吴正昌

[摘 要]利用大数据、移动互联网等技术对农户数据获取、农户特征认知、产品创新、风控创新、渠道创新等方面进行研究，探索构建基于“互联网+”模式的信贷投放渠道体系，利用金融科技手段在信息系统建设过程中进行实践，形成具有一定普适性的农户普惠制信贷供给的线上线下一体化解决方案和服务模式，对农村金融机构在经济新常态下积极践行普惠金融、金融精准扶贫等发展战略，有效解决农村信贷供给不足等问题，具有积极意义。

[关键词]金融科技;普惠金融;信贷供给;大数据;“互联网+”

[中图分类号]F842.67 [文献标识码]A

1 农村信贷服务供给现状及背景分析

党的十八大以来，国家出台一系列方针、政策及指导意见支持发展普惠金融，同时，随着互联网和大数据等技术在金融领域的深入应用，金融机构积极利用新技术和新思路不断推进普惠金融工作。在中西部相对落后的县城及农村地区，信贷服务仍以传统模式为主，一方面农户受其活动范围、生产生活习惯的影响，适用于城市及经济发达地区的互联网、社交圈及第三方数据源等线上数据较少，很难通过数据精确认知农户，实现精准营销、产品设计和风险防控;另一方面农村金融机构的信贷供给渠道也比较单一，等客上门、熟人营销较为普遍，融资难、客户体验差等问题急需解决。

农村信用社、农商行等农村金融机构的主要服务对象为农村地区的农户、小微农业企业、农业经营个体工商户等，近年以县域、农村普惠金融为己任，建立了网点、自助、电子渠道及村村通等多种渠道支撑的金融服务体系，真正让留守村子里的农民群体不出村享受金融服务。但是，在信贷供给方式、农户信用评价、信贷投放渠道、农户信贷产品等方面，仍然缺乏有效手段来为农户提供信贷服务，难以满足农户在信贷方面日益迫切的需求。

2 研究分析新经济业态下县域及农村信贷供给体系存在的突出问题

在西部农村地区开展农户信贷需求调研，了解农户获取信贷资金的方式、农户在金融机构贷款的问题、农户信贷需求偏好等方面内容。以调研为基础，结合西北地区农村合作金融机构近年来在农户信贷投放方面面临的问题，深入研究分析了新经济业态下县域及农村信贷供给体系存在的突出问题。

第一，农户数据来源单一，数据质量较低，金融机构无法有效认知农户和评价农户信用。缺少有效的农户数据获取渠道，金融机构农户数据严重缺失，在城镇客户中应用效果较好的互联网、社交圈、第三方数据等数据获取手段对农户失效，金融机构对农户客户鉴别能力差;另外，当前金融机构使用的各类个人客户信用评分模板多针对城镇人群，这些评分卡与农户匹配程度不高，信用评价结果偏差较大，针对农户的信用打分卡或信用评分体系缺失，导致农户信用评级困难问题不断凸显。

第二，金融机构对农户客户群体关注度不足，农户信贷产品单一、针对性产品缺失。农户数据严重缺失，按传统数据分析方式，农户很难成为金融机构的关注客户，金融机构也很少针对农户设计符合农户需求的信贷产品。农户客户贷款往往需要和城镇客户申请同样的信贷产品，而这样的信贷产品与农户的匹配度较低，很多农户无法达到产品要求的条件，加剧了农户融资的难度。

第三，农户信贷供给渠道简单，贷款手续复杂，获取贷款资金成本高。农户贷款只能在网点办理，而中西部地区地广人稀，农户距离网点较远，且金融机构的贷款手续复杂，农户申请贷款需多次往返金融机构网点，时间成本、交通成本都比较高，农村地区的金融渠道单一、稀少也成为影响农户信贷供给的短板。

3 以问题为导向，利用新技术新模式研究探索解决问题的方法

第一，研究探索适合农村实际情况的农户生活、生产信息获取方式，解决农户数据缺失的突出问题。针对农户数据获取困难的问题，可在农村设立由政府和金融机构合作的工作站，协同建立农户经济档案，并由工作站定期更新农户经济活动变化，形成农户数据获取的新途径。同时，将农户资金流水信息、农户基本信息和财政代发信息、农户贷款信息、农村社保参保人员信息等多种金融数据与农户经济档案数据相结合，逐步探索农户数据获取和应用的新方式，解决农村、农户数据获取困难，信用评價缺失，金融机构信贷供给无数据支撑等问题。

