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基于中国知网（CNKI）数据库与CiteSpace软件的可视化分析表明，国内信用研究存在四大演进动力，分别是国家治理的现代化转型、企业融资的多样化需求、政策的跨周期考量与理论的跨学科发展。国内信用研究已形成五大学术体系，分别是“社会信用体系”的基础研究、“信用风险与信用评价”的交叉研究、“商业信用与信用利差”的交叉研究、“信用合作”的衍生研究以及“信用评级”的综合研究。国内信用研究正面临六大创新机遇，分别是金融合作全球化进程的加速、金融科技智能化特征的凸显、金融业务市场化程度的提高、金融服务普惠化工程的铺展、金融模式内生性矛盾的反思与金融素养整体性水平的提升。
被许多国家立法奉为个人信息收集行为基本准则的最小化原则，适用至个人征信领域会产生理论不适和现实弊端。三种优势互补的系统组合方案可以成为个人信用信息采集范围最小化原则替代之选：以绝对敏感信息为主要内容的负面清单制度，通过确定禁止采集的信用信息范围实现对信用主体核心权益的底线保护；相关性原则将最小化原则意涵中的直接相关性拓展至间接相关性，这使得相对敏感信息和替代数据能够有条件地进入个人征信系统；从采集最小化原则到使用最小化原则体现了“严进”向“严出”征信理念的转变，它要求个人征信机构和信用信息使用者做到“最少使用”和“最小侵害”。
“人工智能+信用治理”作为智能时代信用治理体系的系统性变革和整体性重塑，是一个社会技术复合系统，蕴含着必然的理论逻辑、实践逻辑、技术逻辑、价值逻辑和目标逻辑。在人工智能与信用治理的互嵌融合过程中，技术变革与制度创新、工具理性与价值理性、人类决策与机器决策交互作用，由此形成了技术应用、智能决策、数据安全、主体参与和价值实现的边界约束。充分释放“人工智能+信用治理”的乘数效应，需要恰当处理好信用治理客体、主体、载体、媒体和环境之间的共生互促关系，以技术向善赋能信用善治。
生成式人工智能凭借强大的自主学习能力、关联分析能力、结果输出能力，在征信领域具有提高信息输入效率、提升信用评估准确性、生成与解读信用报告、预知风险的应用潜能，但也面临着多重挑战。结合技术原理与征信领域的特性，可从输出结果的质量问题、数据泄露的安全问题、信息处理的合规问题三个方面剖析征信领域应用生成式人工智能的风险隐患。为平衡创新发展与风险防范，应在规范体系层面倡导目标导向式的框架性立法、以人为本确立基本原则，在治理主体层面倡导协同共治、多元参与，在监督管理层面倡导包容审慎的监管立场与分类分级的监管方式并行。
当前，列入行政性失信惩戒名单的行政诉讼，行政相对人胜诉率极低，且未经人民法院实体审理的案件占比较高。列入行政性失信惩戒名单的行政诉讼救济困境，主要表现在三个方面：一是法院将部分“列入行为”因性质判断问题而排除在受案范围之外，二是对“列入行为”的程序合法性审查不足，三是对“一行为一诉”原则未能准确适用。困境产生的原因主要在于法官对“列入行为”存在理解偏差、未能准确认定“列入并公开失信惩戒名单”行为的法律性质，导致对“一行为一诉”案件受理原则的适用存在偏差。破解这一困境，需要确认“列入并公开失信惩戒名单”的行政处罚性质，明确行政相对人的诉讼请求适用“一行为一诉”的例外裁判规则以及加强对列入并公开行为的程序合法性审查，从而化解行政诉讼救济困境。
厘清我国开展科技信贷业务的实践模式，有助于提高商业银行精准识别与服务科技型企业的能力，高效率支持科技企业创新发展。通过梳理和分析商业银行对科技型企业认定与信用评价的三类模式，正确把握以政府认定名录和垂直细分行业为界的传统拓客模式、借助企业创新积分制和科技金融综合服务平台的新型政策工具以及数据驱动的信用评价方法的创新实践与经营特点；针对金融机构对科技型企业认定与信用评价标准不统一、技术能力与信用评估困难、科技金融服务能力整体较弱等问题，建议建立完善科技信用体系，加强技术与公共信用信息归集共享，推进科技信用评价指标体系与模型标准化建设，提高征信机构与金融机构科技信用评估能力，促进评估结果广泛应用。
