Systém sociálneho kreditu

Ciele

Systém sociálneho kreditu rozširuje existujúci systém úverového ratingu do sociálnej, environmentálnej a politickej oblasti. Firmám sa úverový rating zníži nielen v prípade, ak nesplatia načas pôžičky, zníži sa taktiež v prípade, ak firma nedosiahne stanovené ciele na zníženie emisií, ak bude mať nedostačujúce štandardy na bezpečnosť pri práci alebo nedodá načas produkty predané cez e-commerce platformy.
Zníženie sociálneho kreditu povedie k trestom ako zhoršené podmienky pre nové úvery, vyššie dane, zákaz vydávania nových dlhopisov, sťažený prístup k verejným zákazkám alebo povinné schválenie investičných projektov štátnymi orgánmi. V extrémnych prípadoch môže byť zrušený účet na e-commerce platformách alebo zníženie kreditu jednotlivým manažérom firmy.
Centrálnou témou systému sociálneho kreditu je dosiahnutie samoregulácie firiem. Faktorom, ktorý to umožňuje, je technologický pokrok, ktorý umožnil zber a spracovanie obrovského množstva dát, tzv. big data. Cieľom systému je integrácia množstva dát z rôznych štátnych inštitúcií a vytvorenie monitorovania v reálnom čase.

Implementácia

Systém sociálneho kreditu je jedným z najrýchlejšie sa vyvíjajúcich projektov implementovaných vládou prezidenta Si Ťin-pchinga. Príprava projektu siaha do konca deväťdesiatych rokov, kedy pracovná skupina Inštitútu svetovej ekonómie a politiky pri Čínskej akadémii vied vytvorila Teóriu systému sociálneho kreditu. Na to nadviazali pilotné projekty v prvej dekáde 21. storočia.
V roku 2014 publikovala vláda Plán vytvorenia systému sociálneho kreditu, ktorý stanovil, že systém má plne fungovať do roku 2020. Projekt je pod priamou kontrolou Si Ťin-pchinga a implementáciu má na starosti Národný výbor pred rozvoj a reformu v spolupráci s Čínskou ľudovou banku. Pilotný program sa od augusta 2015 uskutočňuje v 43 mestách a zónach voľného obchodu.
Informácie sa zbierajú na Národnej platforme zdieľania informácií o kredite, ktorá od spustenia v októbri 2015 integruje databázy ministerstiev a provinčných vlád. Z celkového množstva dát je 80% o firmách, zvyšné dáta sú o fyzických osobách a inštitúciách. Tri štvrtiny informácií sú verejne dostupné. Na rozdiel od metodológie zberu dát, ktorá bola zverejnená, nie je jasné, akým spôsobom sa dáta analyzujú a vyhodnocujú. Systém nevytvára jedno konkrétne číslo, ktoré by určovalo skóre sociálneho kreditu, každá hodnotená entita bude mať viacero hodnotení v závislosti od konkrétneho použitia v praxi.
Implementácia čelí viacerým problémom. Súkromné firmy, ktoré majú veľké množstvo dát o užívateľoch, ako napríklad Alibaba, Baidu alebo Tencent, nie sú veľmi ochotné zdieľať tieto informácie, pretože sú základom ich komerčného úspechu. Integrácia veľkého množstva systémov (v súčasnosti asi 400) do jednej databázy je zároveň technologicky veľmi náročné. Problémom je taktiež kvalita dát, najmä tých generovaných lokálnymi vládami, keďže sa v minulosti často vyskytli prípady manipulácie a podvodov. Je preto pravdepodobné, že systém síce v roku 2020 spustený bude, ale nie v plnej verzii.

Dôsledky

Čínsky systém sociálneho kreditu môže na jednej strane pomôcť riešiť pálčivé problémy v čínskej ekonomike, na druhej strane môže taktiež viesť k podpore autoritárstva. V ekonomickej oblasti môže viesť k tomu, že firmy príjmu environmentálne, politické a sociálne dôsledky svojho konania do rozhodovacích procesov. Čínskym regulátorom sa zároveň zvýši efektivita dozoru a znížia sa jeho náklady. Systém sa však dá použiť aj na dosiahnutie politických cieľov pomerne jednoduchým spôsobom: stačí zmeniť ciele alebo vyhodnocovací algoritmus. Zároveň je takáto zmena ťažko pozorovateľná. Na druhej strane môžu centrálne stanovené ciele viesť k neefektívnemu rozdeleniu zdrojov v ekonomike.
Medzi pozitívne dôsledky zavedenia systému sociálneho kreditu patrí väčšia kontrola a vymožiteľnosť regulácií najmä v environmentálnej a sociálnej oblasti. Môže taktiež zredukovať podvody a iné nelegálne aktivity a pomôcť budovať kultúru spoločensky zodpovedného podnikania. Zber a prístup k dátam zvýši priehľadnosť a transparentnosť firiem. Je pravdepodobné, že dôjde k zvýšeniu kvality dát. Zber a analýza obrovského množstva dát môžu viesť k technologickému pokroku a k vzniku a rastu nových firiem, ktoré sa budú na túto oblasť špecializovať.
Na druhej strane môže dodržiavanie stanovených cieľov zvýšiť finančné náklady pre určitú časť firiem. Nízka kvalita alebo nepresnosti v zbere dát môžu poškodiť firmy alebo jednotlivcov. Problémom môže byť aj ochrana súkromných dát, najmä únik údajov zo systému. Nejasnosti vo fungovaní algoritmov môžu znížiť predvídateľnosť správania aktérov v čínskom hospodárstve.