不同领域经营主体特点各异，不尽相同，用一套通用的指标体系去给所有经营主体打分，会导致分级分类不准确，容易造成与监管目标背离。
“一企一档”信用分类监管模型正是基于该不足而设计，为特定领域企业的差异化监管提供了可参考的依据。
实施企业信用风险分类管理，是实施差异化精准化监管、减轻经营主体负担的迫切需要，是提升市场监管整体效率、破解监管力量不足难题的必要要求。
普陀区研究推进“一企一档”企业经营风险模型创建，初步探索建立具有普陀应用特色的企业信用风险分类指标体系和数据模型，对重点市场监管领域量身定制切实有效的综合信用评价体系，有效实现企业信用风险监测、预警研判和预警处置结果反馈，做到对风险的早发现、早提醒、早处置。
立足行业特色，提升模型精确性
“一企一档”信用风险模型建设，使用了全区6万家当前正在经营的企业数据，上百个数据维度的筛选，使用层次分析法（AHP）实际研究各维度因子的重要性和合理权重，完成了可实际落地应用的模型。企业经营风险评级采取“专家评分卡类”模型，依托企业基本信息、经营行为、司法行为、违法违规等方面基础数据，并基于行业特点增加了不同的特色指标设计。依据评分结果将企业信用风险从高到低分为A、B、C、D四档。
强化风险预警，推动监管关口前移
模型选取相关重点事项指标，制定相应警示规则，通过挖掘、分析、监测这些指标的异常情况，发现市场监管中普遍性、规律性的高风险特征行为，实现监测结果的智能提醒和推送。通过分析区域内或行业内企业的总体信用风险状况，运用横向、纵向对比等手段，及早发现高风险区域和高风险行业，探索对企业风险隐患及时预警，实现从事后处置向事前防范转变。
精准市场监管，助力双随机抽查
“一企一档”信用风险模型根据行业特点而设计，更精准地识别检查对象的不同风险等级和信用水平，采取差异化分类监管措施，提升监管的精准性和有效性。将信用风险较高的企业、行业和领域，增加抽查频次、加大抽查比例，提高监管的精准性，实现监管资源高效合理配置，实现对守法者“无事不扰”、对违法者“利剑高悬”。
建立477家美容美发企业信用模型
普陀区美容企业较多，文峰等美容企业总部也注册在普陀区。
美容美发行业历来就有“监管难”的特点，重点在化妆品合法性、化妆品标签标识、购货验收制度、产品宣传、销售办理“预付卡”等方面，同时也伴随着多部门监管问题，如卫健委颁发卫生许可证、市场监管局颁发经营执照、美容美发所使用的部分产品归药监部门监管等。
基于这些普遍存在的风险因素，普陀区开发建设了美容美发企业信用模型，旨在通过信用风险分类管理，提高普陀区美容美发行业的营商环境和服务水平。
在美容美发企业信用模型中，特别增加了许可信息、注册资本实缴比例、法定代表人频繁变更、企业存续时间、双随机检查结果5个特色指标并反复测试赋以合适的权重。目前，普陀区内477家美容美发企业已经进行信用分级分类。
分级监管，提升企业年报率
为了更有效、更有针对性地选择抽查企业名单，普陀区对企业提前进行风险性的技术性排摸，依托于企业基本信息、经营行为、司法行为、违法违规等方面，建立了年报信息抽查分级监管模型。
除了通用指标体系中的基本登记信息、经营行为、违法违规等维度以外，将企业年报中的股东股权变更登记情况、对外投资等信息与系统数据予以比对，作为年报质量的重要参考指标，同时纳入年报企业近三年列异名单移除信息、市监风险线索、市监部门抄告等特色指标，对企业年报质量进行更精准排摸打分，为年报抽查和精准指导提供更有价值的信息。
根据模型运算结果统计企业得分，D级企业1938个，C级企业7252个，B级企业24848个，A级企业21550个，基本符合数理上的正态分布。
下一步，普陀区还将进一步探索将“一企一档”信用风险模型的结果运用到“双随机、一公开”抽查工作，并将检查结果反哺模型建设，通过实践逐步对模型进行再梳理、再优化、再迭代。推进企业信用风险分类结果与风险预警监测、新兴行业监测等有机结合，灵活实现信用风险分类管理运用场景化、规模化。
