在数字经济深度发展、“人工智能+”行动全面落地的时代背景下，我国社会信用体系建设迎来范式性变革。依托大数据、算法风控等核心技术，人工智能全面参与信用服务的核心场景，把信用修复、政务协同等高频信用服务从“人工排队”变为“智能秒办”，服务更精准、办事更高效，真正做到了“高效办成一件事”。

习近平总书记强调，要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。在数字经济深度发展、“人工智能+”行动全面落地的时代背景下，我国社会信用体系建设迎来范式性变革。2025年国务院《政府工作报告》提出，持续推进“人工智能+”行动；同年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于健全社会信用体系的意见》明确提出，构建覆盖各类主体的社会信用体系，夯实社会信用体系数据基础。

党中央、国务院的一系列文件为信用体系建设数智化发展擘画了方向，各地近年来持续探索实施“人工智能+信用”行动，创新推动信用建设从“数字化”向“数智化”“数治化”进阶，不断突破传统信用建设困境，为信用中国建设高质量发展注入全新动能。

从“粗放管理”到“精准高效”，AI破解传统信用建设痛点难题

社会信用体系的核心生命力在于数据的归集、治理与应用，而传统信用建设长期面临数据分散、效率偏低、场景单一、风控滞后等痛点。党的二十大报告指出，“完善产权保护、市场准入、公平竞争、社会信用等市场经济基础制度”，将社会信用置于构建高水平市场经济体制的战略高度，为Al时代的信用建设提供了根本遵循。

依托大数据、算法风控等核心技术，人工智能全面参与信用服务的核心场景，把信用修复、政务协同等高频信用服务从“人工排队”变为“智能秒办”，服务更精准、办事更高效，真正做到了“高效办成一件事”。

记者了解到，2025年上海市静安区发展改革委推出信用修复3.0模式，针对模板错用、内容错填或漏填等常见问题，将审查要点梳理为语料投喂给人工智能模型学习判断，上线申请修复材料人工智能预审功能，实现判断模板使用正确与否、填写内容是否与行政处罚数据一致、日期填写是否符合逻辑，秒级出结果。同时，会同各行政处罚决定作出部门，主动跨前一步、自我加压，提出“非必要不退回”工作理念，通过内部协同出具履罚证明材料，免去企业重复找材料的麻烦，并推出修复权益告知书线上线下同达，通过静安区信用平台与“一网通办”平台企业专属空间数据同步，第一时间向企业送达电子版《修复权益告知书》，充分保障企业知情权。

天津市公共信用中心针对信用修复中高频咨询问题展开模型训练，在“信用天津”推出AI信用“智答”，功能囊括了14部法规知识库，7×24小时提供修复条件、流程、材料规范等高频问题解答服务，实现咨询服务“零等待”，较好地解决了信用修复日常咨询量大且内容重复的问题。

今年8月，湖南省市场监督管理局印发通知，在全省范围内推行信用修复“即申即享”工作机制。通知明确，在湖南省各级市场监管部门或者行使经营主体注册登记职能的行政审批部门依法登记的各类经营主体，因未按照规定期限报送年度报告、未按照市场监督管理部门责令的期限公示有关企业信息、通过登记的住所（经营场所）无法联系、未依法办理企业名称变更登记进而被列入经营异常名录的，在符合通知规定的有关情形时，即可享受“即申即享”服务。通知施行后，经营异常名录信用修复办理时限将从4个工作日缩短至“即申即享”，预计将惠及湖南省200多万户已被列入经营异常名录的经营主体，以更高效率提升信用修复服务水平，助力各类经营主体轻装上阵、健康发展。

服务精准高效同样体现在政务协同中。广东省深圳市公共信用中心推出“DeepSeek版民生诉求AI智能分派助手”，日常工作中可同时处理数十条市民诉求，1秒内响应并自动匹配至对应处理部门，分派响应时间压缩至秒级，工单分派准确率达90%以上；同步开发自动分派插件，非工作时间自动流转至对应部门，大幅提升基层服务效能，且相比同类模型资源消耗更低、支持本地化部署，兼顾效率与数据安全。

