（原标题：对话全国政协委员陈增敬：为什么建议中国构建自主信用评级体系）大牛网配资

“在全球金融格局中，信用评级体系不仅是国家金融安全的关键防线，更是国际金融话语权的重要体现。然而，当前国际信用评级市场被少数国际机构垄断，中国本土评级机构在国际市场中面临诸多挑战。”在2025年全国两会期间，全国政协委员、山东大学金融研究院院长陈增敬对经济观察报记者表示。

2025年政府工作报告明确提出，要积极防范金融领域风险，完善应对外部风险冲击的预案，有效维护金融安全稳定。这为中国金融体系的稳健发展提供了明确的政策指引。

在此背景下，陈增敬指出，随着中国对外开放的不断深化和金融强国战略的持续推进，建立具有中国特色的金融体系和政策制度已成为必然趋势。但国外一些评价机构基于自身标准对中国金融政策和制度进行评价，往往不符合中国国情，甚至可能影响国家金融安全。因此，中国需要进一步优化金融政策和制度设计，同时积极构建自主的信用评级体系，以更好地反映中国金融发展的实际成效和特色。

经济观察报：今年两会你提出了关于加强中国信用评级队伍建设的提案，强调构建自主信用评级体系的紧迫性。是什么原因促使你提出这样一个提案？

陈增敬：信用评级在国际金融体系中具有举足轻重的地位，它不仅关乎国家金融安全，更是中国在全球金融领域话语权的重要体现。近年来，中国信用评级市场稳健增长。中国人民银行征信管理局数据显示，截至2025年1月22日，全国备案法人信用评级机构共计50家。

国际信用评级市场长期被惠誉国际信用评级有限公司、穆迪投资者服务公司、标准普尔全球评级等三大机构垄断，其合计市场份额超过90%。中国尚未有机构进入国际市场，其垄断格局难以打破。这种局面对中国金融安全和数据安全的潜在威胁值得高度关注。

经济观察报：你提到国际信用评级市场被三大机构垄断。这对中国金融安全和数据安全的潜在威胁主要体现在哪些方面？

陈增敬：首先，这三大机构的评级结果在全球金融市场具有巨大影响力，它们的评级调整可能引发金融市场波动，甚至影响到中国金融市场的稳定。其次，这些机构掌握着大量数据资源，数据安全和隐私保护是中国必须关注的问题。此外，缺乏自主评级体系意味着中国在国际金融规则制定中缺乏话语权，这对中国金融强国战略的实现极为不利。

经济观察报：在你看来，中国本土评级机构难以在国际领域立足的根本原因是什么？

陈增敬：核心问题是缺乏原创性的核心理论与技术。在过去的模型驱动发展阶段，中国在底层理论和数学领域尚未取得突破。而在当前数据驱动和AI技术应用的背景下，算法瓶颈又成为关键制约因素。尽管DeepSeek、ChatGPT等大语言模型正在引发全球人工智能热潮，但其底层技术——神经网络属于典型的“黑箱”模型，存在不可解释性问题。这一特性将严重限制其在低容错率领域的应用，尤其是涉及国家金融安全的风险管理和信用评级等关键领域。

经济观察报：随着第三次人工智能浪潮的兴起以及符号学派与神经网络的深度融合，信用评级领域正迎来前所未有的发展机遇。在你看来，中国应如何抓住这一契机，推动信用评级行业实现弯道超车？

陈增敬：第一，以底层数学算法创新为支撑，打造国际领先优势。中国原创的“非线性期望/概率理论”具有独特优势，可与符号学派相结合，充分发挥其在关键领域的可解释性、可信性和可靠性，开创人工智能（AI）信用评级方法，显著提升风险管理的审慎性。

第二，加速数据积累，提升竞争力。国际上，信用评级领域已前瞻性地开展原始数据、中间性数据和分析性数据的积累，以巩固其领先优势。中国应在可解释算法的基础上，优化数据治理，打破数据壁垒，推动数据积累，并充分发挥数据积累的深远价值，为行业发展提供有力支撑。

第三，成立“国际联创基地”，落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》相关要求。中国应通过与国际顶尖资源合作，激发创新活力，形成具有自主知识产权的核心技术，推动基础学科突破与学科交叉融合再创新。同时，中国可通过创新产学研合作模式与机制，快速培育信用评级领域的领军企业。

第四，全方位培养专业人才。为了精准满足行业发展在理论研究、技术研发和应用实践方面的多样化人才需求，中国应致力于培养AI、数学、金融数学、金融等领域的多层次专业人才，为行业持续发展提供坚实的人才保障。

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