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市场盘子很大,而监管力量有限。怎样把有限的力量用在刀刃上?自2022年市场监管总局全面部署企业信用风险分类管理以来,总局强化制度供给和业务指导,先后印发推进企业和个体工商户信用风险分类管理两个意见,第一版、第二版通用型企业信用风险分类指标体系,个体工商户信用风险分类指标体系以及配套的分类标准、数据规范和接口规范等文件,并召开座谈会、培训会,跟进调度、加强指导,推动“通用+专业”分类模式在认证认可、食品、特定种类设备等重点领域有效推行。各地市场监督管理部门认真贯彻落实市场监管总局深入开展信用风险分类的要求,取得良好成效。从企业到个体工商户,从通用分类到专业领域,从“双随机、一公开”抽查到风险预警,从监管工具到服务资源,信用正一步步从抽象概念变成可看、可用、可感的治理工具。
信用风险分类,首先是一场“数据长跑”。没有全面、及时、准确的信息归集,信用风险分类就会成为无源之水。各地市场监督管理部门把数据归集作为“先手棋”,打通系统内外、部门之间、层级之间的信息通道,努力让经营主体的登记、许可、处罚、抽查、年报等信息“应归尽归”,保障分类结果建立在真实、鲜活的数据之上。
北京市一体推进制度建设、机制建设和系统建设,推动信用信息自动归集、信用风险自动分类、监管策略自动匹配,为245万户企业、42万户个体工商户和6800余户农民专业合作社打上分类标签,让分类结果可查可用。浙江省把标准化数据治理作为“先手棋”,搭建647个数据项的“通用+专业”一体化信用信息目录体系,汇聚多渠道信用数据106.6亿条,平均每户经营主体归集信用数据910条,并设置2188条数据校验规则,从源头防止错误数据产生或流入。福建省依托国家企业信用信息公示系统,实现省、市、县三级4576个部门涉企信息全量归集,累计公示各类经营主体信用信息4.89亿条,以“一企一码”形成覆盖700多万户经营主体的全生命周期信用数据库。
数据底座越扎实,分类的“源头活水”就越充足。信用风险分类不是简单打分,而是对海量涉企信息进行治理、校验,激活数据价值。只有把数据归集、质量管控、系统支撑贯通起来,分类结果才能经得起监管实践的检验,才能真正成为配置监管资源的可靠依据。
经营主体千差万别,呈现的风险形态也各不相同。各地在通用分类基础上,积极探索“通用+专业”融合模式,既看企业整体信用状况,又看行业特有风险,让画像更立体、分类更精准。
山东省构建起“1+13”的“通用+专业”信用风险分类管理体系,检验测试、特定种类设备、网络交易等13个领域均制定出台专业信用风险分类管理办法,并把专业分类模块统一嵌入通用系统,推动通用分类与专业分类数据互通、相互衔接。安徽省以食品安全为切口,把品种业态、规模大小、管控水平等食品安全风险指标,与行政处罚、抽检不合格、失信惩戒、投诉举报等通用信用风险指标直接融合,从“结果融合”升级为“指标融合”,并构建“基础评分+异常检测+高风险分类+规则兜底”的智能分级模型,高风险单位问题曝光率由56%提升至71%。
天津市在食品、药品、医疗器械、化妆品、特定种类设备、重点工业产品质量6个风险领域推行“通用底座+专业指标+量化评分+动态调整”模式,分行业搭建独立量化评分模型。重庆市在食品生产、食品销售、餐饮、特殊食品、药品、企业登记、特定种类设备、检验测试8个专业领域引入信用风险分类管理。云南省建立“1+11”信用风险分类管理模式,拓展至食品生产、特定种类设备、检验测试、电子商务平台等11个专业领域,建立分类指标模型。
分类准不准,直接决定监管有没有依据。“通用+专业”不是简单叠加,而是要让通用指标打底、专业指标提高精度,既保持全国规则总体统一,又兼顾行业监管的特殊性。画像越准,监管越有方向;分类越科学,差异化监管越有底气。
信用风险分类的生命力在于应用。各地把分类结果嵌入“双随机、一公开”监管全流程,对低风险主体“无事不扰”,对高风险主体“利剑高悬”,让抽查比例、频次与分类结果挂钩,让监管资源向高风险主体集中。
辽宁省持续迭代“双随机、一公开”监管系统,开发“重复提示+分类管理”功能,具备“智慧查重”“跨级组合”能力,1375个部门发起部门联合抽查,部门联合抽查任务占比提升至70%,累计减少11.72万次重复检查;852个部门在日常监管中应用信用风险分类结果,D类风险企业问题发现率达58%。山西省持续深化“一业一查”部门联合监管,2026年1月至7月全省开展部门联合抽查1433次,减少入企检查6775次,分类结果运用率达98.11%。
