摘 要:数智化是一场深刻的产业革命和社会革命，将通过夯实数据底座、释放数据价值、智能防控风险、创新应用场景、拓展激励维度、构建治理格局等，为社会信用体系建设注入新动能。数智化在重塑社会经济运行模式的同时，催生出新型信任危机。更加广泛的“见物不见人”场景，使得智能化社会非诚信无以支撑。应从筑基固本、要素激活、场景牵引、靶向监管、攻坚突破、主体培育和规则升级等多个方面，促进高水平社会信用体系建设。
关键词:数智化 社会信用体系 信用建设
【中图分类号】F49 【文献标识码】A
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视数智化带来的发展和治理问题。习近平总书记指出，“应当把握数字化、网络化、智能化发展大势，把创新作为第一动力、把安全作为底线要求、把普惠作为价值追求”[1]。2025年《政府工作报告》指出，持续推进“人工智能＋”行动，从技术应用、基础设施、产业升级和政策导向等多个维度提出推动人工智能发展的战略方向[2]。数智化是数字化和智能化的深度融合，是人工智能技术的深度应用和业态升级。相较于传统的数字化，数智化更强调数据应用的智能化水平与社会价值创造，体现为数据要素与人工智能技术的多模态融合创新。
2025年3月，《中共中央办公厅国务院办公厅关于健全社会信用体系的意见》明确指出，“推动社会信用体系与经济社会发展各方面各环节深度融合”[3]。数智化与社会信用体系的深度融合，本质上是技术革新与制度创新的协同，是以数智技术重构信用治理流程、以数据要素激活信用价值、以融合创新延伸信用应用、以制度保障服务全局的系统工程。推动数智技术与信用建设深度融合，对健全社会信用体系和监管制度具有深远意义。
数智化是一场深刻的产业革命和社会革命
作为一场深刻的产业与社会革命，数智化正重塑人类文明形态。可以预见，智能化将快速改变人类生产生活的方方面面。
数智化驱动传统产业能级跃迁。数智化依托数据要素与智能技术双轮驱动，推动农业、工业、服务业各产业改造升级。数据要素与土地、劳动力、资本深度融合，催生“数据+场景”新业态。工业与信息化部数据显示，目前我国已建成3万多家基础级智能工厂，覆盖80%制造业大类，为智能技术的深度应用奠定了坚实基础。与此同时，算力基础设施的迭代升级为产业能级跃迁提供关键支撑。根据中国信通院预测，2030年全球算力将超过16ZFlops，其中智能算力占比超过90%，为人工智能大模型训练与复杂场景应用提供了强大动力。尤为值得关注的是，人工智能大模型已实现蛋白质结构预测效率提升百倍，数字孪生技术将产品研发周期缩短30%以上。这些突破性进展推动产业转型从流程优化迈向价值创造的新阶段。
开辟全球产业竞争新赛道。在传统产业升级的基础上，数智化将通过技术赋能、跨界融合开辟未来新的经济增长极。商业航天、低空经济、深海科技等新兴产业快速崛起。智能终端、服务机器人、自动驾驶等快速发展，氢能、储能等未来能源产业推动能源结构转型，加快推进绿色低碳发展。基因编辑与脑科学等未来健康产业发展将重塑医疗健康范式，生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业成为新赛道。这些变革将重构全球产业链分工，标志着数智化从产业改造工具升维为全球经济格局重塑的核心引擎。
推动政府治理模式向精准化跃升。数智化精准治理以技术为“针”、数据为“线”，重构政府治理范式，驱动治理主体从“单向管理”向“多方共治”、治理方式从“经验决策”向“数据驱动决策”进阶。在技术赋能层面，数智化通过大数据、人工智能等技术实现公共数据的全量归集与智能分析，构建精准治理数字底座。在模式转型层面，面向数据驱动、动态感知的新范式，形成问题识别、决策施策、效果反馈的闭环管理机制。在效能跃升层面，通过精准识别治理需求、科学配置公共资源、动态优化服务供给，形成风险防控主动预判、政策执行效果可测的政府治理模式。
