近日，國家數據局發布《關于組織開展2025年可信數據空間創新發展試點工作的通知》，將首度開展企業、行業、城市三類可信數據空間試點，以多元主體協同共創數據價值為牽引，促進數據高效流通。今年3月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于健全社會信用體系的意見》，指出要構建覆蓋各類主體的社會信用體系、夯實社會信用體系數據基礎。建好可信數據空間是信用中國發展的重要環節，有利于構建覆蓋各類主體、制度規則統一、共建共享共用的社會信用體系，為加快建設全國統一大市場、維護公平有序競爭市場秩序、推動高質量發展提供有力支撐。
一、信用中國數據建設現狀與痛難點
（一）“信用中國”平臺概況與成效
作為全國信用信息共享的“總樞紐”，“信用中國”平臺（www.creditchina.gov.cn）整合了政府部門、金融機構、司法機關等多源數據，覆蓋企業、個人、社會組織等全主體信用信息。
“信用中國”平臺的核心功能包括信用信息公示、信用查詢與信用處理。信用信息公示集中展示行政許可、行政處罰、失信被執行人名單等8大類信息，覆蓋多家行業協會商會及企業信用數據，成為政府褒揚誠信、懲戒失信的“總窗口”；信用查詢服務提供企業信用報告等查詢功能，支持多維度檢索；信用修復與異議處理推出信用修復“一網通辦”系統，實現失信主體在線申請、跨部門聯審。
“信用中國”平臺在數據融合與應用方面取得了顯著成效。圍繞“信用+場景+創新”，“信用中國”平臺已形成三大核心數據產品矩陣。其中，信用報告覆蓋企業經營、司法、稅務等全維度信息，為金融機構提供精準風控依據。信用評級與預警則構建行業信用評價模型，對企業進行動態風險評估。平臺創新信用服務，將信用數據轉化為融資便利。平臺數據還深度融入市場監管、公共服務等領域，推動信用價值在多場景落地。在信用評分模型應用上，目前多個金融機構采用信用評分模型，通過大數據分析個人信用行為，提供定制化金融服務，深化普惠金融。在信用分級分類監管上，通過信用分級分類監管，減少對守信企業的重復檢查，優化營商環境。
（二）信用中國建設痛難點問題
1.數據融合不足問題：多源異構數據整合困境
信用數據整合難度大：不同機構間數據標準不統一，整合難度大，導致信用數據產品難以形成全面、多維度的分析。
隱私保護與數據開放難以平衡：在保護個人隱私的前提下，如何合理開放數據，是提升數據產品豐富度需要解決的關鍵問題。截至2021年，“信用中國”平臺累計發布政策宣傳文章15萬余篇、公示信用信息2億多條，支撐金融、司法、市場監管等領域應用，但同時也面臨數據隱私保護挑戰。
2.應用場景缺乏：傳統領域依賴與新興場景空白
過度依賴傳統應用：金融領域信用報告支撐90%以上的企業貸款審批，但過度依賴歷史履約數據，對科技創新企業的研發投入、專利價值等新維度覆蓋不足；監管領域信用分級分類監管覆蓋80%的市場主體，但在共享經濟、數字貿易等領域尚未形成成熟方案。
新興場景空白：數據適用性不足、市場需求挖掘不足。共享經濟平臺需實時信用評分，但現有信用數據更新頻率低，無法滿足動態風控需求。數字貿易中，跨境電商企業對“海外倉信用評價”“跨境支付信用擔保”需求強烈，但“信用中國”缺乏跨境數據整合能力，導致相關產品空白。
信用數據應用意識薄弱：企業和個人對信用數據的應用意識不強，導致信用數據在實際生活中的應用場景開發不足，部分中小企業未充分利用信用數據優化融資。
3.權屬問題與數據共享
數據所有權界定問題：在信用體系中，明確個人和機構數據所有權是關鍵，以防引發收益分配沖突。數據所有權界定成為了重要的一環。
數據共享存在壁壘：不同政府部門間產生跨部門數據共享難。在數據交易糾紛方面，共享數據需確保信息安全，防止數據被非法獲取或濫用，引發數據交易糾紛和跨境數據壁壘。更重要的是，為實現數據共享，需制定統一的技術標準和接口規范，降低數據整合的技術障礙。
4.根本問題：信任與價值共創
信任基礎建構：信任問題是數據共享的基石與挑戰。數據要素的收益共享難、價值共創難。數據定價機制方面，缺乏統一的定價標準，企業數據價值難以量化，例如供應鏈金融場景中，物流數據與金融數據的權重如何分配尚無標準。權益分配規則方面，政府公共數據是否參與收益分配存在爭議。
二、可信數據空間：提升信用中國數據資源開發利用的思路分析
（一）概念與特點
可信數據空間是基于共識規則，聯接多方主體，實現數據資源共享共用的一種數據流通利用基礎設施，是數據要素價值共創的應用生態，是支撐構建全國一體化數據市場的重要載體。
基于共識規則：要求參與各方對數據流通的要求達成一致，并且通過技術手段來確保信任機制的達成和執行。
鏈接多方主體：參與可信數據空間建設和運營的包括數據提供方、數據服務方、數據使用方、空間運營方等多類主體，數據多源、主體多元是可信數據空間的一個重要特征。
數據共享共用：要求各方通過可信數據空間提供的信任機制和管控能力，打消流通顧慮，加速多元數據融合與應用創新，有效實現數據要素的放大、疊加、倍增作用。
（二）可信數據空間的作用
