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信用知識

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以數(shù)識企,以信治企——打造“信用哨兵”智慧監(jiān)管模型


信用商務網(wǎng)【官方網(wǎng)站】 · http://m.dabaishi.cn     發(fā)布時間:2025/12/29

    為貫徹落實黨中央、國務院關于推進社會信用體系建設,構建以信用為基礎的新型監(jiān)管機制決策部署和國家市場監(jiān)管總局一體推進信用監(jiān)管、智慧監(jiān)管、法治監(jiān)管工作要求,深圳市市場監(jiān)督管理局(市信用辦)以信息化手段深度挖掘部門協(xié)同潛力,通過信用數(shù)據(jù)共享、智慧系統(tǒng)共建、企業(yè)分級分類、聯(lián)合監(jiān)管協(xié)作等方式打通部門信息壁壘,在龍崗區(qū)探索建立貫穿商事主體全生命周期,銜接事前、事中、事后全監(jiān)管環(huán)節(jié)的“信用哨兵”監(jiān)管模型,不斷強化信用約束激勵作用,加快構建以信用為基礎的新型監(jiān)管服務機制,助力轄區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展。

    主要創(chuàng)新做法:

    “信用哨兵”監(jiān)管模型,正是基于對破解基層監(jiān)管難題的探索與思考,致力于以數(shù)識企,以信治企,創(chuàng)新企業(yè)信用監(jiān)管機制,構建一個多部門協(xié)同共治的企業(yè)信用分級分類智慧監(jiān)管體系。

    (一)打造企業(yè)三維畫像,直觀展示企業(yè)信用風險

    以深圳市企業(yè)信用風險分類管理系統(tǒng)及企業(yè)標簽管理系統(tǒng)為數(shù)據(jù)底座,進一步歸集市監(jiān)、政數(shù)、公安、稅務等部門近2億條涉企數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)“可用不可見”的隱私保護原則,運用云計算技術在深圳市公共信用中心、政數(shù)局和深圳信用(征信)服務平臺三地對企業(yè)納稅記錄、社保記錄、公積金繳存記錄等50項涉企數(shù)據(jù)指標進行評分計算,匯總得出轄區(qū)近92萬家經(jīng)營主體在地址真實度、經(jīng)營活躍度、誠信守法度三個維度的具體評分評級,實現(xiàn)了對經(jīng)營主體的三維評分全景展示和批量導入智能分析,為各部門對經(jīng)營主體實施分級分類差異化監(jiān)管服務提供了數(shù)據(jù)支撐。

    (二)建立“高、中、低”風險三級監(jiān)管清單,首創(chuàng)線上線下綜合排查監(jiān)管機制

    按照“風險排查由高到低,線上線下結合發(fā)力”的工作思路,運用“信用哨兵”監(jiān)管模型對轄區(qū)經(jīng)營主體進行風險等級分類,針對食品、藥品、醫(yī)療器械、重點工業(yè)產(chǎn)品等10大行業(yè)企業(yè)形成“全覆蓋”行業(yè)監(jiān)管“大清單”,對中風險經(jīng)營主體形成重點關注“中清單”,對高風險經(jīng)營主體形成專項監(jiān)管“小清單”,為日常監(jiān)管和專項排查整治提供了精準的靶心,有效化解以往靠人海戰(zhàn)術卻效果不佳的工作困境。首創(chuàng)線上線下綜合排查監(jiān)管機制,對高風險經(jīng)營主體開展線下走訪排查整治,對中風險經(jīng)營主體實施線上摸排,2024年4月開展的首輪排查覆蓋10大重點領域中的各類經(jīng)營主體39373家,線下排查問題發(fā)現(xiàn)率達13.17%,累計發(fā)現(xiàn)風險隱患主體1988家,立案250宗,案件轉化率12%,排查覆蓋廣、效率高,整治效果好。

    (三)分級分類施策,提升監(jiān)管服務精準度

    基于經(jīng)營主體的三維評分,各部門都可以對經(jīng)營主體實施分級分類差異化監(jiān)管服務。比如,模型已經(jīng)為全區(qū)20個行政部門開通賬號,各部門在“雙隨機、一公開”監(jiān)督抽查工作中,可以參考監(jiān)管對象的三維評分,科學合理地確定抽查對象;在扶持產(chǎn)業(yè)發(fā)展,政府補貼發(fā)放,科技項目審核等工作中,可以運用模型對三維評分高的企業(yè)精準扶持,對三維評分較低的企業(yè)重點審核。又如,對經(jīng)營活躍度上升的個體工商戶,可以點對點專項指導轉型升級,助力“個轉企”。對經(jīng)營活躍度低的企業(yè)可以實施智能喚醒,批量喚醒失聯(lián)但仍有經(jīng)營意愿的企業(yè),推動企業(yè)年報率提升。對誠信守法度低的企業(yè)可以有針對性地開展調(diào)研幫扶和合規(guī)指導,上門服務指導企業(yè)建立合規(guī)內(nèi)控制度。

    (四)構建智能模塊,提高基層治理效能

    在預警指揮方面,強化風險企業(yè)監(jiān)測預警,對觸發(fā)預警紅線的企業(yè)智能生成監(jiān)管任務,自動分派到人,提升指揮協(xié)調(diào)中樞效能和基層抽查檢查靶向率。在日常巡查方面,同區(qū)域監(jiān)管任務一鍵關聯(lián)、一鍵推送,監(jiān)管人員依托智能端口一鍵查詢、一鍵辦理,平均1次觸發(fā)完成同地址任務3.6宗,巡查監(jiān)管效能提升70%。在案件辦理方面,運用大數(shù)據(jù)自動分析企業(yè)年報記錄、用水和燃氣繳費記錄等經(jīng)營痕跡,智能排查股東、董監(jiān)高(公司董事、監(jiān)事和高級管理人員)關聯(lián)企業(yè)信息,為案件辦理提供提示性參考建議,實現(xiàn)智能取證、智慧辦理,有效提升案件辦理的準確度和便捷度。

    (五)豐富應用場景,助力多部門協(xié)同共治

    建立健全與檢察院、司法局防止惡意注銷協(xié)作機制,通過“信用哨兵”監(jiān)管模型全流程電子化落實協(xié)作機制。相關行政執(zhí)法部門評估存在惡意注銷風險的企業(yè)可以通過模型及時申請?zhí)砑语L險預警,處罰執(zhí)行到位后及時反饋解除風險預警,檢察院對整個預警執(zhí)行情況跟進監(jiān)督,形成了評估、預警、反饋、解除、監(jiān)督的閉環(huán)。截至2024年6月各部門已提出24條預警申請,涉案金額274.9萬元。此外,模型還助力建立預付式消費糾紛預警機制,向教育、文體、工信等行業(yè)主管部門發(fā)送預警函27份,發(fā)出風險提示522份,排查經(jīng)營主體680家,載入經(jīng)營異常名錄183家;市場監(jiān)管局與稅務局共建打擊涉稅違法行為聯(lián)動互信、快速反應機制,交換納涉稅“黑名單”、涉稅風險企業(yè)等信息20萬條;市場監(jiān)管局與公安局聯(lián)動開展智慧巡查,線上精準鎖定經(jīng)營主體,線下集中開展掃樓行動,核查經(jīng)營主體16880家。

    來源:國信高端智庫


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