内蒙古鄂尔多斯在公共资源交易领域打出“信用承诺制+数智化”创新组合拳，为优化营商环境、促进市场公平竞争、构建全国统一大市场蓄能赋力。2025年以来，鄂尔多斯市公共资源交易中心积极探索推进DeepSeek等人工智能技术与交易平台深度融合，着力打造“智能问答+全程留痕+动态监管”的全链条服务体系，企业可实时在线咨询项目招标投标流程、惠企政策法规等问题，系统还能根据用户需求提供个性化指导，让政策解读“秒送达”，问题回复“零延迟”。与此同时，借助AI算法和大数据分析，启用“工程建设招标投标监测预警数据研判系统”，实时监测交易行为，构建智能门禁、评标过程、环境监控等设备“全场景感知”体系，有效促进市场公平竞争。

值得关注的是，当前，信用服务的智能化正在向金融领域深度延伸，AI已重构科创企业信用评价逻辑。传统金融授信过度依赖固定资产、财务报表，轻资产科创企业普遍面临“有技术无资产、有前景无抵押”的融资困境。2026年以来，多家银行创新推出算力类信用贷款产品，将算力、词元用量等新型数字生产要素转化为可量化的信用依据。

比如，江苏银行将算力算效水平引入贷款评分体系，结合人才结构、研发投入、知识产权等因素，推出专门面向算力产业链软件硬件企业的“算力贷”，不到两周即为一家绿色算力中心企业核定2亿元授信额度，目前已投放1.5亿元。

中国银行在广州推出广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”，首次把词元消耗量、算力业务数据等纳入授信核心评判标准，突破传统以固定资产抵押为主的风控逻辑，为轻资产的AI算力中小微企业提供300万元3年期信用授信，并在贷后依托行内风控大模型持续监测企业算力结算、消耗量是否稳定、合同能否履约等情况。

对此，有专家分析认为，这得益于AI实现监管力量精准赋能、高效复用。面对海量经营主体，传统人工监管存在覆盖面有限、重点不突出、资源浪费等问题。AI算法可通过信用分级分类模型，对经营主体信用状况进行智能评级，将有限的监管资源精准配置至高风险领域、高风险主体，减少对守信企业的过度干预，优化营商环境。

从“被动治理”到“主动赋能”，社会信用体系的数据基础持续夯实

信用建设持续提质增效，正是得益于数据基础的不断夯实。数据基础建设不仅有利于构建覆盖各类主体、制度规则统一、共建共享共用的社会信用体系，也为加快建设全国统一大市场、维护公平有序竞争市场秩序、推动高质量发展提供有力支撑。对此，《关于健全社会信用体系的意见》明确，“夯实社会信用体系数据基础”，提出了建立全面完整准确的信用记录、强化信用信息归集共享、建立公共信用信息统一公示制度等具体举措。

如何让信用数据“归得全、管得住、用得好”？

以“信用中国”平台为例，作为全国信用信息共享的“总枢纽”，“信用中国”平台整合政府部门、金融机构、司法机关等多源数据，覆盖企业、个人、社会组织等全主体信用信息：信用信息公示集中展示行政许可、行政处罚、失信被执行人名单等8大类信息，成为政府褒扬诚信、惩戒失信的“总窗口”；信用查询服务提供企业信用报告等多维度检索；信用修复“一网通办”系统实现失信主体在线申请、跨部门联审。围绕“信用+场景+创新”，平台已形成信用报告、信用评级与预警、信用服务三大核心数据产品矩阵，多个金融机构采用信用评分模型提供定制化金融服务，深化普惠金融；信用分级分类监管减少了对守信企业的重复检查，持续优化营商环境。

但数据融合、应用场景等方面的难题尚未解决，这些也正是当前我国社会信用体系数据基础建设的短板所在。北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏分析认为，信用建设的痛难点问题，一是数据融合不足。一方面，多源异构数据整合依然面临困境，不同机构间数据标准不统一，整合难度大，导致信用数据产品难以形成全面、多维度的分析。另一方面，隐私保护与数据开放难以平衡，在保护个人隐私的前提下，如何合理开放数据，是提升数据产品丰富度需要解决的关键问题。二是应用场景缺乏。一方面，过度依赖传统应用，金融领域信用报告支撑90%以上的企业贷款审批，但过度依赖历史履约数据，对科技创新企业的研发投入、专利价值等新维度覆盖不足；监管领域信用分级分类监管覆盖80%的经营主体，但在共享经济、数字贸易等领域尚未形成成熟方案。另一方面，新兴场景空白，数据适用性不足、市场需求挖掘不足。三是数据权属问题与数据共享问题。为实现数据共享，需制定统一的技术标准和接口规范，降低数据整合的技术障碍。四是信任与价值共创，数据定价缺乏统一的定价标准，企业数据价值难以量化，政府公共数据是否参与收益分配存在争议。

