大数据时代企业信用管理体系创新研究

摘 要：在现今大数据时代的汹涌浪潮中，信息俨然已经成为企业决策过程中不可或缺的关键要素。在企业的日常运营中，信用管理始终扮演着重要的风险控制角色。然而，传统的信用管理体系在应对当前海量数据、处理速度的要求以及风险预测的精确性等方面，显得捉襟见肘，这些问题无疑给企业的运营带来了不小的挑战。鉴于此，本文通过深入的调研与分析，详细剖析了当前企业信用管理的现实状况，识别出在数据挖掘的深度与广度、数据处理的速度与准确性以及信用评估机制的科学性与有效性等方面存在的诸多不足。在紧密结合大数据技术发展趋势的基础上，本文进一步提出了一套全面的、基于大数据技术的企业信用管理体系构建与优化方案。这一方案旨在帮助企业更有效地利用大数据资源，提升信用管理的效能，从而为企业创造更大的价值。

关键词：信用管理；制度安排；技术设计

随着信息技术的快速发展，特别是大数据、云计算和AI人工智能等技术的广泛应用，社会已迈入数据时代。在这个时代中，数据不仅以前所未有的速度被创造和累积，更以变换多样的形式深入到企业经营的各个层面。数字经济时代，商业交易已经突破了时间和空间的限制，从“面对面交易”转向了线上线下智能化交易。企业信用管理，作为企业运营中至关重要的一部分，其重要性在于它直接关系到企业的资金安全、市场信誉及长远发展。在传统模式下，企业信用管理的局限性逐渐显现，信息孤岛现象普遍存在，信用评估方法较为单一，风险预警和控制手段尚不成熟，这些问题都严重制约了企业的发展潜能。优化信用管理流程、提高决策效率、降低潜在风险成为企业在激烈的市场竞争中保持竞争力的关键因素。面对这一挑战，构建一个高效、智能的企业信用管理体系显得尤为迫切。该体系需充分利用大数据时代的技术优势，实现对企业信用信息的全面采集、精准分析和实时监控，从而提升信用管理的科学性和前瞻性。

一、大数据时代下企业信用管理的理论基础

1.企业信用管理的相关理论

（1） 企业信用管理的概念

企业信用管理是指在企业进行赊销活动之前，先对赊销客户做出资信调查与分析评价，以此来衡量本次赊销活动所存在的风险及收益情况；在赊销活动进程中，制定合理的客户授信决策和标准，以此作为不同客户的授信依据；在赊销合同签订后，进行应收账款的监控及回收工作。通俗来说，企业信用管理就是通过对企业日常的信用销售活动进行事前、事中以及事后的全流程重点环节管控，综合协调分配各部门的企业信用风险管理职责，确保企业信用风险能够得到有效的控制。企业信用管理的主要内容有以下几方面：客户资信信息管理、客户赊销档案管理、客户授信标准管理、企业赊销合同管理、应收账款动态监督管理及应收账款追收管理等。

（2） 企业信用管理的主要模式

我国企业信用管理理论发展进程较为缓慢，已有的信用管理模式主要是参照西方企业信用管理模式并结合中国企业的具体情况设置的。目前，我国企业信用管理模式主要还是21世纪初期行业专家们提出的三种，即双链信用管理模式、全程信用管理模式以及“3+1”科学信用管理模式。

这三种企业信用管理模式虽然在具体操作上有所不同，但它们都是按照企业销售流程或商业交易过程的顺序，对信用管理进行事前控制、事中控制以及事后控制。这三种模式的核心理念都是信用流程控制，即在企业的各项经营活动中，始终坚持以信用为核心，对各个环节进行精细化、系统化管理。这种以“信用流程控制”为基础的管理模式，对近20年我国企业建立企业信用管理制度、出台信用管理政策、提高信用管理水平、防范信用交易风险以及增强企业的市场竞争力具有重要意义。

