中宏網內蒙古10月8日電 今年以來,巴彥淖爾市市場監管局轉變監管理念、創新監管方式,推進信用風險分類監管,促動信用信息要素流通共享,根據信用風險狀況對企業實施分類監管,進一步建立以信用為基礎的新型監管機制,從“小切口”入手解決監管中的“大問題”,充分發揮信用賦能增效作用,進一步提升監管效能,加快構建以信用為導向的營商環境。
四級協同聯動體制機制助力監管更有深度
為進一步優化營商環境,提高監管效能,減少監管擾企,巴彥淖爾市探索完善信用監管機制,從過去的自治區、市、旗縣區三級“雙隨機、一公開”“雙公示”協同,延伸至自治區、市、旗縣區、蘇木鄉鎮市場監管所四級協同監管,逐步形成上下貫通、執行有力的監管體系,構建起橫向到邊,縱向到底的跨部門聯合監管系統(40個市本級部門、240個旗縣區部門、48個蘇木鄉鎮58個市場監管所)。同時,建立健全以“雙隨機、一公開”監管為抓手、以重點監管為補充,以信用監管為基礎的新型監管機制,完成40個由市本級統一制定,旗縣區和蘇木鄉鎮統一執行的523個抽查事項清單和抽查指引,實現全市“雙隨機、一公開”監管核心要素“三統一”(系統統一、清單統一、指引統一)。
信用信息一網歸集助力監管更有廣度
巴彥淖爾市依托“國家企業信用信息公示系統(部門協同監管平臺-內蒙古)”平臺,按照“應歸盡歸、全量歸集、共享公用”原則,在原有行政許可、行政處罰信息歸集的基礎上,新增投訴舉報、食品抽檢、質量認證、產品信息、行政約談、社會監督等信用指標數據,現已歸集行政許可信息86203條,行政處罰信息39373條,投訴舉報872條,食品抽檢6297條(其中:不合格抽檢信息143條),質量安全管理信息525條,為信用風險分類精準監管提供了堅實的數據支撐。同時,為全市蘇木鄉鎮市場監管所接入“電子政務外網”并建立獨立系統賬號,推動信用信息歸集共享向基層延伸,打通基層監督“神經末梢”,筑牢社會信用體系建設數據基礎,全面推進全市統一信息系統建設。
行政檢查一網統管助力監管更有力度
為破解多頭監管,重復檢查難題,實現監管檢查信息全量歸集和系統統一,巴彥淖爾市在“國家企業信用信息公示系統(部門協同監管平臺-內蒙古)”平臺原有功能基礎上,充分運用互聯網技術和大數據資源,以“共建信息、共享資源、共同履職”為原則,補充開發重點檢查、專項檢查、飛行檢查等功能,完成11項檢查計劃制定,對169戶經營主體實施抽查檢查。集合建設風險預警監管和非現場監管系統,為3個部門推送預警信息48條,打通原業務版塊間系統橫向孤立、信息不共享的數據孤島,高效推進跨部門綜合監管信息化和智能化水平。
監管對象標簽化管理助力監管更有精度
按照提高監管精度,打通部門間監管要素的原則,針對不同領域、不同監管部門設置關鍵性一級標簽。為進一步明確行業、區域、特點等設置“家政服務類”“‘陜壩味道’集體商標市場主體”“政府公布貨運源頭企業”等二級標簽,通過多維度標簽賦值,實施動態“標簽式”管理,打通三級(市、旗縣區、蘇木鄉鎮市場監管所)監管對象要素數據通道,為經營主體精準繪制“信用畫像”?,F已建立37大類,141個標簽項,標注經營主體36252戶,為18萬戶經營主體建立信用檔案?!皹撕炇健惫芾聿粌H打通了各行業主管部門與各級監管對象的數據壁壘,而且為實施差異化監管策略提供了有力支撐,實現從監管事項到監管對象的有效映射與精確索引。
“專業領域”信用風險分類管理助力監管更有維度
為全面開展信用風險分類,實施差異化監管,提高監管效能,全市部署開展“專業領域”信用風險分類工作,推動40個部門結合監管實際,制定各領域信用風險分類制度及標準。同時按照“靈活多樣、普遍適用”“復雜模型后臺建、簡單模型自主建”的原則,建設完成全市“專業領域”信用風險分類系統,市本級統一建立各部門各監管領域信用分險分類“專業領域”模型42個,確定風險等級經營主體4653戶,實現信用風險分類管理與“雙隨機、一公開”監管、重點監管、信用監管相融合。
下一步,巴彥淖爾市市場監管局將進一步推動信用信息分類驅動下的監管結構、過程與手段全面升級,推動監管資源配置更加精準、高效、集約,營造更加誠實守信、公平競爭的市場環境,實現市場監管領域更為全局性和深層次的變革。一是加強制度保障。建立健全信用分級分類監管制度,完善信用承諾制度,探索信用合規機制建設。科學構建信用風險分類指標體系,制定通用型企業信用風險分類指標體系,實現全市范圍內分類標準的相對統一。二是拓展運用場景。做好與“雙隨機、一公開”監管、專業領域風險防控、新產業新業態新模式監管的結合,聚焦分類結果在綜合監管中的運用,建設以“風險+信用”為基礎的場景化綜合監管模式,健全部門協同、綜合監管的高效監管機制,構建一體化綜合監管體系。三是強化科技支撐。推動監管信息系統從供給導向向需求導向轉變,從之前系統可查詢什么,檢查就用什么;轉變為分析涉及什么,系統就生成什么,不斷提升跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的數據匯聚融合水平。
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