去年4月，国家数据局发布《关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知》，首度开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点，以多元主体协同共创数据价值为牵引，促进数据高效流通。《通知》要求，通过可信执行环境与多方安全计算等技术路径，在确保数据主权完整的前提下实现跨域数据合规流通与协同计算；通过接入认证、全程动态控制管理、存证溯源等机制，对流通使用全生命周期进行实时管控与可信存证，落实采集环节最小化、敏感数据加密存储、传输中“数据不出域”、使用环节严格权限分级等管理要求。这为有效破解上述难题提供了新的路径。

记者了解到，青海省立足全国信用信息共享平台，在全国率先推动省级信用领域公共数据全流程自动化确权探索，创新搭建“五层核心架构+三大支撑体系”的“五层三维”公共信用数据资产登记平台，目前，试点已覆盖73个领域、处理公共信用数据45.7亿条。在融资信用服务领域，青海以可信公共信用数据为企业精准画像，上线815款特色信贷产品，破解政银企信息不对称难题，已服务全省9万户小微企业。

在民营经济大省浙江，“信用浙江”建设持续深化，通过深入实施信用“531X”工程，以数字化改革牵引信用体系系统性重塑。去年5月，《浙江省公共信用信息修复管理办法》正式施行。浙江省发展改革委牵头搭建省公共信用信息平台，构建全省一体化数字化底座，全面对接全国信用信息共享平台、省市相关业务平台等262个系统，将其打造成为上联国家、横通部门、纵贯地市的信用信息共享交换“总枢纽”。归集覆盖1155.54万家企业（含个体工商户）、4518.19万18周岁以上户籍人口、9.27万家社会组织、2.56万家事业单位、4837个政府机构五类主体的基础信息、守信信息、失信信息等信用信息近66亿条。

夯实数据基础的实践半径还在不断拓宽。今年5月，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发的《智能体规范应用与创新发展实施意见》提出，探索信用评价机制，指导行业组织建立智能体经营主体自愿参与的信用评价机制，对技术滥用、诱导消费、虚假宣传、隐瞒缺陷信息等行为进行信用评价，依法依规开展失信惩戒，引导智能体开发者、开发平台、分发平台、服务提供者等参与信用评价，共同营造良好发展环境。智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，正加速与网络空间、物理世界深度融合。这意味着信用数据与信用评价的对象正从传统主体向智能体等新型主体延伸，社会信用体系的数据基础同步拓展，为人工智能健康有序发展营造可信赖的信用环境。

从“工具应用”到“制度跃升”，“监管+治理”双向赋能双管齐下

AI赋能信用建设，一个重要的作用就是推动监管治理能力的跃升。由于传统信用监管以问题发生后的处罚整改为核心，属于被动式、粗放式治理。AI推动信用治理从“事后惩戒”转向“事前预警、事中干预”，通过大数据分析、智能监测技术可实时捕捉经营主体经营行为、信用动态变化，构建动态风险评估模型，实现信用风险精准预判。

记者梳理发现，近年来，我国持续完善政策规制、标准体系，双管齐下为信用监管和信用治理筑牢长效保障。党的二十届三中全会审议通过《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，提出“健全社会信用体系和监管制度”，为深化网络诚信建设提供了政策依据和方向指引。2024年8月1日施行的《网络暴力信息治理规定》是我国首部以部门规章形式公布的反网络暴力专门立法，将涉网络暴力信息违法违规情形记入用户信用记录，开启网络暴力信息治理法治化新篇章。同年9月1日，《网络反不正当竞争暂行规定》正式施行，明确要求经营者遵循诚信原则开展网络经营，强化对违规行为惩处，提高失信成本，有力震慑网络失信行为，规范网络市场竞争秩序。

宁波财经学院副教授陈海盛认为，人工智能时代的社会信用体系建设，本质上是技术进步与社会变革的协同演化过程。未来建设路径需着力突破三重复合转型：从数据驱动转向知识驱动，从规则治理转向算法治理，从制度约束转向价值引领。