2.大数据技术的相关理论

大数据指的是规模巨大、数据量超过了传统数据库处理能力的数据集合。这些数据通常具有三个特征：数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度要求高。大数据技术是近年来快速发展的一种信息技术，它涉及多个领域的知识体系，包括计算机科学、数据挖掘、统计学、信息检索等。大数据技术的核心在于从海量数据中提取有价值的信息，为各个行业提供决策支持。大数据来源于各种渠道，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如XML、JSON等格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。

3.大数据技术与信用管理的关系

提升企业信用管理的基础是获取准确、全面的客户信用数据。大数据技术能够通过数据采集、数据清洗、数据挖掘等手段不断优化企业信用数据质量，为后续的客户分析、评级及应收账款管理工作提供数据基础与技术支持。

（1） 大数据技术可以显著提升企业信用数据的采集效率

传统的信用评价主要依赖企业信用管理部门的内部数据，如客户的财务报表、赊销申请、赊销合同、账龄分析表等数据，涉及销售、财务、风控合规等多个与信用管理密切相关的部门工作成果。上述数据涉及的企业信用数据呈碎片化状态，分散在各部门的应用平台上，甚至是电子表格或书面档案中，隶属不同的层次和序列。这些数据的覆盖范围也非常有限，不足以支撑企业开展高效信用管理所需的细度。引入具有强大搜索功能的网络爬虫、神经网络等数据挖掘和数据采集技术可以提高企业信用数据的全面性，将数据采集范围扩大至企业内部库存数据、订单交易数据以及财务分析数据等，企业信用管理部门能够据此从中挖掘出更多有价值的隐藏数据。此外，传统的信用数据更新频率较低，通常按月、按季更新，而且依赖人工操作，无法满足实时对数据进行迅速分析的需求。而大数据技术能够通过设定程序抓取某些公开披露的数据，在实现部分数据自动化批量采集的同时，还能够对数据进行实时更新，快速提高企业信用数据的采集效率。

（2） 大数据技术可以有效提高企业信用数据的准确性

传统的信用数据大部分依靠企业客户自行报送，企业客户资料收集岗位人员需要整理大量格式不一的数据，难以构成及时、有效的信息验证环节。数字经济时代，企业可以运用数据清洗技术对采集到的数据自动进行格式转换、标准化、去重等预处理，还可以对数据进行填补缺失值、删除异常数据、验证数据范围和逻辑校验等。尤其是数据清洗技术可以发掘数据之间的关联性，实现交互验证，从而排除或修正错误信息，确保数据的一致性和准确性。在企业开展信用管理的过程中，运用大数据技术可以大大提高数据的清洗效率和质量，进而提升企业信用数据的准确性。

二、大数据环境下企业信用管理体系的构建

1.企业信用管理的现状和挑战

（1） 信用管理部门缺失或授权分散

出于管理成本和管理习惯的考虑，我国企业，特别是中小企业缺少专门的信用管理部门开展信用管理，而更多的是将信用管理中客户资信管理、客户档案管理、应收账款管理等基础职能分配给销售部门及财务部门，因业务职能定位、专业能力及考核目标的差异，这两个部门很难从客观的立场上实现有效的信用管理。而有相当一部分已设置信用管理部门的大型企业，也存在将客户赊销额度批准权授权于销售部门的情况，造成信用管理部门有名无实。这就导致信用管理流程常常成为销售和财务的附属流程，拥有充分授权的信用管理部门难以连贯完成信用事前、事中、事后这一循环的信用管理流程。在上述传统信用管理模式下，企业信用管理职权分散，数字化程度低，往往会形成“数据孤岛”和内部“数据壁垒”，无法有效整合已收集到的信用信息和数据，信用部门工作成效低，部门之间难以形成相互配合的合作模式，企业常常发生信用决策滞后而遭遇损失的情况。

