我国新时代社会信用体系建设是伴随着我国大数据信息技术快速发展而加速推进的，中国特色新型信用监管是我国社会信用体系建设和市场经济有序健康发展的重要前提条件。随着大数据时代的到来，我国开启了构建以大数据技术为手段、以信用大数据为基础的新型监管机制，推动监管方式朝着低成本、协同化、精细化、动态化的方向发展。

1.大数据时代与大数据行业信用监管

从2014年起，“大数据”一词开始出现在政府工作报告中，《“十三五”规划纲要》明确将大数据列入国家战略。2015年7月国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》（国办发〔2015〕51号）文件提出“大数据+服务+监管”模式，大数据需要嵌入行业信用监管体系，行业信用监管体系需要大数据支撑。

2.大数据行业信用监管发展现状

2019年《国务院办公厅关于加快推进社会信用体系建设构建以信用为基础的新型监管机制的指导意见》（国办发〔2019〕35号），有效地促进了我国大数据行业信用监管的发展。运用大数据、人工智能等新一代信息技术，可实现信用监管数据可比对、过程可追溯、问题可监测。利用“大数据+监管”等系统建立风险预判预警机制，可及早发现防范苗头性和跨行业跨区域风险。运用大数据主动发现和识别违法违规线索，及时动态掌握市场主体经营情况及其规律特征，可有效防范危害公共利益和群众生命财产安全的违法违规行为。2024年8月，我国行业信用水平总体提升，发展更加均衡，行业信用监管取得较好成效。

2.1‌政策支持推动行业信用监管。2024年2月，国家标准化管理委员会印发《2024年全国标准化工作要点》，提出制定经营主体信用承诺、失信信息分类、市场主体信用评价国家标准，推动评价信息有序共享和高效利用，支撑失信行为多部门联合监管‌。

2.2‌标准体系建设发挥重要作用。截至2024年8月，共发布信用国家标准96项，行业标准57项，地方标准249项，共计402项。此外，还有近14项国家标准已经立项正在研制。这些标准在各个领域、行业及地方为推进行业信用监管发挥重要作用‌。

2.3‌信用信息共享时效性更强。市场监管总局编制的中国企业信用指数通过月度、季度监测，发现指数的波动和变化趋势，反映信用变化的时效性更强、灵敏度更高‌。

3.大数据在行业信用监管中的必要性

大数据在行业信用监管中的应用不仅提高了监管效率，促进了动态监管的实现，降低了监管成本，还推动了社会治理的现代化，具有十分的必要性。

3.1‌提高监管效率。大数据技术通过优化数据收集、传输、清洗和应用的方式，显著提升了数据处理的速度和准确性，从而提高了监管工作的效率‌。

3.2‌促进动态监管。大数据技术使信息扁平化，实现数据的实时更新和动态调取。监管主体通过引入大数据监测系统，能够实现对市场主体的实时跟踪、检测和反馈，快速分析、及时发现并处理失信企业，保证监管的时效性‌。

3.3‌降低监管成本。大数据经济的本质是信息经济，信息收集成本低，信息产品的边际成本几乎为零。因此，大数据的应用大大降低了信用分类监管的成本‌。

3.4‌提升监管智慧化水平。通过全面归集信息，对市场主体进行全生命周期的“全景画像”，实现对风险的早发现、早提醒、早处置，优化对守信者的服务和失信者的监管‌。

3.5‌推动社会治理现代化。大数据技术使得数据可比对、过程可追溯、问题可监测，为重塑社会信用机制提供了最佳实现手段，推动了社会治理的现代化‌。

4. 大数据在行业信用监管中的应用

行业信用监管能力受技术、治理机制、监管体制等因素的综合影响，短时间内体制、机制很难发生改变，那么优化技术是一条可靠的途径。大数据技术改变数据收集、传输、清洗、应用的具体方式，提升数据的处理速度和准确性，从而提高了监管工作的效率。行业信用监管贯穿整个企业生命周期，是对其法定义务履行情况及诚信经营水平的动态监管过程。大数据技术使信息扁平化，实现数据的实时更新和动态调取。监管主体通过引入大数据监测系统，能够实现对市场主体的实时跟踪、检测和反馈，快速分析、及时发现并处理失信企业，保证监管的时效性。

