项目需求

一、项目服务背景

近年来，我国社会信用体系建设取得突破性进展，有关方面合力推进社会信用体系建设，在支撑“放管服”改革、促进金融服务实体经济、维护市场秩序、优化营商环境、提升社会诚信意识等方面发挥了积极而重要的作用。

顶层设计和运行机制基本形成。自2014年国务院《社会信用体系建设规划纲要（2014—2020年）》印发以来，在社会信用体系建设部际联席会议各成员单位推动下，信用建设不断实现新突破。中央深改组会议、国务院常务会议上涉及信用的议题频频出现，多个信用建设纲领性文件陆续印发。截至目前，社会信用体系的顶层设计和运行机制已基本形成，“信用管终身”的路线图日渐明晰。

信用基础设施建设加快推进。近年来，以支撑简政放权为重点的信用基础设施建设加快推进，统一社会信用代码已实现全覆盖，多层次信用信息归集共享体系建成并发挥重要作用，行政处罚行政许可等信用信息公示水平大幅提高，推动行政审批加快办理的信用承诺工作正在广泛开展。

同时，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力已成为大势所趋。国务院连续出台《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发[2015]50号、《国务院关于印发政务信息资源共享管理暂行办法的通知》（国发[2016]51号），持续推动政务信息的互联共享，全面推进大数据的发展和应用，加快建设数据强国。

2019年7月9日，国务院办公厅发布《关于加快推进社会信用体系建设构建以信用为基础的新型监管机制的指导意见（国办发〔2019〕35号）》，是深入推进“放管服”改革,加强社会信用体系建设的重要政策文件。

信用监管是提升现代化治理能力和治理水平的重要手段，也是全方位深化数字化转型，建设“整体”“智治”政府的需要，信用体系建设更是治理现代化的重要支撑。建立以信用为基础的新型监管机制，是完善科学监管、有效监管、精准监管，提高政府监管效能，激发市场守信诚信的重要抓手。

目前，要切实推动行业信用监管各项工作落地见效。要围绕目标任务，聚焦重点难点、对标典型示范，结合本行业领域的实际，找准信用与业务的契合点，合理设置应用场景，构建具有本行业特色的信用监管体系，进一步提升政府监管效能。

区域信用监测和行业信用监管是一项系统性的工作，涉及面广，盐城市下辖市（县、区）、市各。委办局，市各直属单位，要通力协作、密切配合，多措并举，才能不断提高社会信用体系建设和监管水平。开展此项目服务，能够全面掌握盐城市在依法行政、社会治理、信用建设等方面的总体状况。依据企业评价结果，盐城市可以更及时地发现社会信用体系建设及监管中的薄弱环节，明确下一步工作的着力点；同时，及时发现各辖区重点行业工作短板，对于工作开展不力的相关主体，有针对性地进行督导，从而快速有效地提高盐城市整体信用状况。

二、项目服务对象

此服务项目评价对象，一是盐城市下辖11个市（县、区），包括亭湖区、盐都区、大丰区、响水县、滨海县、阜宁县、射阳县、建湖县、盐城经济技术开发区、盐城高新技术产业开发区。二是盐城市安全生产、环境保护、交通运输、旅游四个重点行业职能部门监管及企业信用评价服务。

三、项目服务内容

1.采购数量

（1）服务周期为12个月，完成信用状况分析报告8份，其中：盐城市区域信用状况分析季报，每季度1份，全年4份；盐城市行业监管季度报告，每季度1份，全年4份；盐城市企业评价报告，盐城市所有工商登记注册企业的信用评价报告，均可自动生成信用评价报告，每月更新，按需查询下载于可视化展示的信用报告栏目中。

利用大数据信息抓取和处理技术手段，监测盐城市下辖11个市（县、区）发生的信用事件、信用制度、信易贷、信用应用、诚信文化、信用承诺等方面的信息，构建盐城市区域信用评价模型，每季度监测和分析各辖区的信用状况。

针对盐城市个重点和热点行业，围绕“双随机、一公开”监管和信用监管、重点监管等监管方式，以4个重点行业的多部门、多维度信用信息为基础，结合盐城市企业基础信用记录信息，同时，将盐城市重点行业的各类统计数据，与互联网监测的信用信息相结合。利用数据挖掘技术建立数据碰撞模型，发现异常信息，弥补监管漏洞。同时，除评价盐城市市场主体外，每季度监测和分析各行业的综合信用状况，对信用风险进行跟踪预警，形成重点行业信用状况监测分析季报，促进信用信息在监管方面的有效应用。

（2）实现监测结果可视化展示

搭建盐城市信用监测可视化平台，可供用户在线浏览盐城市区域和行业监管，实现信用信息、指标可视化、信用地图等应用功能。

2.工作流程

工作流程包括：

（1）信息采集。设置采集规则和资源，在互联网上抓取信息，从其他来源汇集信息；

（2）资源管理。将抓取的信息放在资源池中，进行多种编辑操作管理；

（3）数据分析。对信息进行多维度分析，以及结构化处理等；

（4）模型评价。基于以上信息及相关数据，进行模型计算和评价，撰写分析报告；

（5）数据同步。将前面流程获得的信息和数据同步到监测客户端；

（6）监测结果可视化展示。