有被执行案件在身的企业信用程度一定差吗？专利多的企业科创能力一定强吗？在商业活动中，个人、企业、金融机构时常会遇到优秀的企业存在被执行案件，空壳公司却有不少

　　为了满足各业务场景中对企业信用与科创能力科学、客观、全面的认识，近日，国内领先的企业大数据平台企查查推出“信用分”和“科创分”两模型，模型基于中国境内3.1亿家企业等组织机构的公开信息，通过数据清洗、数据分析、数据挖掘和算法建模等技术，利用机器学习算法和模型综合计算得出“信用分”和“科创分”，其分值可辅助体现企业主体信用状况和科创实力。

　　在商务活动中，各类金融机构、商业企业和政府部门愈发注重对供应商、客户、合作伙伴等业务相关方的信用评估。如制造业企业在甄选供应链合作伙伴、银行机构在筛选潜在客户、招商部门在挑选入驻企业等场景中，皆需对潜在合作伙伴进行信用评估，以便量化其实力，进而实现资源配置的优化。

　　企查查“信用分”模型，通过深度挖掘企业背景（经营年限、行业前景、股东背景）、管理上的水准（稳定经营、诉讼纠纷、投融资、社会义务履行）、经营状况（纳税、招投标、财务表现、科学技术创新）、资质评价（监管评价、资质认证、荣誉称号）和履约历史（融资履约、司法履约、商业履约）等5大维度17项子维度，以及400+的特征标签因子库，对公司进行综合评估，形成一套智能评分模型，在输出分数的同时搭配展示主体的评分标签，不仅能够帮助用户快速了解企业的综合信用情况，还可以作为谈判和决策的参考依据，这对于商业合作、金融服务、风险管理等领域都具有重要的应用价值。信用分范围从0～2000分，划分为12个等级，为供应链管理、金融机构风控、投资者尽调提供了一份可靠全面的参考依据。

　　在供应商准入环节应用企查查信用分，可以帮助企业高效筛选优质供应商。公司在供应链管理过程中，为了规避供应商质量良莠不齐，一般会对入库供应商进行审核，设定供应商准入合格线。此时，“信用分”能够作为供应商准入条件中的一项量化评分指标，由高到低地排列出供应商综合实力，从而快速识别出优质供应商，提高管理透明度和公正性。

　　在供应商分级管理过程中，供应商的分级一般按照资质能力评价、运行评价、履约评价、企业信用评价与品控管理五个部分组成，结合供应商的分类开展分级管理，形成策略清晰，管理高效的供应商分级管理体系。

　　此时，企查查信用分模型，则可以为企业供应商分级管理提供高参考价值的评价维度，实现“扶优汰劣”，降低企业采购风险、提高供应商产品质量的目标。同时，结合供应商分级管理需求，企查查还可提供定制化的评分模型。

　　在供应链风控管理实践场景中，企业很难做到实时监控供应商风险，而“信用分”模型可结合企查查企业风险监控能力，实现7X24h监控供应商动态风险，快速排查、清退高风险供应商。

　　在管理策略中，用户可以将低于预设信用分的公司减少合作数量，缩小合作规模；此外，在供应商清退过程中，也可以对低于设定信用分及格线的供应商进行清退。

　　企业信用评分作为信贷授信评估的重要环节，其准确性会直接影响信贷业务开展后所面临的风险大小。企查查信用分基于对企业规模、行业、司法案件数量、案件金额、民间借贷、公开税务表现、投融资状况、债券评级等事实标签进行数据分析，挖掘出能够反映企业背景、管理水平、经营状况、资质评价、履约历史五大维度400+个特征标签因子，通过大数据模型对企业信用风险进行分层，在科学性、客观性和全面性方面具有显著优势。

　　在银行评定企业客户的授信额度过程中，企查查“信用分”可以辅助反映企业综合资信水平，还能量化企业风险等级，给出风险评估建议。为银行提供了一个可靠的辅助工具，以实现更加公正、准确的客户评级和授信额度评定。

　　不论是政府部门寻找优质招商目标，还是企业寻找靠谱合作伙伴，大家都逐渐养成了在企查查高级搜索栏内筛选目标企业的习惯，但搜索到的企业数量动辄数千甚至数万家。面对有限的人力资源和时间限制，逐一联系或访问每个企业显然是不现实的。

　　此时，搜索过程中增加“信用分”维度的筛选就显得尤为重要。它可以对目标企业的资质和潜力做综合评估和排序，信用分较高者往往代表其拥有更强的实力和较低的信用风险。因此，优先考虑信用分排名靠前的企业作为优质潜在对象，可以实现更为合理且高效地分配资源，从而提高效率。同时，“信用分”筛选机制也能够为政府和企业提供客观、公正的评估标准，避免主观因素对决策的影响。

　　在招标投标过程中，招标方除了重视投标方的技术方案和报价之外，同样也重视投标方的过往项目履约能力以及各项风险水平。为了确保项目的高质量交付，招标方倾向于选择那些履约能力强、风险低的投标方进行合作。

　　在这种情况下，招标方可以将投标方的“企查查信用分”作为评估企业综合实力的一项指标，从而科学筛选出优质投标方，降低项目交付风险。

　　企查查信用分评价维度包含行政处罚、严重违法、税收违法、黑名单、违约事项、政府约谈等20+项经营风险指标，可有效发现投标企业风险因子，帮助招标方提高效率并作出更加科学的决策。

