数字化评级的理论研究与实践探索

数字化评级的理论研究与实践探索 范本银 （大公国际资信评估有限公司技术委员会，北京100089） 摘要：数字化转型是评级行业顺应数字经济发展，贯彻党的二十届三中全会精神，更好服务于我国债券市场发展的必然选择。结合云计算、大数据和人工智能等技术，数字化评级可以更科学识别与评价受评主体风险，提升对实体经济的服务质效。当前针对数字化评级的国际经验有限，国内处于探索阶段，亟待深入研究数字化评级的理论框架、方法模型和预警体系，实现评级机构数字化升级和行业健康发展，更好支撑金融与实体经济融合。通过明确数字化评级的内涵、特点和实施路径，构建可信的理论支撑和可行的方法体系，为推动评级行业数字化转型奠定坚实基础。 关键词：数字化；数字化评级；大数据；人工智能 文章编号：1674-747X（2025）03-0058-11 中图分类号：F832.4；F275；F273.1文献标识码：A 化转型成熟度模型与评估》（GB/T 43439—2023）等标准规范和文献资料的基础上可知，数字化转型是建立在数字化升级和数据要素创新驱动潜能累积之上的系统性变革，旨在实现企业或组织管理理念、业务模式、组织架构和企业文化等环节的整体跃升。其核心目标在于激发数据要素创新动能，通过需求深化、流程重构、标准数字化和数字资产标准化建设，最终形成智慧化管理与可持续创新的生产运营能力［2］。 一、数字化与数字化转型 （一）数字化的内涵及演进 数字化概念最早起源于将文字、图像、声音等物理世界中复杂多变的信息通过二进制方式加以表示和存储，随着信息技术的发展而日益深入和普及。1995年，美国麻省理工学院教授尼古拉·尼葛洛庞蒂（Nicholas Negroponte）在《数字化生存》一书中，首次提出数字化时代的到来［1］，预示着数字化进入新的发展阶段。随着人们对数字化的应用广度和深度持续拓展，当前所说的数字化是指利用信息技术将非数字信息转化为可识别、计算和应用的数字格式，并以此为基础提升生产力和社会治理水平。数字化不仅是技术层面的数据转换活动，更赋能于业务流程再造、管理模式重塑和产品价值创造。 （三）数字化和数字化转型的关联与区分 首先，数字化主要关注信息的数字化表达和技术应用；而数字化转型则是自上而下的战略性升级，涵盖企业的组织管理、资源配置和业务形态。其次，数字化注重业务过程中信息管理的高效便捷，而数字化转型意在通过“业务数字化”与“数字业 务 化”融 合，提 升 整 体 竞 争 力 与 可 持 续 创 新 能力。再次，数字化是数字化转型的基础，数字化转型则是在此基础上实现深层次改变，从而塑造新的发展生态。 （二）数字化转型的内涵和特征 在研究《信息化和工业化融合管理体系基础和术语》（GB/T 23000—2017）、《信息技术服务数字 （三）传统评级与数字化评级的比较 二、传统信用评级与数字化评级 （1）数据来源与处理方面。数字化评级基于自动化技术采集海量数据，更具实时性和精准度；传统评级常依靠人工途径采集数据，数据量相对有限且滞后。 （一）传统信用评级：定义和特点 传统信用评级是指评级机构通过对财务指标、经营情况、行业环境、信用记录等信息的收集和分析，判断债务融资工具风险或经济主体偿债能力及偿债意愿，并以等级符号表示。其核心价值在于挖掘潜在信用风险、支持债券市场信息公开和风险定价。评级方式主要依赖财务数据和专家判断，且因评级流程环节较多，通常需要较长的项目周期。受限于数据渠道和模型的同质性，评级结果的区分度可能不够高。 （2）风险评价指标方面。数字化评级融入用户行为、网络声誉、社会责任、诚信和舆情信息等非传统指标，实现更丰富的风险画像；传统评级的指标以财务数据等客观指标为主，难以动态捕捉实时变化。 （3）更新频率与实时性方面。数字化评级能够实现随时监测并触发跟踪评级；传统评级多采取阶段性更新，难以及时反映最新风险状况。 （4）方法与模型方面。