DB2101/T 0126-2025 个体工商户信用数据质量管理规范

《个体工商户信用数据质量管理规范》主要内容总结

一、适用范围

• 适用于个体工商户信用数据质量的全流程管理，涵盖数据采集、识别、评价、控制、预警、整改等环节。
• 强调合规性，要求符合国家/地方标准（如GB/T 22117、DB2101/T 0125）及法律法规。

二、总体要求

1. ​全生命周期管理​
   对个体工商户经营全周期产生的信用数据进行有效识别，明确管理流程与责任主体。
2. ​流程控制​
   制定数据质量目标与标准，采用验证工具确保数据采集准确性，建立动态监控与改进机制。
3. ​合规保障​
   确保数据处理符合《数据安全法》等法规，定期进行合法性审查，规避法律风险。
4. ​持续优化​
   通过定期评估、知识库建设等措施实现质量管理的迭代升级。

三、数据质量管理核心流程

1. ​数据采集​

   • ​工具与人员​：使用电子表单、API接口等验证工具，定期培训采集人员。
   • ​频率与内容​：按表1规定采集29类信用数据（如存续时间、行政处罚、税收欠缴等），核心数据不定期更新，关键信息实时采集。
   • ​分类与格式​：数据分为12类（基本信息、关联信息等），采用DATE、VARCHAR2等标准化格式（表3）。

2. ​质量识别与评价​

   • ​指标体系​：涵盖完整性、准确性、时效性、规范性4个一级指标，下设12个二级指标（如数据元素完整性、内容正确性等）。
   • ​评价方法​：通过公式计算合规比例（X=A/B），按阈值划分优秀（X=1）至不合格（X<0.6）等级（表2）。
   • ​动态监控​：建立数据质量仪表板，实时展示指标状态，定期生成质量报告。

3. ​质量控制与预警​

   • ​输入校验​：实施格式校验（如身份证号规则）、唯一性约束、逻辑校验（如日期范围）。
   • ​清洗纠错​：处理缺失值（填充默认值）、重复数据（去重合并）、异常值（修正/删除）。
   • ​预警机制​：设定阈值触发自动化预警（邮件/短信通知），分级响应（如完整性<90%触发紧急处理）。

4. ​问题处理与追溯​

   • ​检测与整改​：全量/抽样检测结合，优先处理高风险问题，跟踪整改效果并验证。
   • ​溯源体系​：记录数据版本、操作日志（修改者/时间），支持区块链技术确保不可篡改。
   • ​知识库建设​：积累典型问题案例，优化处理流程，提升跨部门协作效率。

四、持续改进机制

• ​定期评估​：每季度开展数据质量审计，结合业务需求调整评价指标（如新增合规性指标）。
• ​技术升级​：引入AI算法优化异常检测，探索自动化清洗工具提升效率。
• ​培训体系​：针对采集、处理人员开展专项技能培训，强化数据安全意识。

五、配套工具与标准

• ​引用标准​：依托GB/T 36344（数据质量评价）、GB/T 39400（工业数据质量）等构建技术框架。
• ​地方特色​：结合沈阳市监局的监管需求，细化个体工商户分型分类管理规则。

六、责任主体与监督

• ​归口管理​：沈阳市监局负责标准宣贯与实施监督，起草单位（华夏方圆等）提供技术支持。
• ​反馈机制​：公开归口单位联系方式，鼓励社会反馈问题与建议，保障标准动态更新。

该标准通过系统性流程设计、量化评价模型和持续改进机制，为个体工商户信用数据质量提供了可操作的管理框架，助力信用风险精准分类与监管效能提升。