促进生产生活方式向全场景智能迭代。智能终端设备极大普及，形成覆盖起居、出行、消费的立体感知网络。数智化感知设备实现对老年人健康状态的实时监测，城市大脑系统使高峰期通行效率大大提升，数智技术重构知识生产与传播链条。人工智能教育平台通过个性化学习路径设计，使学生跨越时空共享优质师资。虚拟现实技术还原历史场景，让文化遗产“活起来”。数智化推动全球产业链重构，倒逼治理规则创新。跨境数据流动、数字货币结算等新业态，重构兼顾安全与效率的国际规则。
数智化为社会信用体系建设注入新动能
信用建设从数据归集共享、信用评价、信用修复、守信激励与失信惩戒、信用监管到信用服务发展全局，全链条贯穿数据要素和智能技术。数智化通过夯实数据底座、释放数据价值、创新应用场景、拓展激励维度、构建治理格局和重构监管机制等方面，为社会信用体系建设注入新动能。
信用信息智能化归集共享，夯实数据底座。数智化突破传统数据采集的时空限制，推动信用信息从“碎片化”向“全量级”升级，从行政为主的被动滞后归集向适时智能化归集升级。依托区块链、隐私计算等技术，建立跨部门、跨行业的数据共享机制。数据质量治理实现智能化，通过智能清洗、去重、校验，提升数据准确性。利用智能水印技术实现数据溯源追踪，实现信用数据在安全可控前提下的高效归集共享。
信用数据资产化进程提速，释放要素价值。数智化技术不仅重构了信用数据归集、共享和应用方式，更在要素市场化改革中开辟出信用价值转化增值的新路径。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出建立公共数据授权运营机制[4]，为信用数据资产化提供了依据。随着数据要素相关政策进一步落地实施，数智化技术将推动信用数据从资源化向资产化快速跃迁。
信用监管全流程贯通，智能防控风险。数智化将加快形成全流程、全链条、精准化的信用监管机制，推动监管逻辑从“被动响应”转向“主动治理”。促进信用分级分类监管更加具有靶向性、经济性、集约性。构建覆盖事前事中事后全流程的信用监管，形成失信风险识别、预警、处置全链条的失信约束机制，提升信用约束的穿透力，降低制度性交易成本，营造更加公平守信的营商环境。
信用服务全场景渗透，精准触达需求。数智化推动多种信用举措更便捷、更精准、更有效运用。信用评价更为精准可用，信用监测更为客观高效，信用报告更加便捷广泛使用。信用修复实现“一网通办”。信用信息应用场景实现便利化、普及化。信用信息在商务领域、民生领域和社会治理等方面的应用场景广泛拓展，推动社会信用体系与经济社会发展各方面各环节深度融合。
守信红利多领域延伸，拓展激励维度。数智化强化守信行为的社会认同与经济回报。依托信用大数据动态评估模型，实现激励政策的精准适配与动态优化，通过智能算法将信用评价与公共服务资源分配、行政审批效率等挂钩，形成“信用越好、服务越优”的正向循环。依托平台企业的数据资源与算法能力，推动市场机构基于守信记录开发差异化权益，实现守信激励从政府主导到社会、市场广泛、充分、多方参与的范式转型。通过信用信息深度挖掘与智能风控模型，使守信主体的信用资本转化为可量化、可流通的金融资源，持续提升守信主体融资便利化水平。
多方主体协同共治，完善治理格局。数智化通过重构信用治理主体间的权责关系与交互逻辑，推动构建政府、市场、社会协同发力的信用治理体系。数据融通打破治理边界，通过全国信用信息共享平台网络，打通政府、企业、社会组织及公众的数据交互链条，推动信用信息多源汇聚。在公共信用信息和金融信用信息的基础上，自主申报信用信息、市场化信用信息、信用承诺信息将实现更充分、更及时的归集和更有效、更融合的应用，推动实现共建共享共用的社会信用体系。
数智时代亟需建设高水平社会信用体系
数智化在重塑社会经济运行模式的同时，催生出新型信任危机。更加广泛的“见物不见人”场景，使得智能化社会非诚信无以支撑。建设适应数智化变革的高水平社会信用体系，以制度刚性防范数据滥用乱象，以技术先进性释放数据要素潜能，对推动数智技术应用从效率优先转向伦理向善、完善数字经济治理体系具有深远意义。
