在扫描了几百万上海人的信用大数据后，一位中年男子脱颖而出，成为“上海信用第一人”。在一个自主研发、满分为1000分的信用评分模型中，他得到840.23分，而全市能超过800分的人只占千分之一。这是上海近期完成的一项开创性研究。实际上，这也是国内覆盖区域信用主体数量最多、信息来源最权威的信用大数据研究。年内，这个评分体系有望向所有市民开放查询。随着数据的累积，信用的量化评价能有力促进社会管理创新，帮助行政部门根据信用水平的演变精准作为、科学施政。

中央深改组审议并通过的　《关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推进社会诚信建设的指导意见》(以下简称《指导意见》)日前由国务院印发，这是我国社会信用体系建设的一个里程碑。在此背景下，上海在信用量化评价和应用方面的探索，其意义不言而喻。

确立信用标尺，权威直观

信用分的出现，会催生出很多有趣的应用场景。

松江区的一位先生不久前被女友告知，准岳父要看他的个人信用报告。这份信用报告，信息来自全市近百家公共机构，够权威够全面，但要靠它挑女婿却还不够直白。它只能展示与个人信用有关的一些事实，比如有没有过逃票、酒驾、拒不执行判决等，而不附带任何主观评价———就像一张没被批改过答卷，看不到分数，甚至每做错一题该扣几分都有待确定。上海市征信管理办公室相关负责人告诉记者，信用评分体系的研发已接近完成，很快，毛脚女婿们上门时，就能用一个数字来证明自己的信用。

这个信用评分体系，是由上海市征信办、市公共信用信息服务中心牵头推动，由本地极具实力的信用服务企业“正信方晟”研发完成。总经理楼月盛说，在衡量个人信用时，她希望信用分能成为“一把有公信力的标尺”。目前，缺乏科学的评价方法、导致无法有效进行信用管理，是国内社会诚信体系建设的一大短板。

上海的信用评分体系，参与评价的主要是三大类信息：基础信息———包括被评价人的年龄、职业等，这构成了他的基础分；正面信息———受表彰、参与公益慈善越多，加分越多；负面信息———包括水、电、燃气欠费等失信行为，这是减分项。

这些信息原本分散在全市近百家公共机构中，包括各级政府、法院、工青妇等社会组织。过去几年，上海投入大量精力，打破数据封闭和信息孤岛，将3亿多条信息归集。在信用信息的归集量和完整性上，上海处于国内领先；同时，上海还在各省市中率先引导公共机构对个人和企业失信行为的严重程度进行分级认定。

楼月盛表示，信用评价的核心是算法，各项信用信息被赋予不同权重，加加减减，形成最后得分。目前的算法，既参考了全市各公共机构对失信行为严重度的界定，也借鉴了国内外几个权威的信用量化评价模型。虽然之前阿里巴巴也发布过“芝麻信用分”，但与之相比，上海的信用分主要基于政府和其他公共机构的数据，信息来源更权威，维度更广，数据质量更高。此外，上海的信用分，主要用于促进社会管理创新、合理配置公共资源，按照国家部署，实施守信联合激励和失信联合惩戒。

扫描百万人群，收获颇丰

实际上，本文开头提到的找出“上海信用第一人”的信用研究，既是对信用分模型的一次实战验证，同时也是首次大规模应用。

市征信办相关负责人告诉记者，借助市政府实事项目的平台，公共信用评分模型经过近一年的调整优化，目前已基本定型，同时也运用大数据方法，形成了分析报告。该研究覆盖了240万市民，男女各半，户籍人口约占90%，八成测评对象的年龄介于21岁到40岁之间，所有人都被打上了一个信用分。

根据政府的严格管控要求，个人信用数据不允许公开，外界只能粗略地知道，得到840分“上海信用第一人”是男性，50多岁；而信用分最低的是一位20多岁的年轻人。该研究发现，上海人的平均信用分为646分，其中男性645.7分，女性646.4分。显然，男性输掉了平均分。但是，750分以上极高分群体中，男性却略多于女性。

研究还发现，各年龄段中，41岁到50岁人群的平均得分最高，其次是31岁到40岁的群体，两者都显著高于全市平均水平。

整体上，上海不同性别、年龄、职业群体的信用分数呈橄榄形的正态分布，两端的高分低分都很少，越到中间比例越大。这在一定程度上表明，这个评分模型符合科学规律。除了个人，该研究还建立了企业信用评价模型，并形成了行业大数据报告。尽管信用评分模型可能继续优化，数据挖掘也可以进一步深化，但目前的进展，已经为持续观察上海的信用状况演变，落下了重要的第一笔；同时，为推进社会信用体系创新创造了条件。

划信用分数线，奖优罚劣

不久前，上海推出新政，将新能源车的财政补贴、免费沪牌等，与买家的个人信用挂钩。这是一个创新之举，但政策只能通过逐一罗列失信行为这种粗线条方式，对买家的信用进行筛选、管控。如果有信用分的帮忙，那么，就像学校招生可以划定录取分数线一样，政府也可以为新能源车的买家划定信用分数线，甚至能根据不同分值，设定不同的优惠力度。

事实上，中央深改组为推进社会诚信建设而通过的《指导意见》，为上海的信用分应用创新提供了重要支撑。《指导意见》指出：“在各类政府优惠政策中，优先考虑诚信市场主体……在教育、就业、创业、社会保障等领域，对诚信个人给予重点支持和优先便利。”此外，国家鼓励开展“失信行为的大数据舆情监测”，并编制发布“地区、行业的信用分析报告”。

专家认为，这是极有突破意义的提法。基于这一原则，上海的户籍管理、人才引进、社会保障等，完全有可能引入信用分，将其作为公共资源差异化配置的标准。

此外，上海也将在某些重点行业，把信用分和信用大数据用于监管制度创新。相关人士表示，对于出租车、房产中介、保险等的从业者，政府可以通过定期的“信用体检”，形成重点监管名单；在餐饮、贸易、科技等行业，可以基于企业的信用等级，绘制“信用地图”，发现潜在风险。

据了解，目前，上海的信用评分已具备自动化、智能化处理技术，全市的信用评价能力已经达到日产约10万份法人报告和30多万份自然人报告。