关于 #普元 #数智变革者：在数字化与智能化融合的时代浪潮中，数智化变革正重塑企业核心竞争力。本文是“普元产品数智实践系列”的一篇，将带您深入探索普元产品如何在不同场景中助力企业实现数智化转型，开启变革之旅。

普元产品数智实践系列（之七）

引言

信用评级机构（Credit Rating Agencies, CRAs）作为资本市场的重要“守门人”，国际机构历经百年自然生长，已经形成“市场倒逼监管”的路径，而国内评级机构在政策主导下竞争程度更加激烈，呈现“监管驱动市场”的特征。在监管利剑高悬的当下，传统“手工台账+事后补漏”的粗放模式已难以为继，数据治理正从“合规成本项”蜕变为评级行业生存突围的核心战略资产。行业头部机构率先将数据治理升格为“一把手工程”，通过构建智能数据中台打通工商、税务、舆情等20余类异构数据源，使合规成本大幅下降。

当评级遭遇“失准时代”，资本市场“守门人”如何守住“跟踪”红线

信用评级的定期跟踪与不定期跟踪是维护金融市场稳定的核心机制，两者在合规管理、风险预警和投资者保护中扮演关键角色。

定期跟踪是持续履行法定义务，全球主要监管机构均要求评级机构对已发行评级进行定期复评，避免“评级惰性”。定期跟踪强制分析师持续监控受评对象的经营动态（如季度财报、行业政策），防止因信息滞后导致评级“僵尸化”。

不定期跟踪是应对突发事件的合规刚需。当企业发生债务违约、并购重组或重大诉讼时，评级机构需在24-72小时内启动评估，履行重大事件披露义务，数据治理不只是应付监管的“止血绷带”，而要成为重构评级公信力、孵化数据增值服务的“造血引擎”。

当高价值数据成为评级行业的新货币，传统玩家正面临着被时代重构的生存危机。

债券发行市场的多样化导致评级行业面临多方监管，除需满足人民银行、交易商协会等国内机构的合规要求，对于涉及主权评级业务的机构，还需满足欧盟GDPR跨境传输要求。评级企业在将合规要求转化为数据需求的过程中顶着需求来源多、口径多、报送体量大、报表变动灵活的高压疲惫不堪。

数据治理组织未行使管理职能、数据认责推动困难。业务人员数据意识较差只关注业务流程是否合规，数据错填、漏填、乱填情况频出。导致数据库就像一个黑洞，数据找不到、用不了、信不着。

评级作业开展过程中需获取企业信息，采购WIND、财汇等多个外部终端的主体、债券、以及舆情信息，还需从地方政府网站、各行业协会获取地区经济数据、行业数据。大量多源异构数据未经治理以本地表格、第三方API、PDF扫描件、网站截图等多种形式流入数据库，存储散乱、无法定位。

评级机构为保障评级业务高效开展，高价购入大量外部数据，但仅作为分析师撰写报告的素材，未从全公司视角探索数据需求、挖掘数据价值。此外，作为数据收集方，评级企业并未将客户尽调数据完备落库、挖掘应用，反而额外从外部采购客户数据。

数据治理破局评级行业监管高压，穿透风险迷雾守护投资人利益

将合规清单内化为企业数据治理的战略地图，动态追踪监管焦点。建立“监管雷达”机制，实时解析央行《金融数据安全分级指南》、《信用评级业管理暂行办法》、《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范》，国家金融监督管理总局《个人信息保护管理办法》等法规，提炼核心要求。如某评级机构将《信用评级业管理暂行办法》中的“信用评级分析人员轮换政策”转化为内部人员数据采集字段的“轮换清单”，及时提醒评级部门注意分析师轮换。

• 组织重构：替换以CTO为领导中心的数据组织，构建以CIO、CCO为管理核心的数据治理委员会。

• 流程重构：在评级作业流程中嵌入数据质量校验节点，确保评级业务流程符合《信用评级业管理暂行办法》。

• 架构重构：深入理解评级业务，构建数据架构，明确资产目录、数据模型等关键信息。

• 技术重构：采用隐私计算技术实现“数据可用不可见”，满足《金融数据安全分级指南》中L3级数据使用要求。

• 数据采集、清洗、校验标准化，提升评级模型的数据可靠性。通过统一的数据采集流程减少人工干预导致的错误；自动识别异常值，触发人工复核机制。定期更新历史数据，确保模型训练的准确性。

• 数据标准化，定义统一的行业分类（如NAFMII行业分类与企业内部行业分类的映射规则）。构建主数据管理机制，建立主体、债券、报告、项目的唯一标识符号，服务新发行债券的自动认领。

• 数据质量管理，以债券发行时间为关键信息，生成质量规则，及时获取评级跟踪完成情况。

• 元数据管理，记录数据血缘关系方便监管询问时进行数据应用回溯。

• 非结构化数据处理，利用自然语言处理将企业财报、行业数据、宏观经济指标整合至统一平台，减少复评周期，为评级级别的“健康诊断”提供保障。

增强风险预判能力，及时预警、督促跟踪，实现数据对企业的价值反哺

健全数据能力、提升数据管理成熟度，通过达到DCMM（数据管理能力成熟度）等国家标准，证明企业的数据实力，拿到参与监管标准制定的“入场券”。

模型数据“准”入，企业年报、财报、股权、舆情信息以及供应链数据等是评级工作开展的“原材料”，确保评级模型“吃进健康的数据”，阻断风险传染链，在“黑天鹅”起飞前，用数据捕捉异常。

定期跟踪是同企业健康情况的定期“全身体检”，数据治理为跟踪评级的自动化流程提供精准依据，是确保体检结果准确的关键，基于预设阈值（评级有效日期）自动触发跟踪提醒，避免漏跟。

不定期跟踪是企业对投资市场风险识别敏锐性的直接反应，当“黑天鹅”事件突发，数据治理系统就是评级机构的“战时指挥部”，数据平台根据数据规则识别风险等级、自动触发预警机制。对于重警风险，自动触发评审会申请流程，快速形成决策，及时发布降级处置结果，提升行业公信力。

结语

定期跟踪是信用评级的“常规体检”，不定期跟踪是“急诊抢救”，两者共同构成金融市场的免疫系统。评级机构需以数据治理为底座，将跟踪机制从“监管合规成本”转化为“风险定价竞争力”，最终实现投资者、受评企业与监管机构的共赢。这场“数据合规之战”的终极胜利者，必将属于那些把监管框架内化为企业数据价值链底座的先行者。