可信數據空間是算法、算力、數據的三位一體，通過標準化體系、安全技術和生態機制保障數據的高效流通與價值釋放。可信數據空間具有價值創造能力、資源交互能力、信任管控能力三大核心能力。
數據價值共創：可信數據空間具有可信的數據應用開發環境和共建共治、責權清晰的規則機制，助力多主體價值共創。空間實現規模化互聯互通，通過對流通使用全生命周期進行實時管控與全過程行為可信存證，提升數據共享意愿，保障全過程可信可控。
搭建信任橋梁：以空間資源合作規范、空間安全管理體系、空間合規管理指引、空間備案管理、空間標準規范為支撐，加強建立數據信任管理技術、資源互通技術、接入認證體系、空間行為和數據存證體系等，形成可信管控流、資源交互流、價值共創流。信任能力供給包括接入認證、全程動態控制管理、存證溯源；數據資源涉及供需撮合、托管運營、委托/聯合開發。
行動方案：可信數據空間建設行動涉及場景需求、牽引設計、規制機制、資源接入規范、互聯互通規范、共享使用規范、收益分配規范等方面。通過數據支持與開放交換、人工智能創新應用與賦能、數字金融服務優化，可信數據空間能夠實現雙向賦能的發展閉環。
三、建設可信數據空間、推進信用中國的對策與建議
打造信用信息可信數據空間，應依托堅實的數據基礎與先進技術，實現跨行業深度應用與創新發展。通過高質量數據集與數據基礎設施，借助AI創新平臺與應用市場，以AI賦能組織數智化轉型與合規流通，促進科技創新，催生新質生產力。在信用行業“采、存、用、傳、管”全流程中，實現部門協同，并將應用拓展至生活、金融等多行業，達成跨行業協同發展。
（一）強化頂層設計，構建政策保障體系
強化頂層設計：中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于健全社會信用體系的意見》指出，堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，堅持和加強黨的領導，堅持穩中求進工作總基調，完整準確全面貫徹新發展理念，堅持政府引導、市場驅動、社會共建。
數據安全共享：搭建跨部門、跨行業的數據共享平臺，提高數據使用效率和信用評估的準確性；制定相關信用數據收益分配指南，明確數據權屬。加強技術融合與安全防護，制定嚴格的數據安全政策和隱私保護措施，構建“AI+區塊鏈+隱私計算”三位一體技術底座，保護個人和企業的信息安全。
（二）標準引領發展，破除數據孤島
統一信用數據標準：確立統一的信用數據收集、處理和共享標準，全面保障數據的質量與安全，促進信用體系穩健發展。制定數據價值評估國家標準，確保數據的互操作性和一致性，為信用體系建設提供基礎。完善信用評價體系，構建全面且科學的信用評價體系，有效促進信用信息的透明化與共享。推動國家標準、地方標準制定，推動制訂信用領域國家及地方標準，確保數據資源實現高效互聯互通，全面引領行業規范化、健康化發展。
（三）數據要素市場化，“AI+”激活信用價值
數據資產確權定價：建立數據產權登記制度，構建動態定價模型與收益分配激勵機制。推動數據交易平臺智能升級，打造數據要素市場化流通體系。推動實施跨境數據要素流通試點，通過“規則創新+技術保障”，建立跨境流通平臺。
挖掘AI驅動的信用價值：利用智能信用評估體系，完善個人和企業的信用評價體系，實現更精準的信用評估和管理。構建“信用走廊”，實現數據全方位傳輸的全流程追溯。推動人工智能技術應用，以“信用數據+AI算法”，提升信用體系智能化水平，以“AI+信用場景創新”，推動人工智能技術在信用評估、風險控制等領域的創新應用。
（四）培育復合型人才，產學研協同創新
“三位一體”教育體系：校企協同育人。通過“聯合實驗室+數字信用實訓課程體系”，打造精準培訓與人才教育場景。創新人才引進機制將人才供需精準匹配與柔性引才模式相結合。加強職業技能培訓，以企業內部培養為主，社會化培訓網絡雙重培育，打造符合社會要求的創新型人才。
人才評價與激勵：建立多維評價體系、激勵機制創新。通過“綜合評價+專業打分”的評價形式，采用多元激勵方式，推動人才持續創新。優化人才服務生態，打造“智能化+人才共享”的人才服務平臺，推動國際聯合培養與國際認證互認。
四、小結
在社會信用體系建設進程中，“信用中國”平臺雖成果斐然，但面臨的數據融合、應用場景、權屬及信任等問題亟待解決。可信數據空間憑借其獨特優勢，為破局提供了核心手段，在金融、醫療等領域已初顯成效，未來更具廣闊拓展空間。
未來，應采用強化頂層設計、推動標準建設、促進數據要素市場化、培育專業人才等解決方案，為打造信用信息可信數據空間指明方向。應持續完善數據共享機制、優化信用評價體系、挖掘AI驅動的信用價值、壯大人才隊伍，以可信數據空間為有力支撐，探索數據資源規模化流通利用新模式新路徑，積累國家數據基礎設施運營經驗，支撐全國一體化數據市場建設，為經濟社會高質量發展注入強勁信用動力。
（作者：王鵬，北京市社會科學院管理研究所副研究員；李良鈺，北京市社會科學院研究實習員）
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