行业信用监管主要由信用信息征集、信用等级评定、信用信息公示、联合奖惩等环节构成。大数据作为信用监管的技术基础，贯穿信用监管的每一个环节。大数据技术在信用建设中的应用主要体现在以下几个方面‌：

4.1大‌数据收集与整合。大数据技术使得信用信息的收集变得更加全面和高效。传统的信用信息收集方式主要依赖于人工调查和公开信息，这种方式不仅耗时耗力，而且信息来源有限。通过大数据技术，信用管理机构可以实现对海量信用信息的快速采集，这些信息来源广泛。

4.2大‌数据清洗与预处理。在收集到大量数据后，需要进行数据清洗和预处理，包括去重、异常处理和数据归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。这一步骤是确保数据分析结果可靠性的关键。

4.3大‌数据分析与评估。大数据技术的应用使得信用信息的处理和分析变得更加智能化和精准化。传统的信用评估方法主要依赖于人工审核和经验判断，而大数据技术可以通过自动化处理和智能化分析，提高信用评估的效率和准确性。。

4.4大数据‌结果可视化。大数据分析的结果可以通过可视化工具展示，使得分析结果更加直观易懂。无论是数据分析专家还是普通用户，都可以通过可视化工具快速理解数据的含义和趋势。

5.大数据行业信用监管面临的问题

尽管大数据能够促进信用分类监管的发展，推动监管方式改革创新，但大数据在信用分类监管中仍然面临技术支撑不够、社会认知不足、制度保障不力三个突出问题。第一，大数据时代下信用监管受到技术手段的制约。从技术层面上看，大数据的应用面临着数据的采集、过滤与处理、海量复杂数据处理能力、网络数据共享合作机制与大数据信息传输安全邓问题。第二，社会各界对大数据时代下信用分类监管的认知模糊。新型监管方式不断冲击人们传统监管理念，造成一定的困惑与分歧，部分人担心大数据时代信用监管存在信息资源泄露和失控等信息安全问题。第三，大数据时代下信用监管缺乏法律制度的保障与规范。从整体来看，我国信用监管的相关法律规范多以法规、规章及规范性文件的形式存在，呈现出立法位阶过低的状态。同时我国信用监管又缺少基本法律的指引，这直接导致信用监管过程中执法依据的缺失，甚至造成惩戒措施的泛化与滥用，不利于保障相对人的合法权益，也不利于社会信用体系的建设。

6.对策与建议

我们应该根据市场经济的发展规律，按照国家社会信用体系建设的要求，立足于大数据环境下行业信用监管机制的构建，积极探索“中国特色行业信用监管”“政府主导+行业自律+信用第三方技术支撑”的创新性行业监管模式，助力政府和社会能够更好更快地构建面向市场经济的行业信用监管运行机制。

6.1‌完善信用监管法律法规。当前信用监管法律法规相对滞后，难以有效约束和震慑违法失信行为。因此，需要加快制定和完善相关法律法规，确保信用监管有法可依，有效震慑违法失信行为‌。

6.2‌提升大数据应用能力。大数据技术在信用监管中的应用不足，导致信用信息的归集、处理和应用存在障碍。需要加强大数据技术的应用，提升信用数据的归集、处理和共享能力，确保信用信息的全面性和准确性‌。

6.3‌构建全面合理的信用信息标准。信用信息应包含结构化和非结构化数据，确保数据的全面性和动态更新。同时，应建立统一的数据标准和报送规范，减少数据失真问题。

6.4‌推动信用监管智慧化。利用大数据和人工智能技术，建立智慧化的信用监管体系，提高监管的针对性和有效性。通过数据分析，及时发现和处理违法失信行为，提升监管效能。

6.5‌加强社会监督。充分发挥社会监督的作用，鼓励公众参与大数据行业信用监管，提高信用监管的透明度和公信力。通过社会监督，及时发现和处理违法失信行为，维护市场公平竞争。