自2015年与2016年国家发展改革委与中国人民银行相继批复确立了杭州、南京、厦门、成都、苏州、宿迁、惠州、温州、威海、潍坊、义乌、荣成、福州等40多个社会信用体系建设示范创建城市以来，不到3年时间，我国信用城市建设已初具雏形。

　　《国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要（2014—2020年）的通知》明确指出，社会信用体系以健全覆盖社会成员的信用记录和信用基础设施网络为基础，以信用信息合规应用和信用服务体系为支撑，是社会主义市场经济体制和社会治理体制的重要组成部分。

　　如今，社会信用体系建设越来越受到重视。今年6月6日的国务院常务会议明确了进一步加强社会信用体系建设、确定了建设和完善社会信用体系的五项措施。

　　信用在城市生活中的作用正日益凸显。京东金融副总裁、首席数据科学家、城市计算事业部总经理郑宇在接受《金融时报》记者采访时阐述了自己对于城市信用的理解，他认为，城市信用可以细分为三大板块，即居民信用、企业信用以及政府信用。细分到场景，如租赁、就业、贷款、出行等，都是与个人相关的居民信用；企业信用会影响到招投标，借贷、融资等；而政府信用则可以用来帮助判断和衡量自身营商环境与管理效率等。

　　根据波士顿咨询公司的统计，美国的信用体系发展较为成熟，其信用数据覆盖度达到了92%，而中国目前的信用体系覆盖度约为35%，社会信用体系仍有发展与完善的空间。

　　大数据、人工智能的快速迭代发展与应用，为信用城市的建设带来了新的变化。以领先的科技企业为代表，其依托自身的数字技术、数据平台等优势，积极参与城市智能信用服务平台的建设，成为社会信用建设与前沿技术相结合的先行者。

　　“以前的城市信用分数往往是基于简单规则的打分制。” 在郑宇看来, 将人工智能应用到城市信用，并建设起完善的智能城市信用平台是大势所趋。应用人工智能服务城市信用有三个方面的优势。首先，信用与场景息息相关，不同场景、不同数据所需的信用权重不同，只有通过人工智能算出一个动态的权重，再依据合适、精准的场景进行测算，为用户提供的信用分数才有价值。其次，要提前进行信用的预判，提早预知风险才能起到帮助决策的作用，进行提早管控，预判和预测也是人工智能带来的一个新增长点。第三，信用一定要高效地动态更新，需要不断跟进优化，这就需要智能算法，依靠数据快速响应，进行实时更新，这是人工智所能够带来的。

　　据了解，目前京东金融已在国内推出了集数据储存与处理、模型算法、应用搭建三大功能于一身的人工智能信用服务平台——智能城市信用平台，可为政府、企业提供信用档案、信用诊断、信用风险预警等服务。

　　中国人民大学信用管理学科带头人吴晶妹认为，信用是三维的，它涉及个人基本的诚信度、整个社会系统的合规度以及社会经济交往中的践约度。这是未来“信用+”可应用的三大方向。

　　事实上，利用大数据和人工智能技术服务政府与企业，可以做的事情还有很多。比如在能源领域，可以借助人工智能与大数据来对火力发电进行优化，用更少的煤发更多的电，并产生更低的污染排放，解决煤炭不可再生以及污染排放等痛点。

　　郑宇表示，信用城市只是城市计算中的一部分，它还包含有交通、环境、能耗等多个板块，而并不仅是信用，当承载了更多业务的时候，它就变成了城市计算平台，“把数据积累好，把模块标准化，再把平台开放出来给更多的企业用。”郑宇说。

　　据悉，下一步，京东金融将会把城市计算的能力在更多的场景中落地。

　　在2017年国务院出台的《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）中指出，人工智能带来了社会建设的新机遇。人工智能可在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。

　　可以看到，人工智能算法和特有的数据融合的能力，需要大量的前沿实践和经验积累，并需充分了解产业背景知识。因此，与产业要素精准结合也是人工智能技术服务城市建设的关键。

　　当前，人工智能尖端人才远远不能满足需求。“政策再好，技术再强，没有人是落不了地的。”郑宇直言，目前既懂行业、又懂大数据和人工智能的复合型人才稀缺，需要进一步推进该领域的产、学、研、管、用一体化进程，支持智能城市与信用城市的建设，助推人工智能技术与实体经济的结合。

　　针对人工智能的人才队伍建设，《规划》中也提出，把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，坚持培养和引进相结合，完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设，特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才，形成我国人工智能的人才高地。