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标题 工业大数据在企业征信中的应用现状与挑战
范文

    郭泽民

    摘 要:长期以来融资难制约着企业的发展,国家出台了各种政策试图解决这一老大难问题。然而问题产生的原因在于企业与金融机构之间存在的严重信用信息不对称,单一政策手段很难从根本上扭转这一局面;文章探讨了伴随工业大数据等新一代信息技术蓬勃發展,将信息化手段与具体金融征信相结合,为解决企业融资难问题带来了新的思路。

    关键词:企业征信;工业大数据;企业信息采集

    一、引言

    近年来国内工业企业面临形势日趋严峻,数据显示,2020年上半年规模以上工业企业利润同比下降12.8%。7月,工信部等十七部门联合印发《关于健全支持中小企业发展制度的若干意见》,从制度层面减轻中小企业融资负担。《意见》指出:“建立健全中小企业信用评价体系,完善金融信用信息基础数据库,创新小微企业征信产品,高效对接金融服务。” 工业大数据通常包括企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。然而如何高效利用工业大数据等技术采集监测企业、创新征信产品仍是一个悬而未决的课题。

    二、工业大数据在企业征信中的应用现状

    数据显示,截至2020年7月末,国内已有133家企业征信机构完成备案,仅少数企业征信服务商应用大数据技术支撑业务开展。目前,国内仅有常州天正工业发展股份有限公司成为全国唯一的工业大数据征信单位,天正的征信系统以企业生产设备数据为表征,把单个生产指数和全社会生产指数作对比,以此来判断中小微企业设备带来的生产能力,方便金融机构对中小微企业进行授信。自上线“工业大数据金融服务平台”开始,累计协助1200多家客户融资。

    三、工业大数据征信面临的挑战及原因

    从全国范围看,基于工业大数据征信服务发放的银行贷款微不足道。面临着复制推广难、企业覆盖率低、开发应用水平低等挑战,原因可以归结为:

    (一)工业大数据征信服务商诞生难

    工业大数据征信服务本质上是利用企业日常生产过程中产生海量数据,通过数据清洗加工及分析,应用征信模型将数据转化为征信指标的过程,属于工业大数据与金融服务交叉融合应用领域,要求服务商对于技术有深刻理解的同时准确把握金融机构的服务需求。现实情况是,国内工业大数据服务商多是由传统IT服务集成商、工业自动化集成商转型而来,天然缺乏对金融业务敏锐度;传统的第三方企业征信服务商,其数据主要来源于工商、税务等国家政府部门,属于二次间接数据,存在更新频率低、数据类型不全面、可进行修饰篡改等缺陷。

    (二)企业自身信息化水平低下

    近年来工业互联网得到快速发展,但我国工业企业总体信息化水平仍然较低。在2019工业互联网峰会上,工信部部长表示:“我国工业互联网发展加快从概念普及进入实践深耕阶段。尽管我国工业互联网开局良好,但也面临产业基础薄弱、核心技术能力不强等挑战。”企业自身信息化水平的低下,造成工业数据采集传输困难,工业大数据征信变成了无源之水,严重制约了行业发展。

    (三)地方政府缺乏政策统筹

    工业大数据应用是以工业企业为数据来源主体,数据本身与企业核心技术、商业信息高度相关。由于工业大数据征信服务商自身多为民营企业,工业企业对于工业大数据征信服务商接入、采集自身工业数据存在较强的顾虑与疑虑,需要政府在其中发挥支持、规范和引导作用。然而由于国家支持政策出台时间较晚,各地政府在推进工业大数据、工业互联网建设中,鲜有将工业大数据征信应用建设纳入行动计划的先例,导致发展缓慢。

    四、推进工业大数据征信行业发展的对策

    (一)制定系列政策形成统筹推进合力

    要从战略高度重视推进工业大数据征信工作。工业大数据征信不仅仅有助于解决中小企业融资难、融资贵的难题,过程中所采集的各类生产数据经过开发应用,可帮助工信、税务等多个政府部门全面、实时了解企业生产经营动态,尤其对于维护制造业供应链体系安全有着重大意义。应着统筹资源形成工作合力推进工业大数据征信工作开展,要尽快制定落地政策,促进工业大数据征信行业发展。地方政府要围绕行业准入条件、财政支持政策等方面探索制定一系列政策,形成促进工业大数据征信发展的政策体系。

    (二)创设工业大数据征信经营主体

    受制于各种因素,国内工业大数据征信服务商数量、质量严重不足。在这种条件下,各地方政府理应主动作为、创新理念,以地方国资作为发起人,联合国内工业大数据、工业互联网龙头企业,银行等金融机构发起成立工业大数据征信服务公司,树立起安全可信的公司形象,消除工业企业疑虑,带动全国工业大数据征信行业发展。

    (三)创新工业大数据监测采集手段

    数据采集是发展工业大数据征信的基础。针对工业数据采集困难的问题,要以市场手段为主,行政手段为辅,在法律法规框架内创新工业数据监测采集手段。以工厂能源管理、设备预测性维护等成本低、见效快的服务为切入点,根据企业自身情况选择性采集生产设备产生的时序数据、现场环境物理数据等多维度数据,支撑工业大数据征信业务开展,同时满足政府部门运行监测分析需求。

    参考文献:

    [1]国家统计局. 2020年1—6月份全国规模以上工业企业利润下降12.8%[R],国家统计局官方网站,2020

    [2]清华大学,中国信息通信研究院. 中国工业大数据技术与应用白皮书[R].工业互联网产业联盟,2017,1-3.

    [3]中国人民银行征信管理局. 全国企业征信机构备案数量[R].中国人民银行官方网站,2020.

    [4]姚雪青,徐阳. 江苏常州,制造变智造,企业加速跑[N].人民日报,2020,6月22日,10版.

    [5]张辛欣. 我国工业互联网发展进入实践深耕阶段[N].新华网,2019.

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更新时间:2024/12/23 6:35:10