在今年4月举行的“2026中国信用4.16高峰论坛”上，与会嘉宾围绕“AI时代的信用体系与信用制度建设”主题展开深入研讨。与会嘉宾表示，人工智能与信用体系正实现深度融合与双向赋能，AI技术重塑信用体系的构建与应用，信用体系则为AI的健康成长营造可信赖的环境。北京大学中国信用研究中心主任、北京大学经济学院教授章政认为，数字经济时代有三个关键词：“数字化”“数智化”“数治化”。从“十四五”到“十五五”，最大变化是从“数字化”转向“数智化”，后者超越了工具属性，成为与工业化、信息化并列的独立战略板块，旨在解决高质量发展问题。面对数智文明下的“AI黑天鹅”事件，必须走向“数治化”，具体包括建立合规数据链条、构建场景算法模型、开展业务考核管理，实现从技术赋能到制度治理的跃升。

今年7月，市场监管总局举办AI赋能信用监管专题讲座，围绕“建、归、用”关键环节，持续深化信用监管改革，引智赋能市场监管业务高质量发展。科大讯飞公司有关负责人重点介绍了人工智能发展态势、国产自主可控大模型技术、AI在政务及市场监管领域的成熟应用案例，以及AI赋能信用监管的具体路径与场景设想等情况。市场监管总局副局长白清元指出，要主动将人工智能的理念、技术运用到市场监管各领域，持续提升监管效能，更好履行职责使命，加快推进全国统一大市场建设。

 各地的实践已提供生动注脚。山东潍坊诸城市自2020年起探索“信用+智能监管”，作为潍坊首家整合全域视频资源、开展智慧城管AI建设应用试点的县市，诸城市设置视频监控点位13万余个，以首个“诚信示范街区”鑫城广场为试点，在高点安装AI城市管理自动分析球机，内置GPU芯片、支持深度学习算法，对流动摊贩、出店经营、机动车违停、非机动车违停、暴露垃圾、垃圾桶满溢、违规撑伞、门前“五包”脏乱8类违章行为进行自动检测，通过60多个智能预置点同时检测，实现对500米范围内违法事件采集，代替人工巡逻，在重点区域实现24小时在线值守。违章事件经信息审核人员人工复核后自动推送现场执法人员处置，督促责任商户落实整改，处理结果回传平台结案，并录入诸城市公共信用信息平台，自动扣除商户信用分值、推送至业主手机终端。同时，搭建志愿服务信用修复体系，形成“自动识别—快速处置—信用保障—基层延伸”的信用监管执法闭环。

与此同时，针对数据泄露、虚假流量、风控偏差等潜在风险，各方也在积极探索。比如，福建把个人信息保护的着力点放在群众感受最直接的地方——手机里的App、身边的公共场所、日常使用的政务服务。针对新技术新应用，“闽政通”“e福州”等政务民生、医疗教育类移动应用被逐一纳入技术检测。安徽淮安深度融合隐私计算、区块链存证等前沿数字技术，构建起安全可控的数据流通体系，实现数据“可用不可见、可用不可取”，在保障数据安全、守住合规底线的前提下，最大化释放数据要素价值。针对数据流通中“不敢共享、不愿共享、不会共享”的突出问题，创新探索城市、行业、企业三类可信数据空间建设路径，以AI为核心驱动力，打造市域数据合规安全流通标杆。目前，已有淮安黄码港企业可信数据空间、今世缘酒业可信数据空间等2个项目入选省级项目库。

在9月2日举行的第四届网络空间安全(天津)论坛——AI应用场景下的移动数据安全与隐私保护主题论坛上，百度数据安全部可信计算产品团队负责人王建奎表示，面对网络安全、数据安全、信息安全三位一体的监管趋势与数字经济发展需求，企业应构建可信数据空间，以连接器和服务平台为基础，依托数字合约全流程管控、隐私计算与数据胶囊，实现数据不出域、可用不可见、主权可控，促进数据安全流通与价值共创。

从政务信用服务的智能升级、市场监管的精准赋能，到金融信用体系的范式革新、行业治理的制度完善，人工智能正全方位、深层次重塑社会信用体系建设格局。未来，随着大模型技术持续迭代、制度体系不断完善、场景应用持续深耕，AI与信用建设的融合将更加深入。唯有坚持技术创新与制度规范双向并行、场景拓展与风险防控双向发力、政府引导与市场赋能双向协同，持续完善数智化信用治理体系，才能充分释放技术赋能红利，让守信激励、失信惩戒的信用机制落地见效，持续优化营商环境，助力全国统一大市场建设，推动信用中国建设高质量发展。

（本文刊于2026年9月《中国信用》杂志）

文：陈鹰