作者：江财九银票据研究院 肖小和 谈铭斐 赣州银行资金营运中心 张小平
摘要：商业票据是我国货币市场重要的基础性金融工具，在盘活供应链资产、缓解中小企业融资困境、畅通实体经济资金循环方面发挥着不可替代的作用。票据信用评级作为识别票据风险、规范市场交易、实现市场化定价的核心抓手，其科学性、精准性直接决定票据市场的稳定性与服务实体经济的质效。传统票据评级模式依托人工审核与静态财务数据，存在数据维度单一、真实性核验难、风险识别滞后、评级主观性强、动态预警能力缺失等固有短板，难以适配数字化时代票据市场高频交易、多元主体、复杂风险的发展格局。以大数据、人工智能、区块链为核心的金融科技，凭借数据整合、智能分析、可信存证、动态迭代的技术优势，全面重构票据评级的数据体系、分析模型与风控逻辑。本文系统梳理我国商业票据评级行业发展现状与传统模式痛点，深入剖析金融科技赋能票据评级的内在机理与核心应用场景，结合行业实践落地瓶颈，提出针对性的优化路径与发展策略，旨在推动票据评级体系数字化、智能化、规范化升级，助力票据市场高质量发展，更好赋能实体经济转型升级。
关键词：金融科技；商业票据；信用评级；风险管控；数字化转型
一、绪论
（一）研究背景
随着我国金融市场化改革持续深化，票据市场规模稳步扩容、参与主体持续丰富、交易模式不断创新，已成为我国多层次资本市场与货币市场的重要组成部分。相较于传统信贷产品，商业票据具备融资成本低、审批流程简、流转效率高、贸易背景绑定的特征，是中小企业轻量化、便捷化融资的核心工具，尤其适配供应链上下游中小微企业的短期资金周转需求。在供应链金融快速发展的背景下，商业票据依托真实贸易场景实现信用流转，有效盘活企业应收账款存量资产，成为畅通产业循环、金融循环的重要纽带。
信用评级是商业票据市场健康发展的基石，其核心功能是量化评估票据发行主体的履约能力与信用风险，为票据交易定价、投资者决策、监管风险防控提供核心依据。长期以来，我国票据评级行业沿用传统信用评价体系，以企业静态财务报表、工商信息、历史兑付记录为核心评级依据，依赖人工经验完成风险研判与评级打分。在票据市场数字化转型加速、市场风险日趋复杂的背景下，传统评级模式的局限性持续凸显，信息不对称、风险识别不精准、评级滞后性等问题，导致票据市场偶发违约风险、信用定价失真、中小企业融资难融资贵等问题，制约了票据市场服务实体经济的效能。
当前，金融科技与传统金融业务的深度融合已成为行业发展大势，大数据、人工智能、区块链、云计算等数字技术全面渗透金融风控、信用评价、资产交易等各个领域。金融科技通过重塑数据采集、分析、核验、应用全流程，为破解票据评级行业痛点、构建智能化信用评价体系提供了全新解决方案，推动票据评级从“静态经验评级”向“动态智能风控”转型，成为票据市场规范化、高质量发展的核心驱动力。
（二）研究意义
理论层面，本文系统整合金融科技与票据信用评级的融合逻辑，明确大数据、人工智能、区块链赋能票据评级的内在机理与协同机制，弥补传统票据信用评价理论在数字化场景下的研究短板，丰富数字金融、信用风控领域的理论体系，为后续智能化票据评级研究提供理论参考。
实践层面，本文结合行业现存瓶颈提出可落地的优化路径，能够为评级机构、商业银行、票据交易平台搭建智能评级体系提供实践指引，有效提升票据风险识别精准度、降低市场违约风险、优化票据市场化定价机制，助力缓解中小企业融资难题，推动票据市场合规化、智能化、常态化发展。
（三）研究方法与内容框架
本文主要采用文献研究法与逻辑分析法，梳理国内外金融科技、票据信用评级相关研究成果，结合票据市场行业现状，剖析传统评级痛点与金融科技赋能价值，梳理技术应用场景与落地难题，最终提出优化发展对策。全文整体遵循“现状痛点—赋能机理—应用场景—现存瓶颈—优化路径—结论展望”的研究逻辑，层层递进、系统论证金融科技赋能票据评级的创新价值与发展方向。
