用评价。笔者认为有必要利用大数据技术建立一个五维度企业信用评价体系,从五个维度对企业予以信用评价,即利用大数据系统收集来自包括政府、金融机构、行业(供应链上的相关企业)、企业内部主要人员(企业主、高管)和消费者五个方面的企业活动相关的信息数据,并利用大数据技术分析企业各个对外和对内的活动,从而作出对企业最全面、最客观和最及时的信用评价(详见图1五维动态企业信用评价机制)。
第一,政府部门对企业的信用评价指标。大数据技术通过分析包括企业工商登记、纳税登记、金融基础信用、公检法、海关和商检等企业在政府的基础信用信息,有助于对企业信用作出客观评价。
第二,金融机构对企业的信用评价指标。大数据技术通过分析包括企业在商业银行每月的存款、贷款和还款记录、在保险公司、证券公司以及商业保理机构等金融和类金融机构办理的各项业务信息,有助于对企业的偿债、盈利和风险等信用作出明确评价。
第三,行业、供应链上企业对企业的信用评价指标。大数据技术通过分析包括企业对供应链上下游企业的各项交易、应收应付账款等动态信息,有助于对企业的经营情况和市场整体环境情况作动态评价。
第四,对企业内部主要人员的信用评价指标。包括企业主、总经理以及主要管理人员等的个人信用信息,客观评价企业内部管理和信用文化的情况,有助于对企业潜在信用风险和未来的信用作出客观可靠的判断。
第五,企业消费者对企业的的信用评价指标。大数据技术通过分析包括消费者对企业产品质量、物流、售后服务等各项信息反馈,特别是互联网上消费者对商品满意度和商家服务的评价,有助于了解企业产品质量、销售和商业信誉的情况,从而对企业信用作出合理的评价。
四、总结与展望目前中国企业发展受到信用缺失所带来的严重制约,因此,加强企业信用管理,建立和完善企业信用体系,对于培育健康有序的市场经济、创造公平竞争的市场环境和实现“富强、民主、文明、和谐、自由、平等、公正、法治、爱国、敬业、诚信、友善”的社会主义价值观是非常重要的。随着大数据技术的不断成熟,我们充分开发利用大数据技术,先从企业信用体系建设为起点,逐步建设起政府、行业和个人信用信息共享平台,最终构建一个以服务社会大众为核心的“一网四平台”,即互联网下政府、企业、行业和个人信用大数据平台,四个平台互为融合、互为协同、互为支持的完整社会信用体系。
企业信用标识制度是指为满足市场对企业高品质信用信息的迫切需求,由具有一定资质的、国内权威的资信评估机构,采用国际先进的信用评级技术,按照严格的程序,对受评企业的信用状况进行科学、合理、公正的评价,确定其信用等级,并通过颁发“企业信用标识证”和“企业信用标识码”予以公示的一项制度。在大数据时代里,企业信用数据量无限扩大,链条无限延长,这就打破了过去以财务报表为核心的传统信用评价思维,形成了以“大数据平台”来解决企业信用综合评价问题。客观看来,企业的信用不仅存在于财务报表里的资金以及可抵押的房地产和设备,更多存在于企业的订单、仓储、物流、结算、用人、用水、用电和消费者消费等的客观记录中。我们利用大数据技术将企业所有信息数据进行统计分析后确定企业信用,方便社会公众能够了解企业信用水平,需要建立一个统一的企业信用标识制度,有助于表述企业信用水平。在国外金融国际资信评级业,1909年穆迪公司开始采用Aaa—C等一系列符号表示铁路债券的信用
【参考文献】
(2014—[1]国务院:国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要2020年)的通知[S].国发〔2014〕21号,2014.
[2]国家工商总局公布上半年统计数据[R].中国工商管理研究,2014.
[3]李学龙、龚海刚:大数据系统综述[J].中国科学:信息科学,2015(1).
—大数据促发展:[4]联合国:大数据政务白皮书——挑战与机遇[R].2012.
[5]邢植朝:中国信用概论[M].南方出版社,2005.
作者:陈颖 广东工程职业技术学院外语经贸学院
来源:《当代经济》2015年第23期