数字化评级依托多元算法和量化模型，可减少主观干扰；传统评级主要依赖分析师经验和专家评审，存在一定人为因素和局限性。 （二）数字化评级：内涵和优势 1.定义和目标 数字化评级，是指综合运用云计算、大数据、人工智能、区块链等技术及量化模型，对受评主体的多维数据进行广泛且实时的收集、处理和评估，动态揭示受评主体的偿债能力和风险状况。同时，数字化评级强调平台化、智能化的能力体系建设，注重事前预警和过程监测，并通过数据结果共享联动，构建深层次信任机制和风险定价策略。 经过分析对比可知，数字化和数字化转型是实现现代化和产业升级的关键驱动力，也为传统信用评级向数字化评级的转型提供了技术与理念上的根本支撑。数字化评级在数据整合、风险识别、实效性及个性化服务等方面展现出明显优势，但其发展需要在技术成熟与合规安全之间取得平衡，确保评级结果公正、透明、可信。随着数字经济不断演进，信息技术不断进步，以及评级行业持续探索，数字化评级会逐渐改变传统评级业务发展格局［3］，促进信用评级行业新质生产力发展。 2.核心特点 一是数据驱动：数字化评级依托多源数据和自动化处理手段，增强评级模型的广度和准确度。二是算法模型依赖：构建并迭代优化多元量化模型，为信用风险评价提供科学支撑。三是高质高效：通过自动化数据收集与处理简化评级流程，提高作业效率和评级质量。四是实时动态：基于技术手段对债务人信用状况实施实时监测，快速评估潜在风险并及时更新评级结果。五是个性服务：按照投资者偏好或监管需求，提供更为灵活的评级产品及增值服务。六是合规与安全保障：运用隐私计算、智能合约等技术确保数据信息合规性和安全性。七是渐进式成熟：数字化评级的推广和应用存在成熟度等级（通常分5级）由低到高的演进过程，需要不断完善技术与管理体系。八是主动评级切入：主动评级没有委托评级那么多刚性约束，适宜尝试运用多维数据、新兴技术构建和验证动态时效的风险度量模型，开发新的评级服务产品①。 三、数字化评级的实践探索 （一）数字化评级的功能架构 党的二十届三中全会《决定》提出，社会主义市场经济是信用经济和法治经济，信用在优化营商环境、促进金融服务实体经济、提升政府治理和服务效能、弘扬社会主义核心价值观等方面发挥了重要作用。信用评级作为信用经济的基础设施，一端连着技术、数据、资本等生产要素，服务于债务人；另一端在动态跟踪和揭示风险中为助力实体经济发展贡献智慧力量，服务于债权人。因此，在未来一定时期内，国内评级机构的数字化评级能力构建，将会参照图1所示架构渐进式探索推进。 技术，即评级理论、方法和模型技术，包括信用评级原理、不同行业的评级方法，以及与评级方法和评级分析测算相对应的量化评级模型。信用评级方法和模型通常每年要进行检验和回溯，不断优化和精进。二是信用科技（Credit Tech）。信用科技作为金融科技的重要组成部分，是指运用先进科技手段，包括大数据分析、人工智能、机器学习和区块链等技术，对企业或其他主体的信用状况进行评估、管理和揭示的综合性技术体系［4］，包括催生新业务，诞生信用服务新流程、新应用和新产品，进而对金融机构、金融监管、金融市场和金融服务产生重要影响。 根据图1可以看出，数字化评级是评级机构转型发展的根本途径和动力，是传统评级业务转型与创新性发展相融合的过程。数字化评级的最终目标是更好发挥信用评级作为数字经济时代金融基础设施的支撑作用，以信用服务为主线，将专业的信用风险度量能力与服务实体经济发展的实际需求更好结合，在防范和化解金融风险中发挥更突出的作用。 数字化评级涉及公司变革的方方面面，包括战略思维转变、组织结构适配、运营方式调整、系统平台研发、数据资产累积、基础设施建设，以及以评级原理、方法、模型算法和评级研究为基础，以采信、存信、分信、评信、用信为主线的技术能力锻造。而实现目标的根本力量会落入人才资源培育和保障体系上。评级机构需要与时俱进，培养一批具备深厚评级理论知识、丰富实践经验，掌握金融科技、数据科学技能，具有敏锐的市场洞察力、前瞻性思维和攻坚能力的复合型评级专业人才。 