科创企业具有高投入、高风险、重研发、轻资产等特点，重资产抵押的传统信贷投放模式难以有效对接科创企业融资需求，科创企业融资难问题较为突出。合肥市作为国家级科创金融改革试验区，突出金融供给侧精准发力，鼓励金融机构加大对科创企业融资支持力度，创新研发了科创企业信用评价体系“研值分”。通过归集科创企业各类信用信息，建立符合科创企业特征的评分方法，为金融机构对科创企业信用画像、有效增信提供支持，缓解银企信息不对称难题，促进科创企业融资。在科创企业信用评价实践取得成效的基础上，建议进一步优化核心数据指标归集、科创企业评价标准，创新应用场景拓展等，并加强应用推广。
完善现代社会信用体系是优化营商环境、推进中国式现代化的重要保障。运用Dagum基尼系数及其子群分解法，对选取的中国285个地级市2010—2021年信用发展水平的空间非均衡程度及其来源进行定量刻画。研究发现：285个地级市信用环境仍有较大完善空间，信用环境指数在地理空间上呈现集聚特征，具有显著空间分异和空间依赖性。实施差异化外部政策，发挥资源禀赋和比较优势，推动区域信用环境水平均衡发展，是完善现代社会信用体系的必然要求，是优化营商环境的重中之重。
马克思货币理论的精髓在于阐明了货币供给的内生性。从内生货币视角来看，在信用货币制度下，各经济主体能够以资产抵押为基础，从银行部门获得相应的信贷货币支持，实际物质产出与信贷货币之间存在着互动相生的关系。此外，各经济主体在各金融机构的支持下进行直接融资，通过借贷关系扩张衍生出大量的债务货币。银行体系产生的信贷货币和社会融资产生的债务货币一起构成社会融资总量。社会融资规模受到基础货币量、货币乘数以及货币滤出率等因素影响，存在着上限约束。
金融科技的发展为企业的运营和管理带来了新的机遇。通过数据提取和估值定价的结合，金融机构能够更好地评估企业的投资价值和潜在风险。同时，利用金融科技助力企业高效率运营与管理，可以实现资本配置优化、投资价值可行性分析、资金周转情况监测、产品销售与信息反馈等环节的全面掌控。这不仅促进了企业与金融机构之间的信息传递效率，还为企业的筹资管理、投资管理、营运资金管理、分配管理等提供了支持。在金融科技视角下，研究数据提取、估值定价与企业资本运营管理的协同机制，将有助于实现企业高效率运营与管理的目标。通过构建金融科技助力企业高效率运营与管理系统理论框架，结合数据提取、估值定价与企业资本运营管理的协同机制，推动企业运营与管理效率的提升，提出如下应用要点：其一，运用金融科技技术实现企业数据要素资源的有效配置，通过数据提取与估价为智能决策提供支持；其二，通过金融科技技术打通企业产品销售信息反馈与运营管理效率提升的渠道；其三，以企业高效率营运与管理为目标，寻求金融科技与企业协同发展的最佳平衡点。
中小企业融资难是世界性难题，主要原因在于企业信用信息的不完全和不对称，导致金融机构难以识别、判断和管控贷前、贷中、贷后存在的信用风险。随着社会信用体系的不断完善和大数据技术的快速发展，信用大数据为企业信用风险管控提供了新方法和新路径。根据信用大数据概念，从数据来源、数据形式、数据特征、数据存储和数据安全等方面总结出信用大数据较传统信用数据的优势，从征信主体、风险模型、风险管理、风险偏好、获贷难易和价格机制等六个方面阐述大数据金融创新模型区别于传统金融的特征；并以工程建设企业纯信用贷款为研究对象，分析大数据金融创新模型的构建方法，以“工程信易贷”为案例进行实证分析，基于GDBT算法预测的AUC值达到了91%，进一步验证了大数据金融创新模型的有效性。研究结果为金融机构利用信用大数据开展金融产品创新与变革提供了重要借鉴。