本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

本文件由深圳市市场监督管理局提出并归口。

本文件起草单位：深圳市市场监督管理局、深圳市标准技术研究院、上海华夏邓白氏商业信息咨询有限公司。

 

引言

信用风险分类分级是建立以信用为基础的新型监管机制，开展企业分类分级监管的重要手段。2019年，国办发布《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》（国发〔2019〕5号），提出要大力推进信用分类分级监管；市场监管总局发布《关于在部分地区开展企业信用风险分类管理工作试点的通知》（市监信〔2019〕51号），先后选取在山东、福建、广东等地开展企业信用风险分类管理试点。在上述背景下，为进一步深化“放管服”改革，落实企业信用分类分级监管工作要求，助力实现对企业信用风险精准识别，提升企业监管效率和精细化水平，深圳市市场监督管理局组织开展了本文件的研制。

深圳率先开展大部制改革，较早开展公共信用信息资源的归集和商事登记制度改革，推进注册登记标准化，为企业信用风险分类分级管理提供了较好的数据基础。本文件的研制，重点考虑了企业监管业务场景需要和信用风险分类分级数据可及性，并基于较为严谨的数据验证，确定了本文件中企业分类、企业信用风险分级等核心技术内容。

 

企业信用风险分类分级规范

1范围

本文件确立了企业信用风险分类的目的和原则，并规定了分类方法、风险分级要素、风险等级划分、模型构建和信用风险评估的要求。

本文件适用于政府部门组织的对企业开展信用风险分类分级活动，也可供行业协会、第三方机构等其他方开展信用风险评估活动提供参考。

2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T22116—2008企业信用等级表示方法

3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

3.1信用风险creditrisks监管对象在存续经营期间存在的违反合同、声明以及相关法律法规的可能性。

4目的和原则

4.1目的针对存续企业主体可能存在的信用风险，指导开展对企业信用风险识别、分析和评估等工作，为开展企业分类分级监管，制定差异化监管策略提供信息和依据。

4.2原则

4.2.1客观性

基于实际的监管业务场景和企业经营风险特征，采用科学的方法和技术手段，动态开展企业信用风险分类分级活动。

4.2.2适用性

分类分级能覆盖所有监管对象，满足各业务场景下开展企业信用风险分类分级监管需要。

4.2.3可操作

DB4403/TXXXX—XXXX2具备权威性高且稳定的数据来源，分类方法可执行，风险评估所采用的定量指标、定性指标可测量、可评估。

4.2.4可扩展性

在现有基础上，考虑未来一定时期内可能出现的新的监管业务场景需要和企业经营风险特征，在类别设置、分级指标的配置上，可灵活调整。

5企业分类

5.1概述

企业分类的目的在于精准地识别各类企业的风险特征，为确定评估对象类型，开展企业信用风险分级活动提供参考。

5.2分类方法

5.2.1总则

选取一个主视角对企业进行唯一分类，对每一类企业又可从不同的视角设置不同的标签，进一步显示企业特征。

5.2.2类型分类方法

监管业务场景视角下的企业分类类型参考见附录A。结合企业信用风险分类分级的使用目的，对企业主要经营业务赋予唯一的分类类型。具体分类角度如下：

——监管需求角度；

——业务场景角度。

示例：以市场监管业务场景为例，基于监管，可依次从企业主管部门登记备案名单、经营许可事项要求、国民经济行业分类和经营注册范围四个维度，将企业匹配至唯一分类类型。

5.2.3标签分类方法

分类标签是在分类类型的基础上，对企业进行标注，展现企业风险特征。可以从不同的视角对同一分类类型企业进行标注，标识同一分类类型企业的不同风险特征。每个企业可对应0个或多个分类标签，分类标签可根据实际需要，不断添加、调整。企业信用风险分类标签示例见附录B。分类标签可能的视角包括但不限于以下三项:

——重点监管场景的细分；

——当前的经营状态；

——特定信源单位的登记名单等。

6企业信用风险分级

6.1风险要素

企业信用风险评估内容包括经营与变更情况、登记与许可信息、处罚与负面名单情况、案件与投诉举报情况、评价与表彰记录五个方面，具体如下：

——经营与变更情况,指企业经营情况的记录，与企业经营范围、住所、法人及股东变更情况；

——登记与许可信息,指企业登记信息与行政许可信息；DB4403/TXXXX—XXXX3

——处罚与负面名单情况，指行政机关对企业处罚情况与黑灰名单记录情况；

——案件与投诉举报情况，指企业失信案件与指消费者在监管部门对企业的投诉情况；

——评价与表彰记录，指第三方信用评价（级）、用户评价与企业获得表彰记录。

6.2等级划分

依据企业信用风险评估情况，将企业信用风险划分为A+、A、B、C、D、E六个等级。

等级表示及描述见表1，以市场监督管业务场景为例，各等级企业信用风险点说明示例见附录C。

表1企业信用风险等级表示及描述

信用风险等级 等级描述

A+ 信用风险等级优良，信用程度很高，近期无风险信号，且有表彰认证记录

A 信用风险等级好，信用程度好，近期无明显风险信号，少有表彰认征记录

B 信用风险等级一般，信用程度一般，近期出现一定程度的风险信号，无特定领域表彰认证记录

C 信用风险等级欠佳，信用程度欠佳，近期出现严重风险信号，需要引起关注

D 信用风险等级差，信用程度差，近期频繁触发严重风险信号，需重点监管

E 登记状态为“吊销”被列入严重违法失信企业名单的被依法责令停产停业、吊销营业执照或许可证、被除名、被责令关闭的

注：E信用等级风险中，企业符合以上三项中任意一项，归为“严重异常主体”

6.3企业信用风险分级模型

6.3.1模型构建方法概述

依据预测目标，构建风险指标池，应用机器学习、专家法等方法对指标从统计学、业务维度上进行筛选，确定指标及指标权重，形成企业信用风险预测模型，具体模型构建方法见图1。企业信用风险分级模型见附录D。

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图1模型构建方法

6.3.2预测目标

通过数据分析法定义预测目标，选择可采集、可量化且真实反映企业信用的关键信息的指标进行入分级指标体系。

6.3.3构建风险指标池

根据业务场景选取近期发生的某些特定高风险事件作为坏样本，构建风险指标池。通过机器学习等方法测试在一段时间内各风险指标的取值和触发情况。

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6.3.4指标筛选从统计学或业务维度对指标进行筛选、验证。指标筛选方法如下：

——统计学筛选，应用机器学习方法对指标进行统计学上的有效性验证和相关性高的筛选，来评估每一项风险指标的有效性和可用性，筛选出统计学上相对显著的指标，并进行指标权重和区间的划分；——业务维度筛选，根据业务场景，结合坏样本分布表，定性分析相关指标，进行交叉验证，筛选出符合实际业务场景需求的指标。

6.3.5形成信用风险预测模型

结合指标筛选情况，构建信用风险预测模型。并基于依据预测模型得出的分值匹配企业真实情况对模型进行验证，持续对模型进行改进。

6.4信用风险等级评估

6.4.1定级流程结合企业分类类型和标签，确定企业信用风险分级对象，识别特征。选用信用风险分级模型对企业开展信用风险评估，得出企业信用风险评估分值，并按照一定的规则转化成企业信用风险等级。在此基础上，结合企业信用风险特征，对满足一定风险特征的企业，按一定规则调整后确定信用风险等级，具体定级流程见图2。图2定级流程

6.4.2确定分级对象基于企业分类，确定分级对象的类型及主要风险特征。

6.4.3信用风险评估DB4403/TXXXX—XXXX6可选用参照第7章模型构建方法构建的企业信用风险分级模型，对确定的信用风险分级对象进行信用风险等级评估。

6.4.4信用风险等级转化利用企业信用风险分级模型，对企业开展信用风险评估，输出信用风险分值。企业信用风险分值区间是0-1000。E级归为“严重异常主体”，不赋予分值。企业信用风险分值与风险等级对应关系如下：

——750分以上，A+级；

——671～750分，A级；

——601～670分，B级；

——555～600分，C级；

——0～554分，D级。

6.4.5确定信用风险等级

结合企业风险特征，在等级转化的基础上，对触发风险调整信号的企业的风险等级进行调整。风险调整事项可参考调整项的显著性程度、业务关联强度、数据可获取程度、严重程度等进行设置。调整事项示例见附录E。企业信用风险等级的调整规则如下：

——高风险调整项，对信用评价等级进行下降调整，且下降后的信用等级不低于D级；

——中风险调整项，对信用评价等级进行下降调整，且下降后的信用等级不低于D级；

——低风险调整项，对信用评价等级进行上升调整，上升后的信用等级不高于A＋级。