經濟觀察報 記者 老盈盈 思商科技是一家從事锂離子電池研發和銷售的企業，由于上下遊客戶的賬期不一緻，企業亟需流動資金周轉，但因為申請流程周期長、用款期限不靈活等原因，融資過程并不順利。
通過朋友的介紹，該公司負責人申請到了微衆銀行微業貸科創貸款。對企業信用評估中，微衆銀行借助深圳地方征信平台多維數據輸入科創貸款産品模型，結合銀行的其他數據，進一步豐富企業畫像，精準定位服務對象，有效提升了貸款審批效率。
據經濟觀察報記者了解，深圳地方征信平台目前有三大征信服務模式，分别是标準數據産品、定制化服務、聯合創新實驗室三種模式。這三種模式各有不同，首先是服務客群不同，标準數據産品的服務客群針對深圳本地及全國區域的銀行及非銀金融機構、金融科技、征信公司等機構，而定制化服務的服務客群是中大型銀行，聯合創新實驗室的服務客群是一些具有較強科技能力的大型銀行機構。
其次是産品服務不同，标準數據産品是深圳征信基于海量政務數據、金融數據、商業數據而打造的标準化征信數據産品。目前深圳征信已打造了企業全息畫像、企業人員規模分析、企業工商變更關注報告、企業司法信息關注報告等 20 餘款标準數據産品，形成了以政務數據為核心，金融數據、商業數據為補充的一體化标準數據産品體系；定制化服務是在标準數據産品的服務能力上，基于金融機構特定業務場景量身打造的定制化解決方案及産品服務；聯合創新實驗室是在标準數據産品、定制化服務的基礎上更為高階的服務。
目前，深圳地方征信平台已完成 37 個政府部門和公共事業單位超 10 億條涉企信用數據的歸集共享，實現深圳 380 多萬活躍商事主體全覆蓋，金融機構及政府部門累積調用平台産品超 1000 萬次，平台累計服務企業超 100 萬家，促成企業獲得融資超 600 億元。
深度挖掘分析數據價值
2022 年 1 月 10 日，深圳征信完成企業征信機構備案，深圳地方征信平台對外正式運行。深圳征信由人民銀行深圳市中心支行、深圳市市場監管局等單位聯合推動設立，由深智城集團全資控股，按照 " 政府 + 市場 " 雙輪驅動，建設及運營深圳地方征信平台。
2022 年 12 月 27 日，深圳征信常務副總經理劉振告訴經濟觀察報記者，目前，由地方征信平台承接地方政務數據的歸集，挖掘政務數據價值深入應用于金融場景，還處在實踐應用并進一步研究探索的階段，對于深圳征信及各大政府部門、數源單位而言，都是一項任重道遠的新工作、新事業，在數據歸集共享方面均有難題需要破解及攻克——深圳征信面對紛繁複雜的涉企信用數據，需通過強大的數據治理能力，保障數據實時可用、質量可靠，數據管理部門則通過數據歸集共享過程，發現問題解決問題提升政務數據質量。
在劉振看來，在數據歸集方面主要存在兩方面的問題，一方面是數據質量問題，企業數據海量龐雜，在數據歸集中時常會面臨數據内容缺失、不真實、前後不一緻，甚至不可用的情況，這就需要有強大的數據加工及數據治理能力，才能夠化繁為簡、去蕪存菁，保障數據輸出的及時性、準确性及完整性。隻有數據質量得到保障才能進一步深度挖掘分析出數據價值；另一方面是數據價值問題，如何讓數據價值最大化，真正讓數據價值在金融場景中得到充分、有效地應用，切切實實滿足金融機構、政府機構等使用者的需求，也是深圳征信工作中一直着力解決的重點難點問題。
在金融場景應用方面，深圳征信與微衆銀行緊密聯動，基于微衆銀行具體數據需求創新打造了一款标準數據産品，即審計财報數據産品。據了解，微衆銀行在業務開展中面臨着一大痛點問題，即中小微企業普遍存在财務規範性不足的問題，對銀行了解企業财務狀況造成一定障礙，不利于銀行核定更高額度支持企業發展。針對這一痛點問題，深圳征信結合銀行的實際應用場景不斷完善優化該産品。目前，深圳地區已有 48 家銀行在實際業務中接入了深圳征信标準數據産品。
