苏州工业园区打造全国首个“企业风险计算器”

近年来，园区深入发挥信用管理在创新服务机制、提升监管效能方面的基础性作用，在信用场景应用方面涌现出一批成效显著、特色鲜明的场景案例。一起了解园区信用应用场景优秀案例之一：政务领域企业信用的汇聚融合与创新实践——园区打造全国首个“企业风险计算器”。

随着政务服务效能的提升，“宽准入”政策为市场注入新活力，同时，工作不协同、放管不同步以及碎片化的政务数据无法满足当前的监管实际需求等问题给经营主体管理以及潜在风险防范带来了新的挑战和束缚。为洞察企业真实经营状况，园区政务办集成式打造并运行企业风险计算器预警模型，实时掌握企业数据变动，及时发现并处置风险。

P2P机构爆雷、预付卡机构倒闭等现象，极大损害消费者的利益，为了能够提前预判并有效处置风险，行政审批局依托审管执信信息化交互平台，汇聚治理海量企业政务数据，全量纳入园区信用平台企业信用结果数据库。引入系列算法、提炼风险因子、构建风险模型，成功打造全国首个“企业风险计算器”，有力促进区域行政管理的科学化、社会治理的高效化以及市场运行的畅通化，为高质量推进开放创新的世界一流高科技园区建设提供坚实保障。

（1）以机制建立拉通工作衔接

一是建立信息共享交换机制。依托园区审管执信平台、一网通办、信用平台等系统，制定企业风险计算器信息共享流转工作规程，构建“预警信息推送-风险信息处置-结果信息反馈”的链条化日常工作信息交换机制，实现审批数据、监管数据、执法数据按期反馈。二是制定信用融合实施方案。建立“首办单位牵头、责任单位参与”的新型监管机制试点实施方案，推进信用与行政管理和公共服务等各方面深度融合；有效推动信用信息广泛应用。三是建立联合试点创新机制。坚持整体推进与重点突破相结合，聚焦经营主体最为关注的教育培训、金融融资、市场准入、食品等领域率先开展任务攻坚，通过全面梳理分析企业注册、审批、监管、执法、信用等跨部门跨领域政务数据，引入大模型算法生成教培机构风险计算器。

（2）以数据治理分析构建风险模型

一是汇聚治理政务数据。整合上级部门回传数据、本级部门自有数据及社会第三方平台数据，形成企业“注册-审批-监管-执法-信用”信息档案。二是分析提取风险因子。深入挖掘各类涉企政务服务数据，形成涉企风险标签，构建企业风险因子标签体系，支持用户自定义风险因子组合。三是加入统计算法模型。引入多种数据算法，进行深层次的正负样本训练，构建最优风险因子组合。

（3）以信用数据赋能支撑产品应用

全量汇聚园区信用平台经营主体结果数据，融合企查查等社会第三方平台企业信用信息，联合大数据中心、金融发展和风险防范局、双减办成员单位，进一步汇聚、治理和分析企业信用数据，助力打造“企业智搜”“我的监管库”“风险计算器”等一系列产品应用。截至目前，累计共享使用区内经营主体信用信息4.9万条，梳理形成4类信用专题风险因子。

企业风险计算器上线使用以来，已为金融局、教育局、科创委、宣传和统战部等政府单位以及园区各级国资公司开展赋能支撑，帮助相关单位真正摸清主管对象底数清单、了解企业整体政务数据现状以及实时掌握风险变化情况。

以金融风险计算器、教培风险计算器为代表的特色计算器模块，封装系列算法参数，支持对相应行业企业风险的定期监管。截至目前，金融风险模型累计测算出高风险企业38家，一般风险企业391家；教培风险计算器累计测算出高风险机构31家，较高风险机构34家。相关监测预警结果，均已得到主管部门的核实确认。

园区将进一步加强审管执信系统和园区信用平台的数据对接，深化数据汇聚和治理，夯实数据用户空间基础，不断拓展风险因子体系，迭代优化模型算法，引入最新的信息化技术，打造赋能业务更广、使用数据更多、闭环链条更长的数据赋能应用体系。