以社会信用体系数字化助力数字经济健康发展(5)

社会信用体系数字化是推动信用治理的强大助力。 社会信用体系的基本功能在于借助信用评价机制对各类主体形成激励约束，从而实现经济社会有效治理。社会信用体系数字化转型可以充分激活传统社会信用体系中的信用信息形成和归集的路径，优化信用评价机制的运行机理和适用场景，实现信用治理功能效用最大化。首先，社会信用体系数字化有助于交易辅助机制的实现。社会信用体系数字化转型能够使市场主体信用信息更加及时、高效、精准地生成、获取和流通，在强化市场主体信用约束的同时减少交易中的信息不对称，降低交易成本，提升交易效率。其次，社会信用体系数字化有助于智慧监管机制的构建。社会信用体系数字化转型可以打破“数据孤岛”，实现信用信息的互联互通，支持多部门协同监管，通过建立信用信息智能处理模型，基于信用分类和数字技术手段构建企业信用风险预警机制，及时防范和处置风险，提升监管效能。最后，社会信用体系数字化有助于社会治理范式的优化。社会信用体系数字化转型可以拓展信用主体信用信息的来源和应用场景，将个人与组织的诚信水平与数字信用身份挂钩，强化信用约束，从而引导诚信文化建设，推动形成崇尚诚信、践行诚信的良好风尚。同时通过信用风险实时监测，及时发现并量化潜在失信隐患及相关社会矛盾，使数字化社会信用体系成为社会矛盾源头化治理的重要工具。

那么，如何实现社会信用体系数字化？

一要以技术和数据为核心驱动。 数字经济本质上是以数据资源为关键要素、以新兴数字技术为重要依托的新业态和新模式，其时代意义不局限于经济形态的变革，同时会对社会关系结构和社会治理模式产生革命性的衍生影响。技术和数据不仅推动了数字经济的兴起与繁荣，而且能够为数字化社会信用体系建设赋能。大数据、人工智能、区块链、云计算等新兴数字技术的发展和应用，在催生数字经济模式创新的同时推动了传统社会信用体系中征信评信用信的机制变革。新兴数字产业运行和传统产业数字化转型过程中形成的海量数据，也为信用信息的生成和归集提供了丰富的资源支撑。以大数据征信为例，信用主体在社会经济生活各个环节产生的碎片化数据，可以经数据挖掘和结构化处理后进行分析，将不同来源、不同维度的数据加以汇聚和关联，从而生成信用信息并根据分析规则对特定主体完成“信用画像”。基于深度学习技术的文义、图像、视频识别以及数据分析神经网络能够发现各类数据与主体信用程度间的潜在联系，从而超越人工定义规则构造的传统信用评价体系，实现征信评信用信的“智能化”。