潘 永

（湘潭大学，湖南 湘潭 411100）

0 引言

随着互联网、物联网、云计算、人工智能等现代化新兴信息技术的飞速发展，万物互联化、数据泛在化的大趋势日益明显，大数据（big data）的发展赢得了越来越多政府部门和企事业单位的高度重视。在征信领域，信用信息作为驱动各项业务开展的关键因素，以大数据的相关技术作为强大引擎，将各种数据进行有效采集、分类、管理、流通、分析、加工、应用，重构社会信用体系建设各个环节，形成从宏观到微观新的智能化需求，催生新的信息产品、新的管理模式、新的决策依据，实现征信部门服务标准和工作效率的整体跃升。习近平总书记多次强调加快数字中国建设，全力推进实施大数据战略，为我国大数据在各方面的应用指明了方向，明确了目标。当然，我国征信行业起步慢，尚处于萌芽期，信用大数据的发展在新时代有突破性进展，当然也面临着诸多挑战。

1 大数据时代信用信息资源建设方面具有的优势

大数据具有大量、高速、多样和真实的特性［1］，而非数据信息的爆炸性增长。大数据时代思维方向最关键的转变在于从自然思维转向职能思维，更加立体、全面、系统地认识各种数据的相关联系，从而寻求隐藏着的更有价值的信息。大数据时代是信息技术高速发展的时代，伴随的是信息处理能力的提高，而信用信息（数据）作为信用体系建设的基本要素，大数据时代能够给信用信息资源的管理方面（比如社会信用体系建设）带来新的发展机缘，利用此机缘将信用数据的管理与应用向纵深发展，向广度扩张。

1.1 大数据为信用信息资源管理提供多样化的信息技术手段

首先，社会信用体系建设的基本工作是信用数据的归集，基于大数据背景下所创建的数据库中拥有海量的信用信息，这些数据可能来源于政府部门、社会机构，企业、乃至社会全体成员等不同主体，大大提升了数据源的深度和广度，信用信息的覆盖面更全，并且具有高速率、高精准度、价廉与分析能力高效的优势。

其次，新兴信息技术的发展，为信用数据分析提供了强大而有效的手段。大数据时代一切数据都存在成为信用数据的可能，因此各类信用信息呈现出迅速膨胀并且爆炸性增长的态势，在智慧城市建设、商务、政务、公共服务诚信等方面发挥着举足轻重的作用。面对多方归集而来的丰富数据源，如何对其进行组织、处理、分析，从而将单纯的数据源上升为有价值的“信用情报”是信用信息资源管理面临的重要挑战。“信用情报”源于对数据和信息等归集分析后产生的结果，传统的情报产生主要借助于数学方法、统计方法、归纳与演绎推理、聚类与分类的分析方法等［2］。而大数据时代带来思维的转变以及核心技术的变革，各种情报分析和可视化数据分析结果工具的层出不穷，使传统的情报分析方法能够结合新兴数据技术，简而言之，大数据时代推动了新兴信息技术与挖掘、整合、分析信用信息无缝融合，将成为信用信息资源领域新的增长点。

最后，大数据时代信用信息向“信用情报”的转化，其本质仍然是探讨数据间的关联性，尤其是在不相关的数据之间搭建桥梁，使情报的展示方式和显性价值都有了明显的提升。信用信息无时无刻都在产生，大数据时代人工智能水平不断发展，当机器被赋予了智慧，“机器思维”就能动态地发觉出信用数据的微妙变化、数据拐点、环境因素对其产生的影响等以往难以察觉到的点［3］，除此之外，大数据和机器思维的融合，确保信用数据处理结果的准确性，突出“信用情报”不是一成不变的，可能随着信用数据的不断涌入产生新的价值。

1.2 大数据技术应用于信用信息资源建设受到政策支持

世界正处于新旧动能转换时期，并加速向以数据为重要内容的活动转变。加快发展大数据已成为世界共识，各国纷纷制定大数据战略。美国和欧盟是大数据倡导者的代表，美国先后出台《数字经济议程》《加强国家网络安全——促进数字经济的安全与发展》。欧盟出台了 《欧洲数字议程》《数字单一市场战略》和《产业数字化规划》。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视网络安全和信息化发展，国家大数据发展战略、“互联网＋”行动计划等部署持续推进，为落实习近平同志提出的数字中国战略构想，近几年党中央、国务院先后出台了《中国制造2025》《“互联网＋”行动》《国家信息化发展纲要》《促进大数据发展行动纲要》《新一代人工智能发展规划》《进一步扩大和升级信息消费》等一系列重大战略和政策措施，明确提出要建设“网络强国、数字中国、智慧社会”，因此，要将新兴信息技术融入信用信息资源建设中，服务于国家信用体系、征信平台的建设。

2 大数据时代信用信息资源建设方面现存问题

大数据时代给信用信息资源的建设带来了跨越式发展的新机遇，但抢抓机遇期的背后也给建设过程提出了更高的标准，不少重难点问题逐渐浮出水面，所以，积极找出并正视信用信息资源建设中的问题，有利于发掘新的创新点，查漏补缺，拓展深化信用大数据在各领域、各方面的创新应用。