數據的時效性一直是金融機構關注的重點，持續提升數據更新效率、加快數據更新速度對于更好地滿足各類應用需求也至關重要。劉振以企業的 " 經營狀态 " 這個字段來加以說明，在不同數據歸集表中，企業 " 經營狀态 " 數據含義也不一樣，在企業中主要包括吊銷、撤銷登記、變更、暫時吊銷等不同狀态，如果數據更新滞後，數據含義出錯，會嚴重影響金融機構對企業經營的判斷，一方面可能導緻不良信貸風險提升，一方面可能使真實經營的企業受到誤判，從而得不到貸款支持。目前，深圳征信标準數據産品基本已實現實時數據更新，其中深圳企業工商數據更新比競品早 1 周。
在深圳地方征信平台成立之初，對數據的加工或許是以數量增加為目标，但目前已經對數據的顆粒度精細度提出了更高的要求，通過深度挖掘及數據加工，進一步展現數據隐藏的深度信息。" 例如我們現在在做的這個‘企業人員規模分析’産品，可根據企業所屬行業、企業用工人數，精準判斷企業在行業内的排名情況，呈現企業行業競争力，還可加工輸出企業曆史 24 個月人員規模趨勢分析、人員流動趨勢分析、用工詳細、人員離職情況分析等，幫助機構客戶全面洞察企業真實經營。" 劉振說。
據統計，在政務數據方面，深圳征信目前已廣泛歸集 37 個政府部門和公共事業單位超 10 億條涉企信用信息，涵蓋社保、公積金、不動産等核心數據資源；在金融數據方面，深圳征信在深圳市地方金融監管局的支持下，與 7+4 類地方金融組織溝通，目前已成功接入 1 家保理數據；在商業數據方面，目前已定向采集包括工商、司法、審計财報、電力、投融資、知識産權、資助補貼、風控模型在内的 15 類商業數據資源。
更多創新的征信服務模式
自 2022 年 6 月以來，甯波銀行深圳分行與深圳征信就标準數據産品達成合作，并在此基礎上，進一步開展深度聯合建模合作。目前，雙方基于 " 容易貸 " 這款産品開展定制化的聯合建模服務。針對銀企信息不對稱、信貸風險把控難等問題，深圳征信運用機器學習、關聯圖譜等數據挖掘手段，将企業工商、經營、用工等多維數據進行深度分析、挖掘，打造量化模型産品，賦能銀行風險管控。
據經濟觀察報記者了解，聯合建模服務具有一定優勢，這主要體現在一方面緊密貼合銀行方面現有的金融産品，就金融産品客群數據價值進行深度挖掘分析，滿足場景應用需求；另一方面是以銀行方面金融産品為核心，量身打造，部署定制化模型，精準覆蓋中小微企業信貸業務貸前中後全流程，通過數據驅動賦能銀行審批決策。
而建模過程的重點在于通過定量方法篩選出能刻畫企業營收能力的有效數據因子，融合考慮處于不同行業、不同成長階段的企業的特點；難點在于防止模型過拟合，即對模型沒加過的企業樣本也能有效預測，在判斷可行性問題上，深圳征信是用樣本的驗證集上模型的預測指标如 R 方等來進行判斷。
定制化服務是基于金融機構特定業務場景量身打造的定制化解決方案及産品服務。在定制化服務基礎上，深圳征信也創新打造了 " 聯合創新實驗室 " 這一征信服務模式。
據了解，深圳征信與建設銀行深圳分行正在推進 " 建行 · 征信聯合創新實驗室 " 合作，雙方将在地方數據實驗室、征信産品定制、金融産品創新、數據科技應用等方面展開深入合作。
具體來看，在地方數據實驗室方面，雙方将結合金融業務需求及數據合規原則，探索建立數據安全互信标準，實現數據合規交互閉環；在征信産品定制方面，形成數據需求定期反饋機制，周期性收集業務需求，深圳征信根據具體應用場景提供定制産品開發和服務；在金融産品創新方面，雙方将根據企業特定應用場景，共同推進聯合建模，在數據 " 不出域 " 的情況下發掘數據效能，通過數據驅動金融産品創新；在數據科技應用方面，雙方将聯合實踐隐私計算技術的應用，實現實時便捷的數據産品化應用模式。
據劉振介紹，下一步，深圳地方征信平台将搭建中小微企業全生命周期管理模式，幫助銀行從貸前精準獲客、貸中額度審核、貸後風險監測的全流程提升授信管理，進一步強化小微企業全生命周期管理；與此同時，深圳地方征信平台将積極參與 " 珠三角征信鍊 " 建設。在深圳征信開發下，各類金融機構均可通過接口方式查詢結構化征信報告數據，批量應用于授信審批、貸後監控等環節，目前微衆銀行已通過珠三角征信鍊實現産品調用，提升了小微金融服務質效。
