商事制度改革以来，市场活力得以激发，市场主体总量激增，也为市场监管带来了较大挑战。如何在有限市场监管资源下确保市场秩序平稳，是市场监管部门面临的共同难题。
为贯彻落实国务院关于深化“放管服”改革、优化营商环境，在市场监管领域健全以“双随机、一公开”监管为基本手段、以重点监管为补充、以信用监管为基础的新型监管机制的要求，强化企业信用风险监测预警和分类管理，实现监管资源合理配置和高效利用，利用大数据等新的技术手段进行企业精准识别，实施差异化监管提供了一种解决方案。国务院《关于在市场监管领域全面推行部门联合“双随机、一公开”监管的意见》(国发〔2019〕5号)，提出“实施信用风险分类管理，针对突出问题和风险开展双随机抽查，提高监管精准性”。分类监管和精准监管的关键问题是对企业进行精准的风险识别和判断。
由市场监管总局信用监管司统筹规划、信息中心指导、红盾大数据(北京)有限公司承建的企业信用风险分类管理系统，于2020年9月底顺利通过终验。系统对全国企业进行了信用风险的评估和分类，为分级分类监管提供了重要参考依据。
企业信用风险分类管理系统是基于国家企业信用信息公示系统归集的全国、全量、跨部门的企业信用信息数据，并融合数据中心其他涉企数据、外部互联网涉企数据等数据信息，充分运用当前大数据、人工智能等先进信息技术手段，构建并逐步迭代完善一个标准的企业信用风险分类指标体系和信用风险分类模型，实现对企业信用风险进行自动分类，对重点行业、重点区域、重点企业进行监测和预警，为加强和创新“双随机、一公开”监管、重点监管和信用监管提供强有力的支撑，提升智慧监管能力。
后续，将利用各地双随机抽查反馈结果，运用机器学习算法持续优化和迭代企业信用风险分类指标体系和模型，从而有效提高模型的精准度，更好地实现企业信用风险分类结果与监管措施有机结合。并根据新的模型结果及各地用户试用反馈优化相关系统模块功能，进一步提升企业信用风险分类管理系统价值。