以信用体系助推中国智慧城市建设

黎明 唐瑾

一、信用体系建设成为智慧城市建设的重要突破口

自从2009年IBM提出智慧地球的理念之后，智慧城市建设如火如荼、方兴未艾，2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单。以提升城市居民生活品质、节能减排等为目标的智慧城市建设在中国大力提倡推行“城镇化”的背景下尤为引人注目。2013年以来，我国已经先后发布了三批智慧城市试点。统计显示，目前我国已经有超过500个城市在进行智慧城市试点，并均出台了相应规划，计划投资规模超过万亿元。但由于智慧城市应用项目建设成本高，回报周期长，且多涉及社会效益，很难通过商业化的运作模式盈利，当前多数城市智慧城市建设尚停留在规划层面。

当前各地智慧城市推进过程中，仍普遍面临诸多瓶颈和短板，如“千城一面”“重建设、轻应用”、标准规范缺失等，特别是政府数据资源的不够开放和共享，“信息孤岛”等现象，成为制约各地智慧城市建设的突出问题。智慧城市需要各种便民惠民的智能化应用项目来支撑。在建设智慧城市项目过程中，往往需要涉及使用政府部门和企業掌握的各种数据资源，而一些政府部门虽然掌握有海量数据资源，却缺乏有效的信息开放和共享机制，从而影响到智慧城市建设效果。

针对目前智慧城市建设数据共享机制、商业运营模式不健全的现状，信用体系建设成为智慧城市建设的重要突破口，《国务院办公厅关于运用大数据加强市场主体服务和监管的若干意见》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》等指导文件中均提出要利用大数据手段发展信用体系建设，建设数据基础资源，建立统一的数据开放平台，有序推进全社会信息资源开发共享，推动信用信息共享机制和信用信息系统建设。加快建立统一社会信用代码制度，建立信用信息共享交换机制。从政策层面指导信用体系建设，助推智慧城市发展。

信用体系建设成为推动智慧城市发展重要抓手，通过信用体系建设建立诚信数据共享平台，归集整合各部门、各单位的信用信息，实现多源诚信数据的共享，通过市场化的个人征信服务扩充数据来源和增加人群覆盖，形成对现有央行征信数据的补充和完善，进一步降低交易中参与各方的信息不对称和信息收集成本，提高信贷决策效率，并将这种“信息优势”扩大到更广泛的金融和生活应用领域，提高经济主体的运行效率，释放消费潜力，促进经济向消费驱动型市场的转型。同时，通过信用体系建设为监管机构、政府部门、信息主体等提供数据服务，依法向政府部门和社会企业、公众有序开放，在经济和行政管理领域拓展应用。

二、信用体系建设将有助于打破数据壁垒，促进数据整合共享

大数据是智慧城市的智慧引擎，智慧城市建设的效用高低，很大程度上取决于大数据资产利用的深度与广度。城市发展需要完成大数据的采集、处理、整合、共享、挖掘、分析和应用，通过了解城市运行情况与发展态势，为各部门协同工作、领导决策提供支撑，进而服务于市民。目前智慧城市系统建设缺少统筹考虑，信息孤岛仍然存在，数据库差异较大、数据定义不一致、格式不一致、设备接口不兼容以及数据交互难等问题比较突出。各部门业务系统都是独立运行，存在重复建设现象，各数据资源都分散在各自的应用系统中，资源缺乏有效整合。

诚信体系是市场经济发展的必然产物，必然是建立在既有各方信用记录基础上的成果。构建综合诚信体系，核心环节是实现各单位、各部门、各机构、多源的信用信息的共享和分析。国家高度重视信用信息共建共享、联合惩戒，2013年，最高人民法院发布了《关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》，正式建立了失信被执行人名单制度。截至2015年12月底，已向社会公众发布失信被执行人名单信息308.02万例。2016年4月国家发展改革委和最高人民法院等44部门联合签署了《关于对失信被执行人实施联合惩戒的合作备忘录》，提出55项惩戒措施，对失信被执行人设立金融类机构、从事民商事行为、享受优惠政策、担任重要职务等方面全面进行限制，更大范围惩戒失信被执行人。

信用体系建设需要建立统一信用信息共享交换平台，促进数据资源共建共享，统一黑名单执行标准，建立黑名单联合惩戒机制。建立白名单的激励机制，拓展白名单的信用价值。统筹规划大数据基础设施建设，加强与社会大数据的汇聚整合和关联分析，推动公共信用数据与互联网、移动互联网、电子商务等数据的汇聚整合，鼓励互联网企业运用大数据技术建立市场化的第三方信用信息共享平台，使政府主导征信体系的权威性和互联网大数据征信平台的规模效应得到充分发挥。通过全方位的信用体系建设，实现数据整合、数据共享、数据挖掘、数据分析，为智慧城市建设发展提供数据支持和应用支撑，为经济高效运行提供全面准确的基础信用信息服务。

全国各地积极推进信用信息数据库和共享平台建设，目前已经形成国家、省、市三级信用信息管理系统，国家发展改革委、中国人民银行指导创办“信用中国”网站，政府褒扬诚信、惩戒失信的窗口，归集来自各部门的110多万条信用记录。2015年广东省建成覆盖全省的省市两级公共信用信息管理系统，搭建了企业、事业单位和社会组织基础数据库；分批次组织对38家省级单位和21个地市开展信用数据归集工作。