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二、我国商业票据评级发展现状与传统模式核心痛点
（一）商业票据评级行业发展现状
近年来，我国票据市场基础设施持续完善，上海票据交易所的规范化运营，推动票据业务实现全面电子化、标准化，票据交易效率大幅提升、市场透明度持续提高。随着市场监管日趋严格、信息披露机制不断完善，票据市场整体信用环境显著优化，市场参与主体从传统依赖银行主体担保，逐步转向依托企业自身履约能力的信用自证模式，票据信用评级的核心地位持续凸显。
目前，我国票据评级行业已形成专业化评级机构、商业银行内部评级、交易平台智能评级互补的发展格局，评级结果广泛应用于票据贴现、转贴现、质押融资、资产交易等全业务场景。但整体来看，我国票据智能化评级体系仍处于初级发展阶段，多数市场主体仍以传统人工评级模式为主，金融科技的深度应用不足，统一的智能化评级行业标准尚未建立，评级结果的精准性、动态性、公信力仍有较大提升空间。
（二）传统商业票据评级的核心痛点
1. 评级数据维度单一，信用刻画片面固化。传统票据评级的数据源高度依赖企业年度财务报告、工商登记信息、历史兑付记录等少量结构化静态数据，数据更新周期长、覆盖范围窄。对于占据票据市场主体的中小企业而言，多数企业财务体系不完善、公开披露数据稀缺，单一财务指标无法全面反映企业真实经营状况与短期履约能力。同时，传统评级忽视供应链交易、市场舆情、能耗物流、税务合规、行业周期等动态另类数据，难以捕捉企业隐性经营风险，极易造成信用错配，出现优质中小企业票据评级偏低、高风险企业票据信用高估的问题。
老牌股票配资2. 数据真实性难以核验，底层资产溯源困难。真实贸易背景是商业票据发行流转的核心前提，也是票据评级的核心风控要点。传统模式下，票据流、资金流、物流、信息流相互割裂，数据分散在企业、银行、平台、监管等不同主体，信息孤岛问题突出。评级机构无法穿透核查票据底层资产，难以甄别虚构贸易、关联交易、虚增营收、篡改财务数据等违规行为，虚假票据、高风险票据隐匿流通，为市场违约风险埋下隐患，严重影响评级结果的真实性与可靠性。
3. 评级模式静态滞后，动态风险预警缺失。传统票据评级以定期静态评估为主，依托历史数据开展风险研判，评级结果更新频率低、滞后性极强。而企业经营状态、市场流动性、行业政策、供应链合作关系处于动态变化中，突发的资金链紧张、司法诉讼、经营亏损、订单流失等风险无法被及时捕捉。静态评级模式只能实现事后风险总结，无法做到事前预警、事中管控，难以适配票据高频流转、实时交易的市场特性。
4. 人工依赖度高，评级主观性强、效率低下。传统票据评级流程以人工收集数据、人工分析研判、人工撰写报告为核心，流程烦琐、审批链条长，面对海量票据业务难以实现高效评级。同时，评级结果高度依赖从业人员专业经验，不同机构、不同人员的评级标准、风险权重存在差异，评级主观性较强，容易出现评级虚高、风险错判、结果不一致等问题，大幅降低票据评级的市场公信力。
5. 评级定价联动性弱，市场化配置能力不足。传统评级结果与票据交易定价的联动机制不完善，评级差异化难以精准体现在贴现利率、交易权限、风险溢价中，低风险优质票据无法获得价格优势，高风险票据的风险成本无法有效对冲，市场化信用定价机制失灵，不利于发挥市场优胜劣汰作用，制约票据市场资源优化配置效率。
三、金融科技赋能商业票据评级的内在机理与协同价值
金融科技并非单一技术的简单应用，而是以大数据、人工智能、区块链为核心的技术体系，从数据基础、分析工具、信任底座三个维度全方位重构票据评级体系，三者各司其职、深度协同，破解传统评级的系统性短板，实现票据评级的全景化、精准化、可信化、动态化升级。
（一）大数据技术：拓宽数据边界，构建全景评级数据体系