陕西省在全省市场监管系统“双随机、一公开”抽查中全面应用信用风险分类结果,应用率达100%,C类、D类企业问题发现率分别达69.82%、81.76%。湖南省推动分类结果与跨部门联合抽查深层次地融合,跨部门联合抽查中运用分类结果的任务占比由2025年的8.75%升至2026年上半年的31.77%,D类企业抽查占比由26.11%升至44.72%。
分类结果用起来,监管效能提上来。只有让“风险高的多查、风险低的少查”成为常态,才能既守住安全底线,又减少对守信主体的干扰,实现监督管理力度与企业感受度的平衡。
最好的监管,是减少风险发生;最好的处置,是在问题萌芽时出手。各地依托信用风险分类数据,构建风险监测预警模型,推动监管从“事后处罚”向“事前预警、事中干预”转变,让预警信息成为基层监管的“提示器”和“导航仪”。
上海市持续推动预警模型建设,在综合监管一体化平台内建设并部署的垂直场景风险预警模型从18个增加至21个。企业异常年报检测模型集成23个强指标和约200项中低指标,对本市企业公示信息进行全量智能核验,精准筛查年报及即时公示信息异常企业87万户,经人工复核,模型整体准确率达90.6%。江苏省构建“一单两库三应用”风险监测预警系统,梳理预警事项30余项,覆盖信用监管、食品、网络交易、特定种类设备等领域。
贵州省在分类系统中设置风险监测预警模块,围绕一人多照、一址多户、法定代表人频繁变动、短时大量注册、许可过期、长期未经营等情形开展实时监测,并设置风险任务分派处置、任务检查处置、任务反馈功能。新疆尔自治区迭代升级触发式监管,建成“信用分类+红黄预警+闭环处置”智能监督管理体系,将43.69万户经营主体纳入触发式监管范围,累计触发黄线万户次、红线万户预警主体推送整改提醒。西藏自治区对2.8万户企业组织事前失信警示提醒,推动风险行为早发现、早提醒、早处置。
预警早一步,风险少一分。只有把数据归集、风险研判、预警推送、分类处置、闭环管理贯通起来,才能让风险发现在早、防范在先、处置在小,让监管跑在风险前面。
信用风险分类始于监管,又不止于监管。各地按照总局部署,在用好分类结果的同时,积极拓展应用场景,把信用从“监管工具”变成“服务资源”,让守信主体获得更多便利,让信用价值在融资增信、政务服务、产业培育、放心消费等领域逐步释放。
广东省探索以质量信用为准入门槛,将企业信用风险分类结果纳入“粤质贷”质量要素评价指标体系,将A类低风险且3年内未列入经营异常名录、未受行政处罚的企业作为准入对象,推动“以质授信、以贷促质”,“粤质贷”累计授信额度突破2472亿元,惠及企业近1.43万户次。内蒙古自治区以信用为纽带、以数据为支撑,归集79家数源单位1.7亿条经营主体数据,结合信用风险分类结果勾勒个体工商户“信用画像”,“个体蒙信贷”累计放贷93.1亿元,惠及经营主体2.7万户。
海南省把信用信息深度嵌入自贸港核心政策实施流程,构建“信用+享惠”联动管理机制,对存在被列入经营异常名录、严重违法失信名单等情形的经营主体,依法依规限制或禁止享受相关税收优惠政策;对信用良好的企业,整合市场监管、金融管理等跨部门资源,推动“信用+质量”集成赋能,累计授信329.03亿元,发放贷款172亿元,惠及企业688户;同时培育“放心消费单位”15.3万家,打造“放心消费商圈”40个。四川省在京东产业园区探索信用赋能园区精细化监管,依托信用风险分类系统抓取园区企业全量信用数据,自动生成企业信用画像,按照A、B、C、D四级风险动态调整日常监管频次,推行非现场巡查、线上自查等柔性举措,实现“有感服务、无感监管”。
江西省对外卖平台上的1.2万余户网络餐饮个体工商户实施信用风险分类,并将结果推送至外卖平台共享共用,对A类商户实行“年度一检”,优先纳入“优质商家”推荐名单;对D类商户提高检查频次。新疆生产建设兵团把信用风险分类结果融入企业年报公示、经营异常名录管理、信用修复、信用承诺等日常工作,并向金融机构提供个体工商户信用风险分类数据,为融资贷款工作提供参考。
信用风险分类管理既是监管方式的创新,又是服务发展的抓手。只有推动分类结果从监管环节向服务端、市场端延伸,与融资贷款、政策扶持、评优评先、信用修复等场景深层次地融合,才能让守信主体真正得到实惠,让“无形信用”转化为“有形价值”,为经营主体高水平质量的发展注入更持久的信用力量。
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