登记编号 | TJZS20240102000100001.1 | 登记日期 | 2024-02-06 |
登记主体名称 | 天津市公共信用中心 | 数据知识产权名称 | 天津市企业公共信用综合评价模型 |
登记机构 | 天津市知识产权保护中心 |
所属行业 | 公共管理、社会保障和社会组织 | 数据来源 | 公共数据 | |||||||||||||||
数据结构 |
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数据规模 | 122 条 | 更新频次 | 每月更新 | |||||||||||||||
应用场景 |
适用条件: 在天津市注册且正常经营的企业 适用范围: 行政机关、司法机关、法律法规授权的具有管理公共事务职能的组织在法定权限范围内,可对信用良好的企业在政策扶持、评先评优等方面依法实施激励措施;鼓励金融机构在融资授信过程中参考使用企业公共信用综合评价,对信用状况较好的相关主体实施便利化融资服务;鼓励其他经济社会活动参考使用。 适用对象: 企业 数据应用能解决的主要问题: (1)精准绘制企业画像。企业公共信用综合评价能够有效弥补、克服传统企业征信评价(以金融数据为主要数据来源)、第三方评级机构企业信用评价(以互联网公开数据为主要数据来源)等模型算法的短板不足。天津市企业综合信用评价模型基于全市40亿多条公共信用数据科学构建,涉及基础信息、资质认定、行业监管、履约践诺、社会责任5大维度100余项指标,反映企业综合信用状况,能够更全面精准描绘企业信用画像。(2)有效预警防范企业信用风险。企业公共信用综合评价为企业信用风险预警防范提供了重要支撑,企业公共信用综合评价数据来源的多维性、指标选择的全面性,使得其能够为行业监管部门、金融机构等精准预测企业信用风险提供更有效工具。(3)综合研判经济运行态势。基于全量企业信用等级结构、重点行业领域企业信用等级变化等的分析,对全市整体经济运行态势、重点行业领域产业链稳定性等做趋势性研判。(4)纾解企业融资授信难题。相关金融机构可以将企业公共信用综合信用评价算法模型嵌入至金融产品研发、融资授信额度确定等环节,基于算法模型的有效应用为企业主体提供更加匹配的金融产品与服务,有效解决其经营融资贷款难题。 |
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算法规则简要说明 | 模型指标权重分配方面,基于不同指标数据特征具体采取计数打分、分段赋分、状态赋分等规则进行权重赋值,规则定义明确清晰。不同指标分值计算主要采取加权平均算法用来构建数据模型,使得数据根据不同权重进行合理的分值分配。模型数据处理方面,考虑到公共信用综合评价覆盖主体范围大、数量多,模型透明度、代表性和可解释性要求较高,所使用数据经过天津市公共信用中心自主研发“数据工厂”加工处理,以保证数据的准确性、有效性和脱敏性。评价使用各指标得分加权平均求和的计算规则输出评价结果,权重的产生兼顾数据特征和业务发展需要,并在一定时期内保持评价权重和等级划分的相对稳定,使得跨期评价结果可比。模型评价过程中同步保留完整的各指标评分表备查,以使评价具备牢固的逻辑基础,稳妥推进模型指标体系和权重的升级,以此实现公共信用综合评价业务的动态演进。 | |||||||||||||||||
存证公证情况 | 已于「天津知识产权交易平台数据存证平台」存证 |