（2） 企业信用管理信息化技术落后

当前许多企业在信用管理方面存在一个问题，就是信息化技术落后。一方面由于市场本身对企业信用管理信息化系统的需求不足，较少有软件开发企业在企业信用管理这一领域进行深耕，市场上已出现的信用管理系统良莠不齐；另一方面，企业为实现信息时代的现代化，纷纷上马了ERP、财务云、司库系统等信息化系统，但很少有企业购置赊销管理的全流程系统软件。在各类销售和财务系统不兼容的情况下，企业很难通过有效的信息化手段实现有效的信用管理。信息化技术的落后，不仅导致企业数据采集和分析不及时而且限制了企业信用风险的识别和控制。在信用管理过程中，企业需要对潜在的信用风险进行识别、评估和控制，不利于企业信用管理的持续改进。

2.基于大数据的企业信用管理体系框架设计

基于大数据技术的企业信用管理体系，应当以上游供应商、下游采购商信用档案数据为核心，辅以企业社会公共信用信息及第三方信用服务机构的数据，构建具备企业特色的信用管理基础数据库。在此基础上，开发符合企业经营发展的信誉评价、履约评估及信用评级等数据模型，确保模型既合理又安全。通过搭建集数据接口传输、信息智能录入、数据自动分析、模型管理、场景设置及评价结果输出于一体的综合信用管理平台，嵌入规范化的信用管理工作审批流程，使企业各层级人员能够依据授权访问范围准确掌握员工、下属单位、供应商及采购商的信用状况，做到心中有数，从而提升内部管理水平，优化资源配置，为企业选择优质供应商、合理安排账期及赊销额度等提供有力支持。

三、大数据技术支持下企业信用管理创新策略

1.数据融合策略

数据级融合的核心在于将不同来源的数据整合、处理和分析，旨在确保数据的一致性和完整性。在这一过程中，常用的手段包括数据预处理、数据转换、数据集成以及数据清洗等。数据级融合不仅是其他层次融合的基础，而且对于提高整体数据质量具有至关重要的作用。进一步地，特征级融合在数据级融合的基础上，对数据特征进行深入分析。这包括特征的提取、降维以及相似性计算，旨在实现数据特征的一致性和相似性。常见的特征级融合方法涵盖特征提取、特征选择、特征变换以及特征相似性计算等。特征级融合有助于发现数据间的潜在关联，为后续决策分析提供坚实的支撑。最终，决策级融合在特征级融合的基础上，将不同数据源的决策模型进行集成，以达到决策结果的一致性和可靠性。常见的决策级融合方法包括模型融合、决策树融合、神经网络融合以及贝叶斯网络融合等。决策级融合在众多决策场景中发挥着重要作用，如风险评估、智能推荐和信用评级等。数据融合为企业提供了强大的工具，帮助企业评估信用风险、欺诈风险等。

通过整合征信数据、消费数据以及社交数据等多个数据源，企业可以更加精准地预测客户的行为和需求，从而为企业提供高效的风险管理和客户关系管理支持。

2.高效数据处理算法策略

数据挖掘技术可以从海量数据中找出有价值的信息，为企业信用评估提供有力支持。通过数据挖掘，企业可以发现潜在的信用风险和商机。常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。机器学习算法可以对信用数据进行自动分析和建模，为企业提供精确的信用评估结果。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过不断优化算法参数，机器学习算法可以实现对信用风险的精准预测。深度学习技术在信用评估领域的应用也日益广泛。深度学习可以自动提取特征值，减少特征工程的工作量。通过构建深度学习模型，企业可以实现对复杂信用风险的识别和评估。

通过运用先进的数据挖掘、机器学习和深度学习技术，企业可以快速、准确地识别和评估信用风险，提高整体经营效益。为了提高数据处理算法在信用管理中的应用效果，企业需关注数据质量、优化算法模型、加强跨部门协同和人才培养与技术引进。随着我国信用管理体系的不断完善，数据处理算法在企业信用管理领域的应用将发挥更大的作用。

