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多維聯(lián)動推進信用風險分類管理


信用商務網(wǎng)【官方網(wǎng)站】 · http://www.dabaishi.cn     發(fā)布時間:2023/8/28

    廣東省市場監(jiān)管局高度重視信用監(jiān)管工作,全面深入貫徹市場監(jiān)管總局部署,多維度推進企業(yè)信用風險分類管理,初步構(gòu)建“通用+專業(yè)”體系,大力拓展分類結(jié)果應用,著力提升市場監(jiān)管部門治理能力現(xiàn)代化水平?!?

    持續(xù)做強“通用型”信用風險分類管理

    全面對接總局指標體系,加快信用風險分析系統(tǒng)建設,加快企業(yè)信用風險分類管理系統(tǒng)與“雙隨機、一公開”監(jiān)管平臺的數(shù)據(jù)共享,加快分類結(jié)果在“雙隨機、一公開”等監(jiān)管工作中常態(tài)化應用。

    通過實踐驗證數(shù)據(jù),持續(xù)優(yōu)化廣東省企業(yè)信用風險分類指標體系,現(xiàn)階段一、二級指標保持與總局模型一致,三級指標新增4個廣東特色指標;

    結(jié)合專家論證研判,對指標體系中不同層級所有指標,對應分層賦值計算邏輯規(guī)則,不斷提升分析結(jié)果的科學性和準確性。

    在“雙隨機、一公開”監(jiān)管中,應用企業(yè)信用風險分類管理結(jié)果后的整體問題發(fā)現(xiàn)率較實施前提升近10個百分點。

    推動做實“專業(yè)性”信用風險分類管理

    在全國率先出臺《產(chǎn)品質(zhì)量信用分類監(jiān)管規(guī)范》,圍繞產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管結(jié)果數(shù)據(jù),就產(chǎn)品質(zhì)量違法行為對經(jīng)營者進行失信記分。

    對全省82365家產(chǎn)品生產(chǎn)、經(jīng)營企業(yè),進行信用量化評價,劃分A、B、C、D四類質(zhì)量信用等級,實施差異化監(jiān)管措施,逐步實行對產(chǎn)品的分類量化。

    食品生產(chǎn)方面,加強食品生產(chǎn)企業(yè)主體信息、食品生產(chǎn)許可信息歸集,持續(xù)推進監(jiān)督檢查信息歸集,健全食品生產(chǎn)企業(yè)分類標注,制定《廣東省食品生產(chǎn)企業(yè)信用評級與風險分類規(guī)則(試行)》,推進建設食品生產(chǎn)企業(yè)風險分級系統(tǒng)。

    特種設備方面,新建特種設備信息化系統(tǒng),嵌入專業(yè)信用風險分類監(jiān)管模型,針對使用單位特種設備使用安全情況對其進行安全信用評價,按照評價結(jié)果實施針對性監(jiān)管。

    總結(jié)推廣兩輪次知識產(chǎn)權(quán)保護分類管理試點經(jīng)驗,在地理標志專用標志、專利侵權(quán)糾紛行政裁決、重點市場等領域建立知識產(chǎn)權(quán)信用分級分類監(jiān)管模型。

    組織做深信用風險分類管理應用

    組織廣州市全領域推行信用風險分類管理應用;

    推行全主體信用風險分類管理,率先研發(fā)個體工商戶“4+17+40”、農(nóng)民專業(yè)合作社“5+24+80”分類指標體系和數(shù)據(jù)模型;

    推行全部門信用風險分類管理,將企業(yè)信用風險分類管理系統(tǒng)開放給全市510個行政執(zhí)法部門共享共用,并對接至全市各部門1912個檢查對象子庫。

    組織深圳市深化基層具體監(jiān)管行為應用,以基層監(jiān)管場景需求為導向,在企業(yè)信用風險分類模式基礎上,通過“主標簽+副標簽”對業(yè)務歸類和統(tǒng)計,豐富主體信息描述維度,構(gòu)建“自動+人工”雙識別體系;

    準確描畫各行業(yè)特征,著力解決監(jiān)管對象識別難和人員信息不對稱問題,率先在企業(yè)年報和公示信息抽查中運用,落實差異化監(jiān)管,以更大力度支撐精準監(jiān)管。

    組織佛山市深化市場監(jiān)管部門各層級應用,建成全省首個覆蓋市、區(qū)、鎮(zhèn)(街)三級的市場監(jiān)管服務信息化平臺,運用人工智能、機器學習等技術,構(gòu)建風險研判模型,初步實現(xiàn)信息歸集、自動分類、共享應用的閉環(huán)管理;全時監(jiān)測、實時識別定位經(jīng)營主體風險等級,對風險高的經(jīng)營主體增加抽查頻次,從對應登記事項監(jiān)管和公示信息抽查需求出發(fā),延伸到對應各層級各領域監(jiān)管需求,檢查問題發(fā)現(xiàn)率由改革前的17.6%提升到86%。


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