一是应用数据对评级模型的改进和完美；二是实现多种来源数据的综合应用，除企业供给的数据外，还包含各类金融数据供给商供给的数据、企颐魅征信数据，甚至还包含一些互联网数据；三是加强半数个债券市场甚至全球范围内宏不雅行业以及企业信用信息及信用风险的有效控制和周全监控，这有助于进步评级行业的核心竞争力。

但总体而言，数据平台扶植还处于早期阶段，这些应用还不敷深刻，效不雅还有待改良。而数据平台的扶植也存在一些困境。董学杰表示，今朝在数据平台扶植的问题重要存在于两方面：一是全部行业，尤其是治理层对数据平台的熟悉还有待深化；二是行业广泛缺乏扶植数据平台所需的各类专业人才，若何吸引优良的专业IT人才已经成为摆在全部评级行业面前的迫在眉睫的问题。

评级行业智能化

固然大年夜数据在评级行业的落地中还存在一些实际问题，然则，跟着大年夜数据结合其他新技巧为企业带来更多价值后，企业很难谢特技巧红利。

对此，董学杰猜测，将来，智能技巧在数据平台建立后，会在评级行业IT体系的各个层面展开。以下是他的假想：

当然，人工智能在评级行业的应用还有更多需求有待发掘。跟着信息化技巧的成长、大年夜数据以及人工智能技巧应用的加深，本土评级行业可否适应将来激烈的竞争，或者是否能在国际舞台上大年夜放光彩，都有待时光去考验。

董学杰，结合信用评级有限公司信息技巧部总经理。他专注于将大年夜数据理论办法惹人信用评级范畴，筹划并设计了信用评级大年夜数据分析平台、社会信用体系信用信息数据库等项目。早期，曾介入和负责多个部队和处所大年夜型软件项目标开辟，多次获得部队科技进步奖，合作出版多Agent智能协商范畴专著一部。

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本文标题：联合评级董学杰：信用评级行业信息化建设的现状与未来

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