从一定时期看，数字化评级运用的信用科技技术包括人工智能、区块链、云计算、大数据、移动计算和网络安全，各技术间相互作用架构如图2所示。 大数据技术可在海量、异构化的内外部数据中挖掘有价值的信息，通过实时监测与智能分析，为信用评级提供更广泛、更深层次的证据基础。一方面，评级机构可借助舆情分析和社交媒体挖掘，从市场风向中即时捕捉负面或正面事件的信号；另一方面，通 （二）数字化评级的技术支撑 数字化评级技术包括两个方面：一是评级原生··60 过与行业及宏观数据对照，可更加准确地衡量受评实体在同业中的地位，甚至提前识别风险苗头。例如，在对某高风险行业进行群体分析时，通过跟踪整个行业的数据动态，大数据可提供更具前瞻性的判断。 技术，AI可以自动识别企业报告和新闻中的关键信息，如识别财务异常、违规事件或行业并购信息，从而让信用分析人员专注于更高层次的决策判断［7］。 区块链通过去中心化、不可篡改和可追溯特性，为信用评级过程中各关键环节的数据存证和信息共享提供了更为可信的基础设施。信用评级通常需要多方参与，例如发行人、承销商、托管人、交易所、金融机构、政府监管部门等。区块链可以构建一个可靠的分布式账本，对评级过程中的关键数据进行实时记录与共享。例如，评级数据上链后，交易记录、财务变动等信息都将形成不可篡改的“时间戳”证据。对于通用征信系统、交易风险监管系统或跨机构信用合作而言，区块链在提高数据互通和存证质量方面具有独特优势，可在一定程度上缓解企业数据披露不足、信息不透明的问题。 移动计算通过赋能多平台、多设备的实时数据采集和应用接入，为信用评级过程提供更加灵活、迅捷的端到端解决方案。移动计算使评级机构得以实时获取企业交易、运营和用户行为等动态信息。信用评级分析师可以借助移动端应用随时随地获取最新的市场动态，也可以直接调用信用分析系统进行现场审阅和决策。 网络安全通过为数据保密性、完整性和可用性提供全方位保障，奠定了信用评级数据和系统安全运营的基础。由于信用评级涉及大量敏感数据，一旦数据泄露或遭受攻击将对机构乃至社会造成重大损失。网络安全技术不仅包括传输层和存储层的加密措施，也涵盖身份认证、防火墙、入侵检测以及安全监控等多项措施。对于评级机构而言，健全的网络安全防护体系可以确保所采集和分析的数据的完整性和机密性，从而让基于此数据的评级结果更具公信力。只有在安全无虞的环境中，评级机构才能深入挖掘数据价值，使各项先进技术真正释放潜能。信用科技发展是一个与时俱进的过程，随着信息技术的发展，未来会有其他新兴技术在评级业务中得到应用①，助力评级数字化转型发展。 云计算利用弹性计算资源和分布式架构，为信用评级端到端数据处理与分析模型部署提供高效、可扩展和低成本的基础环境。相比传统服务器架构，云端资源可根据评级机构所需的计算量和存储量进行弹性配置，降低固定资产投入。同时，在云平台上统一管理和分析数据，有助于打破“信息孤岛”，提升协同工作效率。在安全与合规层面，通过使用私有云或混合云结合安全策略，评级机构可有效管控数据访问权限并满足监管要求［5］。 人工智能通过机器学习和深度学习等算法，能够从复杂、多样化的数据集中提炼内在关系，实现对信用风险的预测、特征挖掘以及异常行为检测［6］。利用人工智能技术可以建立更加精准的模型来评估企业或关键行为人的违约概率。与传统逻辑回归或线性分析相比，深度学习模型能在海量的数据中自动寻找隐藏的风险因子，并通过循环迭代来提升预测准确度。同时，基于自然语言处理（NLP）和画像分析 （三）数字化评级的数据基石 信用评级的本质是为开展评级业务而进行信息收集、分析、评估、审核和结果发布等活动。评级过程中，信用评级数据的及时性、准确性、完整性和丰 富性，即数据的高可用（High Availability，HA）成为影响评级业务活动的关键因素，也是数字化评级的关键基石。达到数据高可用需要解决诸多现实问题。例如，数据的收集范围和采集依据是