中国国务院要求运用大数据加强对市场主体服务和监管
近日，中国国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。要求以社会信用体系建设和政府信息公开、数据开放为抓手，充分运用大数据、云计算等现代信息技术，提高政府服务水平，促进市场公平竞争，释放市场主体活力，进一步优化发展环境。
据介绍，这是中国顺应大数据时代潮流，运用现代信息技术加强政府公共服务和市场监管，推动简政放权和政府职能转变的一个重要政策文件。
《意见》提出四项主要目标。一是提高政府运用大数据能力，增强政府服务和监管的有效性；二是推动简政放权和政府职能转变，促进市场主体依法诚信经营；三是提高政府服务水平和监管效率，降低服务和监管成本；四是实现政府监管和社会监督有机结合，构建全方位的市场监管体系。
《意见》明确了五个方面重点任务。一要提高对市场主体服务水平。加快建立统一社会信用代码制度，提高注册登记和行政审批效率；建立健全守信激励机制；引导专业机构和行业组织运用大数据完善服务；运用大数据评估政府服务绩效。
二要加强和改进市场监管。构建大数据监管模型，提高政府科学决策和风险预判能力；加快建立统一的信用信息共享交换平台，推动各地区、各部门信息共享；健全事前信用承诺制度和失信联合惩戒机制；建立产品信息溯源制度；推动形成全社会共同参与监管的环境和机制。
三要推进政府和社会信息资源开放共享。各级政府部门要将行政许可、行政处罚等信息在7个工作日内上网公开；建设“信用中国”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询；有序推进全社会信息资源开放共享。
四要提高政府运用大数据的能力。加强电子政务建设，建立健全政府大数据采集制度，全面推行政府信息电子化、系统化管理，推动政府向社会力量购买大数据资源和技术服务。
五要积极培育和发展社会化征信服务。推动征信机构建立市场主体信用记录，引导其提供专业化征信服务；进一步扩大信用报告应用领域，大力培育发展信用服务业。
《意见》提出了提升产业支撑能力、建立完善管理制度、完善标准规范、加强网络和信息安全保护、加强人才队伍建设、明确任务分工、重点领域试点示范等七个方面保障措施。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