3.实时监控与动态调整策略

实时监控与动态调整意味着要对客户信息进行无差别吸收和分析，建立智能化风险预警机制，大数据技术在完成这项管理任务时具有得天独厚的优势。企业信用管理需要持续收集与企业经营状况、财务状况、负责人信用等相关的大量数据，再通过对收集到的数据进行深入分析，发现企业信用风险的蛛丝马迹，根据企业实时信用状况，对其信用等级进行动态评估。例如，对于信用良好的企业，可以适当提高信用额度、延长账期；对于信用较差的企业，则应降低信用额度、缩短账期，甚至暂停合作。

企业信用管理过程使用实时监控与动态调整策略，有助于企业防范信用风险、提高竞争力。但此过程也需要企业建立专业化信用管理团队，对系统提供的分析信息和预警信息进行合理性判读，及时采取信用管理手段，使系统给出的结果能够得到有效处理。

四、企业信用管理优化建议

我国实施智能化企业信用管理尚处于起步与探索阶段，企业信用管理体系优化显得尤为重要。为建立适配大数据技术的企业信用管理体系，有效运用信用管理创新策略，企业需要在以下几方面优化信用管理。

一是建立企业内部信用管理信息系统，引进先进的技术和产品，提升整体信用管理水平，为利用大数据技术创建必要的硬件和软件基础。企业购买或自行开发的信用管理软件应至少集成客户评估、信用监控、预警管理、风险分析、资信调查等模块，具备强大的数据处理和分析能力，以满足企业对于信用数据的各种需求。

二是设立独立的信用管理部门，负责企业信用管理的各项工作，并给予信用管理总监或信用管理经理足够的授权，实现企业信用集约化管理。配备专业的信用管理人员，提高企业信用管理的专业水平。企业在开展信用管理的过程中，应重视信用管理人才培养，建立综合型人才团队，特别是提高员工在数据处理、机器学习和信用管理方面的技能。

三是建立完善的信用管理制度，包括但不限于科学、合理的信用评级标准、严格的信用审批流程、信用风险预警机制等，并通过信息化系统将信用管理制度流程化，确保权责分明，授权清晰，从而保障信用管理工作的顺利开展。

四是企业应加强各部门之间的协同，实现内部系统整合或不同系统数据对接，如与财务账务系统、发票系统、企业资源管理系统、OA办公系统等实现对接，共享信用数据和评估结果。在全流程信用管理模式下，通过跨部门协同，实现信用数据资源的整合，提高整体信用管理效果。

五、结语

为在市场竞争中掌握主动权，扩大市场占有率，企业赊销是大势所趋。现代信用管理是建立在大数据分析、建模和应用基础之上的决策科学，涉及金融、经济、管理、统计、法律等多种专业分析和运用能力。为有效应对赊销风险，企业开展信用管理刻不容缓。鉴于信用管理的复杂性、综合性和时效性，企业需要在信用管理过程中有效利用大数据技术。一方面帮助企业实时采集相关数据，对客户、供应商等合作伙伴的信用状况进行全面分析，有效识别潜在风险；另一方面，企业可以利用大数据技术对内部经营数据进行挖掘和分析，从而优化管理流程，提高经营效率。可以预见，大数据技术在现代信用管理中的应用将成为企业信息化建设的必然趋势。

参考文献：

[1]冯敬.企业信用管理体系智能化转型的实践与启示[J].征信，2024（1）：58-63.

[2]巴曙松，何雅婷.数字经济背景下企业信用管理的数字化变革[J].征信，2023（9）：10-14.

[3]韩家平.中国社会信用体系建设的特点与趋势分析[J].征信，2018（5）：1-5.

作者简介：刘轩君（1988年— ），女，西南财经大学审计硕士，高级会计师，注册会计师，税务师，海南省会计优秀人才，曾就职于海南省财金集团有限公司、中交海洋投资控股有限公司等单位，研究方向：企业投融资、企业信用管理。