2.1 信用信息孤岛问题依然严重

“信息孤岛”是指相互之间在功能上不关联互助、信息不能共享互换以及信息与业务流程和应用相互脱节的计算机应用系统［4］。新兴信息技术发展解决的主要问题之一是信用信息资源建设过程中的“信息孤岛”问题，“信息孤岛”导致信用数据征集过程变得复杂，信用大数据资源的整合共享难度加大，数据管控更加棘手。目前，各部委、各地方“一拥而上”出台大数据建设方案，彼此缺乏协同，这同样会影响信用信息资源的建设，容易导致新一轮的“烟囱林立，条块分割”。举个例子来讲，许多垂直管理政府部门（如工商、法院、税务、银行等）、地方政府部门业务封闭运行，业务系统中信用信息都采用数据集中交换模式集中统一存储和共享［5］，而将分布在各个领域的信用数据统一再到最终服务于信用体系的建设必须经历归集、整理、筛选、处理、转换、保存等数据深度加工和交换的过程，不同管理主体必须保证其独立处理的信用数据的质量，才能确保最终汇总至数据中心的数据没有纰漏，毕竟接下来的一切相关工作都依赖数据中心的数据。

另外，信用信息中的敏感信息较多，因此数据采集过程中也会出现信息孤岛的问题。各部门出于多种考虑，对于核心、敏感（涉及隐私权）、动态信用数据共享存在较大疑虑，往往共享的都是一些外围、静态数据，对服务于信用体系建设意义不大。举个例子来说，对于涉及隐私方面，例如征集公安机关对违法企业、个人处罚等信用信息时，为了保护其隐私，许多相关信用数据都不会上传至信用服务系统中，而是以线下档形式保存备用，不能满足日益增长的查询、应用需求，其实往往能够最终凸显出信用数据价值的也正是这些信息。

2.2 信用信息管理标准尚未统一

从全国层面看，国家尚未建立一套统一的关于信用信息规划和挖掘的管理标准和模式，导致不同地区部门、行业之间信用信息的归集以及信用体系的建设标准不一。比如因行业、地域、行政层级的不同，其相关部门拥有不同的数据中心，而相互独立的数据中心采用不同的数据存储格式，数据共享的过程需要数据传输，而传输线路上数据从不同的数据接口输出，数据接口的参数也各异，因此最终汇集到总平台上的数据格式也是千差万别。这不仅给跨地区、跨部门、跨行业间的信用信息资源共享交换带来困难，还给国家未来公共信用信息平台的建设增加了难度，建设成本也大大提升。各地在信息归集时行业壁垒、区域壁垒严重，问题的关键在于信用信息管理标准亟待统一［6］。

2.3 大数据高端人才匮乏，可持续发展堪忧

当前大数据专业人才主要集中在北上广，中西部地区数据缺乏人才。受本地信息产业规模较小、福利待遇较低等因素影响，中西部地区不仅对国内外大数据高层次人才缺乏吸引力，而且本地大数据高端人才流失现象愈加突出。尽管很多地区为了方便在大数据时代更好地实施科技人才政策，而出台一系列吸引高层次人才的优惠政策，但是从事信用大数据管理方面的专业性人才仍然匮乏。此外，信用管理人才需要具有金融、财务、管理、统计等多元化的知识结构，具备公平、公正、独立的评级立场及保守客户机密的良好职业道德。同时，大部分地区尚未形成完善的大数据人才培养机制，本地高等院校、科研院所对大数据技术创新支持不够，大数据产业人才培育及孵化环境有待完善。综上，不管是从行业性质还是人才素质要求上看都会导致信用体系建设过程中人才组成方面有所欠缺。

3 大数据视角下信用信息资源建设未来发展建议

3.1 促进供需精准对接，推动大数据技术进步

一方面，按照中央提出的供给侧结构性改革思路，发挥政府、企业、专家、联盟等各类平台作用，进一步挖掘业务需求，加强供需双方精准对接，凝聚国内优势技术力量，力争在关键技术领域有所突破，建立并逐步完善大数据技术产品体系；另一方面，以产业实践为基础，逐步形成具有实用性与权威性的大数据标准体系和知识产权体系，带动大数据技术进一步飞跃。

3.2 优化信用行业整体环境，加快行业资源开放

信用资源方面，继续加强政府政策引导，示范性地开放数据，尤其是加快地方政府信用数据资源开放，推进本地信用大数据发展；技术方面，要营造良好的信用环境，加快推广先进技术，促进技术融合；生态方面，积极推进“大众创业、万众创新”，进一步完善市场体制机制，为大数据发展吸纳更多高层次人才。

3.3 实施融合发展战略，构建信用生态体系

促进信用大数据与其他产业联动发展，建立全国性、区域性的信用大数据联盟；加强信用大数据建设中各个环节的合作，形成合理有效的联动机制；发挥政府对信用大数据发展的推动作用，如加强政府对企业在政策及服务方面的支撑作用，加强对行业协会、科研机构、产业联盟等社会组织的培养和扶持，充分发挥其在技术研究、产品研发等方面的作用。

3.4 加强校企合作，探索人才培养方式

信用大数据的管理无论是对岗位要求还是人才素质都提出了更高的要求，因此通过地方企业、政府等部门与学校加强合作、根据当前大数据背景下信用信息管理所处的现状联合制订人才培养方案、合作开发课程和教学内容、设置实践项目等方式，目标是培养既懂数据分析技术，又精通业务的专业人才。

3.5 完善法律制度，保障信用数据安全

建立信用大数据相关法律体系，进一步规范领域发展，保护信用数据安全；建立个人信息和隐私保护制度，为公众创造良好的隐私保护环境；建立大规模个人信息泄露应急管理机制，确保信息泄露恶性事件发生后能够迅速将危害和损失降至最低水平；构建推动数据流通和应用的自律机制，充分发挥信用体系作用。

4 结语

信用大数据发展的核心，是推动各部门、各地区、各行业、各领域的信用数据资源共享开放，关键取决于信用大数据的挖掘、分析和应用水平。大数据时代背景下，新兴信息技术与信用信息资源建设深度融合，强化数据治理理念、消除信息孤岛、统一信用数据管理标准、强化信用数据安全、重视信用数据管理高素质人才培养，拓展深化信用大数据在各领域、各方面的创新应用。