　　当投资者需要对多家潜在合作方或收购目标进行尽职调查时，传统的方法往往需要耗费大量人力和时间进行资料收集、整理和分析。而通过企查查信用分筛选，投资者可以快速筛选出综合实力较强、信用风险较低的目标企业，提高尽职调查的效率和准确性。同时，企查查信用分模型还能够为投资机构提供400+特征标签因子，辅助其更好地了解目标企业的综合实力和潜在风险，从而作出明智的投资决策或合作方案。

　　近年来，政府及金融机构为科创企业提供了诸多扶持政策，如何准确评估其科创实力至关重要。由于科创企业多属知识密集型产业，具有高技术壁垒和专业门槛，非专业人员难以准确判断其技术前景，仅凭财务报表等数据不足以评估其“硬科技”能力，导致政府或银行难以评估企业科创实力。此外，部分企业也存在通过“包装”自身科创属性来骗取政策补贴和信贷资源的情况。

　　针对这一痛点，企查查通过建立企业“科创分”这一细分维度的评分模型，有效解决“企业科创实力评价难”问题。企查查“科创分”模型将评价维度分为5个主要类别：企业技术规模、技术质量、研发实力、企业成长性以及行业潜力，并进一步扩展到40+个具体的子维度，既考虑了企业的现有技术实力和行业地位，也充分评估企业的研发实力、技术人才队伍及未来发展潜力。同时，还可根据企业所在的二级行业，对科创分进行排序，得到企业行业排名。

　　经过多种可信性测试，该模型具有较高的可用性。企查查科创分以客观、中立、科学的方式对企业科创属性进行评价，为金融机构、政府等机构提供了重要的参考是依据，有助于实现更加精准、高效的科创扶持政策落地。

　　在金融机构拓展客户的业务场景中，科技企业与传统企业客户在多个方面存在显著差异。首先，科技企业更注重知识技术和创新，对资源的消耗相对较少。其次，科技企业通常具有较高的成长潜力和综合效益。然而，科技企业也具有一些独特特征，如专业性强、资产结构轻、处于早期发展阶段以及经营风险较高。特别是那些涉及人工智能、生物技术、新材料、新能源等前沿行业的科技企业，其项目和业务类型多样且专业性强。目前，许多银行在数据支持方面对科技企业存在一定的缺失，导致难以准确筛选出区域内具有高潜力的优质科技企业名单。此外，银行业务人员可能缺乏科技领域的专业知识，因此在开展科技贷业务时存在一定的盲目性。这些因素都可能影响金融机构对科技企业的精准服务和有效风险管理。

　　为了协助政府和金融机构高效准确地识别优质科技企业，提供政策和资金支持，企查查利用其汇总的全量企业等机构的超过1000亿条实时商业大数据，借助大数据挖掘技术，对全国范围内拥有发明专利、实用新型专利、软件著作权以及各类科技认定的企业数据进行清洗、聚合和校准，构建了科技型企业数据库，包含了180万+家企业。从企业维度出发，结合科技企业数据库和科创评分模型，用户都能够得到全国范围、各省市、各行业以及上市公司等多种维度下的企业集合，并自动生成科技创新能力排行榜单，助力金融机构业务人员精准拓展优质科技企业客户。

　　自“科创板”鸣锣开市以来，科创板上市公司队伍不断扩大，市值突破6万亿，展现出强大的实力和潜力。在此背景下，具有高成长性的科创企业，正成为银行机构服务实体经济的新蓝海。

　　不同于传统企业，科创企业多为中小企业，其核心资产包括大数据、、技术算法甚至运营能力等无形资产。这就对银行的信贷服务提出了更高的要求，要求银行业务人员对前沿技术有深入研究，以更好地理解和评估这些企业的价值和风险。对于大多数银行而言，如何快速准确地识别和评估科创企业的价值和潜力，是一道亟待解决的难题。

　　通过企查查科创分模型，银行可以从40+维度量化评估企业的科创能力，结合企查查信用分就可以清晰地展现出一个企业的综合科创实力，从而辅助银行对目标市场前景和后续融资能力作出准确的评价。有了这一工具，银行在筛选科创企业客户、匹配金融产品和准入授信等业务中，能更加精准地评估目标企业，进而提供更贴合其需求的服务。

　　当前，科创企业备受瞩目，各地政府和产业园区纷纷争相引进具备发展的潜在能力的科技创新企业，期待它们能够引领产业的发展。众所周知，引进一家类似于特斯拉、蔚来一样的头部科创企业或潜力企业，将极大地提升本地产业链势能，对一个地区的产业发展具有举足轻重的意义。为了吸引这些优质的科创企业，各省、市、区纷纷出台了各种优惠政策，如税收政策、土地政策、产业政策和人才政策，以降低企业的入驻门槛。然而，在决定哪些企业符合科创园区的入驻条件、政策扶持的要求以及给予多少政策支持时，必须首先考虑这些企业的科创能力和市场前景。

　　企查查高级搜索功能提供了科创招商目标清单，而科创分则可以筛选招商名单，确定重点招商企业。通过综合应用科创分与信用分，政府或园区可以有效审核拟招商企业，提升区域科创招商的品质。此外，根据公司科创分的差异，制定分级扶持政策，有助于提高政府资源的利用效率。至关重要的是，科创分模型凭借40+维度的科学评估，能够精确核实企业科创属性，防止企业虚假申报，避免国有资产流失。