失信成本更高必然要求建设高水平社会信用体系。失信成本更高是“见物不见人”的智能化社会的重要特征。市场经济成熟程度越高，智能化程度越高，一旦发生失信行为，其破坏性就越大。随着法律法规完善与失信联合惩戒机制落地，失信者不仅面临更高经济代价，更将在融资、出行、消费等多领域受限，倒逼社会主体主动强化诚信意识。仅靠惩戒威慑无法根治失信顽疾，必须同步推进更高水平信用建设：失信成本“水涨”要求信用评价“船高”，需依托数智化技术构建动态精准的信用画像；失信高成本倒逼信用修复机制创新，为“知错能改”提供制度出口，防止“一惩了之”；失信代价上升将放大数据治理需求，推动完善隐私保护、算法透明等规则，防范信用信息滥用风险。
海量数据归集与治理，要求建设高水平社会信用体系。海量数据归集与治理需要更高水平的数据归集、存储及开放共享能力。数智时代对全国信用信息共享平台的算法和算力升级提出了新需求。算法层面，对信用评估模型的可解释性、实时性和准确性提出了更高要求。算力层面，在满足海量数据存储和处理能力的同时减少能耗，实现分布式协同与安全防护等方面提出了更高要求。通过算法革新降低不确定性、算力重构提升可持续性，方能在数智时代实现更高效、更安全的信用数据归集与治理。
“见物不见人”的生产消费模式，要求建设更高水平社会信用体系。“见物不见人”的生产生活与消费模式加速普及，既是数字技术深度赋能的成果，也对社会信用体系提出更高要求。依托智能终端、算法平台与自动化流程，弱化了人际直接交互，传统“熟人社会”的信任纽带被技术中介取代。若缺乏高水平信用建设支撑，极易衍生诸多风险，例如，虚拟场景中主体身份模糊化，可能引发数据造假、算法操纵等失信行为。非接触式服务依赖海量数据流动，若隐私保护缺位将加剧信息泄露和滥用风险。自动化决策易形成“技术黑箱”，导致信用评价偏差。唯有以信用为基石，方能确保“见物不见人”模式在提升效率的同时，守住安全底线、释放普惠价值，为数字经济高质量发展筑牢根基。
技术依赖及数据要素质量依赖，要求建设高水平社会信用体系。技术依赖与数据要素质量依赖对信用建设提出更紧迫要求。算法决策取代人工判断可能衍生“算法合谋”“数据欺诈”等新型失信风险。数据要素的流通效率与价值释放高度依赖真实性、完整性等质量基准，若源头数据错误，源头数据造假或权属不清，智能化反而会放大错误危害及后果，动摇要素市场化配置的根基。破解双重依赖下的治理难题，必须以更高水平信用建设为支撑。
数智时代高水平社会信用体系建设的实践路径
高水平社会信用体系建设通过数智化重构，重视技术理性与人文价值有机统一，推动数智发展回归“以人为本”。数智化时代的信用建设，需要多措并举，构筑更牢固基础，创新更具活力机制，拓展更广泛应用，夯实更安全屏障。
筑基固本，构建数智信用更完善基础设施体系。一方面，构建兼顾效率与安全的信用数据基础设施。加快区块链、隐私计算、人工智能等核心技术攻关，建立数据全生命周期可信存证与安全流转体系，破解数据确权、共享、追溯难题。推进全国信用信息共享平台智能化升级，打通政务、金融、电商等多元数据壁垒，形成跨域信用画像与动态评价能力。集成区块链分布式存储与智能合约自动执行功能，确保信用数据全流程可追溯、不可篡改。强化算力网络与隐私计算技术应用，在保障数据安全前提下提升跨部门协同效率。另一方面，强化数智信用技术自主可控。聚焦隐私计算、区块链、可信人工智能等关键核心技术领域，实施专项攻关，推动密码算法、安全芯片等底层技术国产化替代。加快制定数智信用技术、信用数据质量评估、信用数据价值评估国家标准。优先采用国产化技术解决方案，探索公共信用信息同金融信用信息、市场化信用信息、自主申报信用信息、信用承诺信息等共享整合机制。
要素激活，创新信用数据市场化配置机制。建立分级分类的信用数据流通机制，制定差异化的确权授权规则。构建动态化的信用数据价值评估机制，开发适应市场需求的定价模型。健全信用数据安全防护机制，运用隐私计算等技术实现“数据可用不可见”。探索信用数据资产收益分配机制。试点信用数据与市场数据融合开发，通过智能合约自动分配数据增值收益。推动信用数据更好发挥畅通经济循环、赋能高质量发展的基础性作用。