三、信用体系有利于降低交易成本，促进商业模式创新

破解智慧城市“重建设、轻应用”的难题，重点在于探索商业模式的创新，只有以人为本，才能凸显智慧基础设施建设、智慧产业体系发展的现实意义，才能真正实现创新城市社会管理、提升居民生活品质、促进城市经济发展的最终目标。

信用体系建设的盈利点在于征信产品应用，当前世界知名的征信机构能够提供海量的数据查询，对征信数据更新可以按照分钟来计算，并且可以从中挖掘敏感的信用信息用于商业活动，甚至实现跨国业务，已经实现多角度多产品的发展，目前能够提供三大类征信产品：信用管理类产品、营销服务类产品和不动产、外包、债务催收服务类产品。信用管理类产品是指运用信用风险查询、各种信用风险解决方案以及软件自动识别信用风险等手段，实现对信息主体信用风险的识别、防范和管理。例如：信用报告、信用评分、信用评级、身份识别、反洗钱核查、关联分析和合规性服务产品。营销服务类产品是指利用海量数据的营销信息资源将原始数据转化为准确、有预测性的营销情报信息，协助客户解决复杂的营销问题。例如：电邮营销、数据质量服务、数据库营销、消费者数据整合、小型企业风险筛选、直接营销服务、供应管理方案和微观营销等。不动产、外包、债务催收服务类产品是指由于发达国家有严格的隐私保护法律，许多服务自成体系，只在会员间共享，或者只为政府部门提供支持，不可用做其他服务，更不能与数据库相混合。此类服务诸如：二手车数据、房地产调查、保险服务、外包服务和债务催收等。

现代市场经济是信用经济，诚信是市场经济发展的基石。从促进社会主义市场经济发展的角度，信用体系可以保障企业的经济活动，促进解决企业“融资难”问题，并通过扩大信用交易有效启动消费市场。从维护社会正常经济秩序的角度，信用体系可以规范市场秩序，降低市场交易成本，促进市场机制发挥基础性的资源配置作用。从防范金融风险和维护金融稳定的角度，发展和完善信用体系可以提高借款人履约水平，降低金融业信用风险，优化金融生态环境。目前，我国的征信体系已经可以实现企业和个人的信用基础信息查询，为商业银行防范信贷风险提供重要依據，截至2014年底，央行个人征信中心接入1811家机构数据。从业务量来看，以商业银行为主，征集的数据中83%为信贷和信用账户数据，公积金缴存、社保、电信、税务和其他辅助个人信用信息仅占17%。

相比央行业务覆盖面有限，市场化的信用产品和增值创新服务不断涌现，有效降低市场交易成本和管理成本，降低小额信贷信用风险。如深圳前海微众银行，通过腾讯旗下财付通的海量数据挖掘和分析技术来预测目标客户风险表现和信用价值，为其建立个人信用评价，并相应提供不同的信贷服务。阿里金融有阿里信用贷款、淘宝信用贷款、淘宝订单贷款等信用微贷产品，不需要小微企业提交任何担保或抵押。支付宝沉淀了庞大的后台数据，这个“草根”征信系统因此极富价值，可以为信贷业务提供强大支持。这种360度全方位的客户评级技术，能更深入全面了解小微企业业主信用等级水平，极大降低小贷信用风险。

智慧城市的核心是以人为本，信用体系建设的关键是便民服务，惠州市运用信用评价方法，首推粮油二维码溯源，通过扫码将粮油食品在生产加工、物流配送、质量检测等全过程中的信息传递给消费者、监管者，全程实行信用监管，让广大群众吃上“信用粮油”。深圳市组织开发信用网手机APP和微信端查询程序，推动信用网查询嵌入微信城市公共服务端口，微信“城市服务”平台上线的企业信用信息查询服务包含300万各类市场主体的登记、监管、执法案件、资质认证、表彰处罚、纳税状况、信贷状况等6.2亿条信息。推动与中国银联移动端应用—银联钱包的信息查询合作，将公共信用查询嵌入银联钱包移动端，尽一切可能扩大信用信息的应用和查询。建设“企信惠”信息惠民工程，推动专业化、个性化的场景式信息应用，开发“信用摇一摇”APP，实现企业信用数据的主动推送，并录入消费者的实时评价，推动消费者、商家、政府的三方互动。

四、展望

社会信用体系是市场经济发展的必然产物。在信用交易成为市场交易的主要方式、信用工具被大规模使用以及信用风险日益显著的背景下，社会信用体系成为影响一个国家经济发展的重要方面。未来刺激消费是中国经济发展的一大主题，随之而来的个人信贷需求的爆发可以预期。互联网金融的发展亟待突破征信瓶颈，智慧城市的发展、互联与数据技术的进步为征信行业的创新与高速发展提供了机遇。互联技术的发展大大提升了数据的多元程度及可获性，而数据存储与处理技术的进步为行业的降本增效提供了基础。中国金融核心数据的覆盖面与可获性均存在明显不足，为迅速完善征信体系，匹配强劲的市场需求，行业的新晋参与者开始取道非传统信贷数据的收集和应用，通过与互联网化的生活数据直接对接，将电商网购、移动支付、水电煤缴费、社交信息等数据源引入行业。在数据挖掘、分析和应用等领域，领先机构也在积极应用能够分析多元、海量、关联关系复杂的数据的新算法，从碎片化、非结构化的数据中提取出与个人信用最为相关的信息。基于信用体系的智慧城市建设数据来源更加丰富，智慧城市应用更加广泛。

（作者单位：国家发展改革委城市和小城镇改革发展中心）