大数据技术是智能票据评级的基础支撑，核心价值在于打破传统数据壁垒，实现多源异构数据的整合、清洗、脱敏与标准化处理，彻底解决传统评级数据维度不足、时效性差的问题。依托大数据技术，评级机构可整合企业内部经营数据与外部市场数据，构建全方位、多层次、动态化的评级数据库。内部数据涵盖票据履约记录、供应链交易流水、企业资金往来、营收利润等核心经营数据；外部数据包含税务缴纳、水电能耗、物流仓储、司法诉讼、舆情动态、行业景气度、宏观政策、市场征信等高频另类数据。
相较于传统静态数据，大数据具备海量性、实时性、多维性、动态性特征，能够精准弥补中小企业财务数据缺失的短板，从企业经营、合规、供应链、行业环境等多个维度刻画企业真实信用水平，让票据评级摆脱对单一财务指标的依赖，实现从“单点静态评价”向“全景动态研判”的转变。
（二）人工智能技术：量化风险模型，提升评级精准度与智能化水平
人工智能技术是智能票据评级的核心工具，依托机器学习、自然语言处理、知识图谱、图神经网络等核心算法，实现票据信用风险的量化、智能化分析，替代传统人工经验判断，彻底解决评级效率低、主观性强、风险识别不全面的问题。一方面，人工智能可高效解析司法文书、企业公告、市场舆情等非结构化文本数据，精准挖掘企业隐性合规风险、经营风险；通过知识图谱搭建企业股权结构、关联企业、供应链合作网络，穿透识别隐性负债、关联违约、虚假交易等隐蔽性风险，补齐传统评级的风险识别短板。
另一方面，通过XGBoost、LSTM等机器学习模型，基于海量历史票据违约样本、企业经营数据开展持续训练，深度挖掘数据背后的风险关联规律，构建量化评级指标体系。模型可依托实时更新的大数据动态调整评级参数与打分结果，实时监测企业风险变化，实现风险提前预警。同时，AI技术可实现评级报告自动生成、评级流程自动化流转，大幅缩短评级周期、降低人工成本，保障评级结果的客观性、统一性与精准性。
（三）区块链技术：筑牢信任底座，保障评级数据真实可溯
区块链技术是智能票据评级的信任基石，凭借去中心化、不可篡改、全程可追溯、多方共识的技术特性，从源头解决传统评级数据失真、溯源困难、信任缺失的核心痛点。通过搭建票据行业联盟链，接入企业、银行、评级机构、交易平台、监管部门等多方主体，将票据签发、承兑、背书、贴现、兑付全流程数据，以及贸易合同、物流信息、资金流水、企业公示信息等核心数据实时上链存证。
所有上链数据需经过多方节点共识验证，一经录入区块无法篡改、删除，全程留痕可追溯，能够实现票据贸易背景真实性的穿透式核查，精准甄别虚构贸易、重复开票、违规交易等行为，从源头杜绝虚假数据流入评级体系。同时，区块链分布式账本可实现多方数据安全共享，在保护企业隐私的前提下打破信息孤岛，让评级依据、评级流程公开透明，大幅提升票据评级的公信力与合规性。
（四）多技术协同赋能的核心价值
大数据、人工智能、区块链的深度协同，构建了“数据可信、维度全面、分析智能、动态迭代、全程可控”的新型票据评级体系。区块链解决数据真实性问题，大数据解决数据全面性问题，人工智能解决风险分析精准性问题，三者形成完整的技术闭环，彻底颠覆传统人工静态评级模式，有效降低票据市场信息不对称、防控信用违约风险、优化市场化定价机制，为票据市场高质量发展提供核心技术支撑。
四、金融科技赋能商业票据评级的核心应用场景
（一）动态全景信用画像构建
依托大数据多源数据整合能力，结合人工智能知识图谱技术，为票据发行企业构建动态全景信用画像。画像体系涵盖企业主体资质、财务健康度、供应链履约能力、票据兑付历史、合规风险、舆情风险、行业风险六大核心维度，打破传统单一财务评价模式。针对中小企业，重点依托经营流水、能耗物流、供应链交易等另类数据补充信用维度，客观还原中小企业真实经营实力，精准区分企业信用层级，有效解决中小企业信用评估难、融资难的问题，实现信用评价的公平化、全面化。
（二）智能化动态评级与风险预警
