一、问题的提出
1、如何精准地给一个企业画像？大数据给了一个基本的解决方案，但是又是非常不足的，做过企业征信的都熟知这一点。从传统的财务分析式，到征信报告式，再到信用评级式，乃至现在的ESG报告，究其原因是模型的科学性和有效性，数据的及时性、准确性和完备性，还有就是模型的静态化还是动态化是一个质的差异，这是企业数字孪生的核心。
2、生命体具有“刺激-响应”模式，这是一个基本，企业可视作为一种“生命体”。如何建立“刺激-响应”（输入-输出）的企业数字化模型，关键在响应模式的有效性，包括企业对商业合作和对公共政策（政府监管）的响应。
3、“刺激-响应”模式的基础是经济理性，趋利与避害，或者说成本与收益。其次，不同规模、所有制的企业对公共政策的反应是有差异的，行为模式存在很大的不同，政策对它们的影响效果也是有差异的。
4、传统的企业响应机制的结果预测是偏向定性的，大体就是预判企业的响应模式和主要行动，可否更精准地对企业响应模式、尤其是响应行为的结果进行预判？
5、传统的政策效果分析是事后座谈、调查、问卷等方式，最大的问题是“事后”。公共政策制定者可能希望从上帝的视角，事前预判企业对公共政策的响应、应对模式、以及最终效果。
大数据和人工智能能否建立一个涵盖众多企业的模型，进行动态分析与评估，从而提前预判企业行为或政策效果，进而对响应方式或公共政策进行优化和调整？
二、基本的条件
1、市场监管总局有全量企业数据库，包含了足够的企业信息，比如股权、注册资本、实缴资本、人员数量等等，阶段性静态信息；
2、税务总局有全量企业纳税信息库，尤其是金税三期工程已经完成，四期即将完成，非常动态；
3、央行建有企业的金融信用信息基础数据库，几乎是实时的；
4、高法有几乎全量的企业涉案数据；
5、银行掌握客户的资金数据和动态；
6、算力基本具备。
三、基本的思路
1、建立企业数字模型，Enterprise=F（X1,X2,...,Xm；Y1,Y2,...,Yn;Z1,Z2,...,Zi;R)，或者称之为企业数字孪生。用一定的数据表征企业的基本信息，从股权结构到行为方式和行为结果，尽量多变量。
其中，X为基础变量，Y为一级生成变量，是X变量的函数，Z为二级生成变量，是Y变量的函数，R为随机变量。
2、数字化模拟企业个体基本商业行为：一组行为函数（规则）、设置测算变量、设置行为方式、测量行为方式的变量，尽量符合“趋利避害”等经济理性人原则。
3、模拟两个企业或者多个企业间商业行为：同上，博弈理论，企业间的商业行为是“利益共生”与“有限博弈”的综合体；E=F（E1,E2,...Ej).
4、模拟企业个体对政策（政府监管）的响应行为：同上
5、模拟企业个体在“商业-政策”双重影响下的行为：同上
6、预测企业作为社会群体总体的企业行为及其后果：一个政策变量在多主体中引起的反应，以及多主体之间的响应。P=F（E1,E2,...Ej,R).
四、期待的目标
1、建立企业数字孪生模型，AI进行训练，保持一定的有效性：如果能有一定准确度和敏感度，对于企业行为预判和监管有很大意义与作用。
2、对大型企业而言，选择可靠的商业合作。
3、模拟和测量公共政策的效果、成本，以便优化与调整。