场景牵引，拓展智能化信用治理应用生态。推动守信激励与失信惩戒向智能化场景纵深拓展，实现守信线索自动抓取、失信风险实时预警。在政务服务“免申即享”、金融信贷“秒批秒贷”、跨境贸易“绿色通道”等领域，开发基于信用信息的智能算法，以场景化智能应用放大“诚信有价”的社会示范效应。依托区块链存证与智能合约技术，建立跨域联动的失信行为响应机制，针对轻微、一般、严重失信分级触发差异化惩戒措施。推动信用修复机制智慧升级，构建全流程数字化通道，提升信用纠错效率。
靶向监管，构建数智产业信用风险防控体系。全面加强数智产业信用监管，构建适配数字经济特征的新型监管范式，为人工智能产业跨越式发展营造良好环境。建立基于数据要素特征的数智产业信用分级分类监管标准，针对数据服务商、数据交易平台、数据经纪人等新主体细化权责清单，完善全链条信用监管规则，破解监管滞后于业态创新的矛盾。对“大数据杀熟”“流量造假”等新型失信行为实施穿透式监管。建立数字产业信用风险预警指数，通过机器学习预判元宇宙、生成式人工智能等新兴领域的伦理失范风险，前置制定监管沙盒与合规指引。通过智能化技术应用推动监管从“人工巡查”向“以数治数”跃升。
主体培育，发展引领式信用服务机构集群。高水平社会信用体系建设必须有高水平信用服务机构作支撑。现阶段，征信、评级、增信、咨询服务等市场化信用服务机构发展不足，特别是缺少引领式龙头企业。数智化为信用服务机构的成长创造了难得机遇。数智化赋能社会信用体系建设亦需以引领性信用服务机构为支撑和载体。进一步优化营商环境，支持各类信用服务机构，特别是市场化信用服务机构发挥作用。着力培育一批具有国际影响力的引领性征信机构、评级机构、增信服务机构，有效支撑数智化应用和社会信用体系高质量发展。
攻坚突破，打通重点领域数智化应用堵点。积极推动信用融资、合同履约等重点信用建设领域数智化运用实现重大突破。信用融资领域，构建企业动态信用画像平台，建立智能风控模型，实现中小微企业“信用秒评、额度秒定、放款秒达”，破解融资信息不对称难题。探索基于区块链的信用凭证跨机构互认机制，推动应收账款、知识产权等“信用资产”数字化流转。合同履约领域，深化智能合约技术应用，实现合同信息充分归集、履约状态实时监测、违约行为自动预警，并通过区块链存证与在线仲裁无缝衔接，提升纠纷处置效率。鼓励金融机构、科技企业与行业协会共建信用服务联盟，开发场景化信用产品。
规则升级，推进信用制度与国际标准深度对接。数字全球化要求信用规则突破地域限制，建立兼容国际标准与本土特色的治理框架，提升国际话语权。积极参与国际标准制定，推动跨境信用数据流动、隐私保护等规则与《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）、《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）等国际框架衔接。推广自主可控的区块链、隐私计算等技术方案，在“一带一路”共建跨境信用信息共享平台，实现数据流动“源头可控、过程可溯、权责可究”，以技术互操作性支撑规则兼容性。发起全球数字信用治理对话机制，联合制定算法伦理、人工智能信用评级等新兴领域治理准则。依托自贸试验区、数据跨境流动安全港，开展跨境信用融资、电子合同互认等压力测试，形成可复制的制度型开放经验。
结语
数智化不仅是技术迭代，更是人类文明形态的跃迁。从实践层面看，数智化体现“数、算、智”深度融合，回应高质量发展对效率提升、产业升级、社会治理精细化的迫切需求。
数智化既是信用建设的“技术引擎”，也是治理现代化的“关键变量”。数智化时代的信用建设需要把握技术创新与制度创新的辩证关系，在数据流动与隐私保护、算法效率与公平正义之间寻求动态平衡。通过构建政府、市场、社会协同共治的信用生态系统，在数字文明新形态中筑牢社会信任基石，为高质量发展提供持久动力。
【本文作者为国家发展和改革委员会原党组成员、副主任；西安交通大学管理学院副研究员张宏云，对本文有重要贡献】
注释略
责编：周素丽／美编：石 玉