基于区块链可信数据池，搭建AI动态智能评级模型，实现票据信用风险的实时监测、智能打分、动态调级。系统实时抓取链上企业经营数据、票据交易数据、市场动态数据，自动迭代更新评级指标与风险权重，持续测算票据违约概率。当企业出现资金流水异常、司法纠纷、逾期履约、经营亏损、舆情负面等风险信号时，系统可第一时间捕捉风险、自动下调评级、触发预警提示，推送至交易主体与监管部门，实现从“事后处置”向“事前预警、事中管控”的全流程风控转型，全面降低票据市场违约风险。
（三）虚假票据与违规交易智能筛查
利用区块链“四流合一”的溯源优势，打通票据、贸易、资金、物流全链条数据，结合人工智能异常交易识别算法，构建违规交易智能筛查体系。系统可自动识别虚构贸易背景、重复开票、关联异常交易、票据高频异常流转、虚增信用等违规行为，自动标记高风险票据、拦截异常交易，从源头净化票据市场环境。同时，所有筛查记录、数据核验结果、风险判定依据全部上链存证、不可篡改，为评级判定、市场交易、监管核查提供权威可信的数据支撑，筑牢票据市场风控底线。
（四）票据市场化智能定价与资源优化配置
智能评级结果与票据交易平台、贴现系统深度对接，构建风险差异化定价机制。系统根据企业信用评级、票据风险等级自动匹配贴现利率、交易权限与风险溢价，高评级低风险票据可享受更低的融资成本、更高的流转效率，低评级高风险票据则提高风险定价、限制高频流转。通过市场化定价机制，倒逼企业规范经营、维护自身信用，同时引导市场资金向优质实体企业倾斜，优化金融资源配置效率，提升票据市场服务实体经济的精准度。
（五）评级流程自动化与合规监管
金融科技实现票据评级数据采集、清洗、分析、打分、报告生成、结果披露全流程自动化，大幅压缩评级周期、降低人工运营成本，提升评级服务效率。同时，依托区块链全程可追溯特性，监管部门可实现票据评级全流程穿透式监管，实时核查评级依据、评级流程、评级结果的合规性，及时发现评级失真、违规操作等问题，推动票据评级行业规范化发展。
五、金融科技赋能票据评级的现存发展瓶颈
（一）技术融合深度不足，协同赋能效应未释放
当前行业内金融科技应用普遍存在碎片化、单一化问题，多数机构仅实现单一技术试点应用，三大技术深度融合的一体化体系尚未全面建成。部分平台仅完成基础数据上链存储，未结合AI算法开展深度风险挖掘；部分智能评级模型依托传统中心化数据，缺乏区块链可信存证保障，数据篡改、失真风险依然存在。技术碎片化应用导致数据保真、全景分析、动态预警的一体化优势无法发挥，技术赋能的深度和广度不足。
（二）数据共享壁垒突出，隐私安全风险并存
票据市场参与主体多元，银行、企业、评级机构、交易平台、监管部门之间尚未建立统一、规范的数据共享机制，跨机构、跨行业、跨区域信息孤岛问题依然突出，大量核心数据分散存储、无法高效协同利用，制约了全景评级数据体系的构建。同时，大数据与区块链汇聚海量企业经营隐私数据，当前行业数据隐私保护技术、权限管理机制、安全管理制度不够完善，存在数据泄露、违规采集、滥用篡改的潜在风险，数据共享与隐私安全的平衡难题尚未有效破解。
（三）AI评级模型存在短板，可解释性与泛化能力不足
当前主流AI机器学习模型存在典型的“黑箱”缺陷，风险打分、评级判定的运算逻辑无法直观展示，评级结果缺乏清晰的解释依据，一旦出现评级偏差、风险错判，无法快速溯源问题成因，不利于市场主体认可和监管合规核查。同时，多数模型训练样本集中于大型企业，中小微企业、细分行业的违约样本覆盖不足，模型泛化能力较弱，对中小企业票据风险的识别精准度不足，难以适配票据市场普惠化发展需求。
（四）行业标准缺失，监管体系相对滞后
目前我国尚未出台统一的智能化票据评级行业标准，各机构的数据采集口径、评级指标体系、算法模型参数、评级流程、结果披露规则各不相同，评级结果缺乏统一性、可比性和权威性，行业发展较为混乱。同时，针对区块链票据存证、AI智能评级、大数据风控的合规标准、监管细则、准入规范尚未完善，技术应用的合规边界模糊，存在监管空白与监管滞后问题，制约行业规模化、规范化发展。
