2026年4月3日，光明区发改局、市场监管局、工商银行深圳分行、深圳征信等多家单位到访光明实验室，围绕增信模型的指标体系、数据来源、算法设计及实施路径进行深入论证。

政产学研多方齐聚
共商金融增信模型建设
2026年4月3日，应光明实验室大数据团队负责人、大湾区昇腾算力应用创新研究院首席科学家黄哲学教授邀请，深圳市光明区发展和改革局副局长张冬冬带队，联合深圳市市场监督管理局光明监管局信用市场广告科科长陈泽楠、中国工商银行深圳分行科技金融中心副总经理曾欢、深圳征信服务有限公司副总经理李亮等一行12人，专程访问光明实验室，就“光明区金融增信评估模型”（以下简称“增信模型”）的设计与实施方案开展专题研讨。
光明实验室作为人工智能与数字经济领域的重要科研机构，长期以来立足光明、服务深圳，聚焦大数据、人工智能等前沿方向。黄哲学教授作为实验室大数据方向的学术带头人，在数据挖掘与智能计算领域具有深厚积累。此次会议旨在充分发挥光明实验室的科研优势，联合政府、金融机构及征信服务机构等多方力量，共同推进增信模型的顶层设计与落地实施。
张冬冬副局长在开场发言中指出，增信模型是光明区信用服务平台建设的关键组成部分，是贯彻落实国家关于完善企业信用评价体系战略部署的重要举措。该模型的研发与应用，将有效提升中小微企业信用评价的科学性和精准性，为缓解融资难、融资贵问题提供有力支撑。

聚焦“早小硬”群体
系统推进模型设计与实施
本次研讨会的核心任务，是围绕增信模型的指标体系、数据来源、算法设计及实施路径进行深入论证。增信模型作为光明区信用服务平台的核心模块，严格遵循《关于建立企业信用状况综合评价体系的实施方案（国办发〔2026〕8号）》的总体要求，旨在构建一套客观、准确、全面反映中小微企业信用状况的综合评价体系，更好发挥信用评价对融资支持的基础性作用。
张冬冬副局长在研讨中特别强调，增信模型的研发必须体现“光明特色”与“深圳特色”，在评价维度上要重点关注“早小硬”企业群体。所谓“早小硬”，是指那些尚处于萌芽或初创阶段、规模不大甚至尚未注册成立，但掌握关键核心技术、具有巨大成长潜力的创新力量。这类企业往往缺乏传统信贷所需的抵押物和长期经营记录，却是区域创新活力和产业升级的重要来源。因此，模型设计需突破传统财务指标局限，更多引入技术实力、团队背景、知识产权、产业链地位等非传统信用信息，实现对企业真实信用状况的精准画像。
根据会议共识，增信模型将由深圳征信服务有限公司与光明实验室大数据团队联合开发。深圳征信作为市属国有征信机构，承担全市公共信用数据归集与运营职能，将为模型提供权威、合规的数据基础；光明实验室则发挥算法建模与大数据分析的技术优势，共同构建适配光明区产业结构和企业特征的信用评价算法体系。项目预计于2026年下半年完成实地部署，届时将率先为光明区500余家中小微企业提供信用评级服务，有效助力企业拓宽融资渠道、降低融资成本。

彰显属地担当
光明实验室以科技服务“信用光明”
此次联合研发增信模型，是光明实验室主动服务属地发展、践行“把论文写在祖国大地上”的具体行动。作为落户光明区的省级重点科研平台，光明实验室自成立以来，始终坚持“立足光明、服务深圳、辐射大湾区”的发展定位，积极推动科研成果向现实生产力转化。本次深度参与区域信用基础设施建设，正是实验室从“学术研究”走向“产业赋能”的生动实践。
光明实验室的“属地担当”体现在三个方面：
一是主动对接属地需求。实验室大数据团队在黄哲学教授带领下，敏锐捕捉到光明区在信用体系建设中对科技支撑的迫切需求，主动邀请区发展改革局等多方力量共商共建，形成政产学研高效协同的工作机制。
二是发挥技术溢出效应。实验室将人工智能、大数据分析等领域的前沿成果，直接应用于增信模型的特征工程与算法优化，确保模型在科学性、可解释性和公平性上达到先进水平。
三是服务区域实体经济。通过为500余家中小微企业提供精准信用评级，模型将有效缓解“早小硬”企业因信息不对称而面临的融资困境，助力光明区打造更优营商环境和创新生态。
张冬冬副局长对光明实验室的积极参与给予高度评价，认为此举充分体现了新型研发机构“扎根一方、服务一方”的责任担当。未来，光明实验室将继续以科技创新赋能社会治理和经济发展，在服务光明科学城建设和深圳先行示范区发展中贡献更大力量。

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素 材 丨 大数据智能处理与分析团队
编 辑 丨 李沛昱 曾小告
责 编 丨 陈贞儒
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