（五）市场主体数字化能力参差不齐
大型金融机构、头部评级机构数字化转型速度较快，智能评级应用落地成熟度较高，但大量中小评级机构、中小商贸企业数字化基础薄弱，缺乏专业技术团队和资金支撑，难以适配智能化评级体系要求，导致金融科技赋能红利难以全面覆盖整个票据市场，行业发展不均衡问题突出。
六、金融科技赋能票据评级高质量发展的优化路径
（一）深化多技术融合，构建一体化智能评级体系
推动大数据、人工智能、区块链技术深度协同，搭建“区块链可信底座+大数据全景赋能+AI智能研判”的一体化票据评级平台。以行业联盟链为底层支撑，实现票据全生命周期数据、企业经营数据、供应链数据、合规数据全量上链存证，筑牢数据可信根基；依托大数据技术完成多源异构数据的整合、清洗、标准化、脱敏处理，构建动态更新的全景数据库；优化AI机器学习模型，搭建全流程智能化评级系统，实现数据核验、风险分析、评级打分、动态预警、报告生成、结果披露全流程自动化，最大化释放技术协同赋能价值。
（二）健全数据共享机制，筑牢数据安全防线
由监管部门、行业协会牵头，搭建全国统一的票据数据共享联盟链，明确各参与主体的数据共享范围、采集标准、使用权限、更新机制，彻底打破跨行业、跨机构信息壁垒。引入联邦学习、差分隐私等隐私计算技术，实现“数据可用不可见”，在不泄露企业核心商业隐私的前提下，完成模型训练与风险研判，有效平衡数据共享利用与隐私安全。同时，建立数据全流程安全管理制度，规范数据采集、存储、流转、使用、销毁全流程管控，落实数据安全主体责任，杜绝数据滥用、泄露、篡改等安全风险。
（三）优化智能评级模型，提升精准度与可解释性
持续扩充模型训练样本库，重点补齐中小微企业、细分行业、供应链票据的违约数据，优化XGBoost、LSTM等算法参数，提升模型泛化能力与差异化风险识别能力。引入可解释人工智能技术，拆解评级权重、风险判定逻辑、评分标准，实现评级结果可解释、可追溯、可核查，破解AI黑箱难题。建立模型常态化迭代与校验机制，结合市场环境变化、票据风险特征、监管政策要求，持续优化评级指标体系与算法逻辑，定期开展模型合规校验与精度测试，保障评级结果的精准性、稳定性与权威性。
（四）统一行业标准，完善智能化监管体系
加快出台智能商业票据评级行业统一标准，规范数据采集口径、评级指标体系、算法应用规范、评级流程、结果披露与纠错机制，实现全行业评级结果可比、可信、可用。补齐数字票据评级监管制度短板，明确金融科技在票据评级领域应用的合规边界、准入标准与责任划分，建立模型备案、合规核查、风险纠错、违规惩戒机制。推行“科技监管”模式，搭建智能化监管平台，实现票据评级全流程动态监测、穿透式监管，以技管技、精准防控技术滥用、评级失真、数据造假等市场风险。
（五）强化市场主体赋能，缩小行业数字化差距
加大对中小评级机构、中小企业的数字化扶持力度，通过政策引导、技术赋能、人才培训等方式，降低中小主体数字化转型成本。鼓励行业头部机构开放技术平台与数据资源，搭建行业共享的智能评级基础设施，推动智能评级技术普惠化落地。同时，加强金融科技、智能风控、票据评级领域专业人才培养，完善人才储备体系，为票据评级行业数字化转型提供人才支撑。
七、结论与展望
金融科技的快速迭代与深度应用，为我国商业票据信用评级行业转型升级提供了核心动力综合金融市场信息网，彻底颠覆了传统静态、人工、片面的评级模式。大数据、人工智能、区块链的协同赋能，有效破解了传统票据评级数据维度单一、真实性不足、风险滞后、主观性强、公信力弱等行业痛点，构建了全景化、智能化、动态化、可信化的新型票据评级体系，在提升票据风险管控能力、优化市场化定价机制、缓解中小企业融资困境、规范票据市场秩序、服务实体经济高质量发展方面具备重要的实践价值。
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