第二，运用大数据技术探索分析农户普惠制信贷需求特征，全面认知农户。运用大数据技术将农村金融机构多年来积累的行内农户信息、农户经济档案、互联网等多渠道获得的涉农客户行为数据相结合，利用分布校验、GBDT、随机森林等分析算法对客户数据进行分类及回归运算，形成农户特征标签，找到农户客户特征信息，通过这些农户特征标签帮助客户经理、风控人员、渠道设计人员、产品设计人员从更深的层面、更广的角度去认识农户，为农户普惠制信贷供给的各个环节提供基础数据支撑。

第三，研究构建符合农户特征的普惠制信贷风险防控方式，有效防范风险。农户信贷供给的风险防控是金融机构信贷供给的主要问题之一。在对农户客户全面认知的基础上，以数据驱动为基础，通过对数据的滚动率分析、特征变量分析等技术手段，设计符合农户特征的农户信用评分卡，解决农户客户信用评级困难的问题。同时，在信息系统中运用大数据平台的kafka、Spark Streaming等组件对信贷数据进行采集和分析，构建覆盖信贷供给全流程的信贷风险预警平台。将信贷业务与大数据相结合，利用规则引擎和大数据技术完善主动授信和申请评分模型、交易反欺诈模型、行为催收模型，构建覆盖贷前、贷中、贷后的全流程风控体系，在各环节实现风险预警。

第四，探索建立跨界融合的农户信贷服务渠道，提升客户体验。深入研究信贷投放的渠道特征，对农户信贷供给的有效方式进行研究，以西部地区农村金融机构近年来对于普惠金融服务渠道的探索和应用为基础，拓展普惠金融村村通体系在信贷领域的应用，在此渠道发布信贷产品，农户以自助、半自助的方式办理贷款，将传统网点、网贷、互联网渠道、村村通渠道等相结合，建立了方便农户使用、解决农户实际问题的跨界融合的新型农户信贷服务渠道体系。

第五，研究构建适合农村生态圈、生活圈的信贷产品创新方式。结合对于农户认知、农户风险控制、渠道创新等方面的研究成果，以场景化思维解读农户关于信贷服务的实际需求，通过金融科技驱动农户信贷产品创新。以“互联网+应用场景”为切入点，围绕在农村地区金融服务的场景及生态，基于各类系统积累的多样性数据，以及社保、财政、税务、公积金等其他公共数据，进行大数据分析，借助评分模型及自动决策，实现自动审批或快速审批，通过广泛的入口形成集营销、受理、审批、签约、发放、风控、贷后管理于一体的信贷产品体系。

4 研究针对农村客户群体和场景的线上贷款服务模式

以上述研究为支撑，形成基于县域和农村的线上线下一体化信贷服务体系建设思路，应按照“互联互通、数据支撑、客户体验”的建设理念，把农户数据获取、农户认知、风险控制、特色渠道、产品创新等方面的研究成果落地实施。目前，以大数据、移动互联网和智能风控为支撑，信贷业务线上线下一体化服务模式逐渐成为针对个人客户的主要服务模式，线上信贷业务的主要服务模式可采用以下五种模式：

第一，传统信贷业务线上化。主要针对自有客户，通过优化业务流程和制度，缩短贷款审批流程，注重对多年积累的客户数据进行分析利用，结合移动营销PAD等方式上门采集数据，进而通过数据分析和建模进行信用评级，为审批、授信提供决策辅助。通过完善线上线下一体化流程，增强与客户之间的互动，形成闭环的服务，给客户提供体验上接近纯线上服务的贷款服务。

第二，基于数据驱动的纯线上网贷业务。以银行及外部多样性数据为基础，通过数据分析和建模，由系统对客户自动评级、审批、授信、自动风控。招商银行推出了基于住房公积金、社保数据的“闪电贷”产品，微众银行、网商银行、新网银行等互联网银行的贷款产品均为纯线上网贷。

第三，金融机构与第三方机构合作开展联合贷款，引入联合贷款、征信服务、数据服务、助贷服务，共享数据服务和风控模型，增强自身风控能力，导入流量，实现共赢发展。该模式投入少、见效快，但同时存在较大风险，监管政策对联合贷款有较严格约束。

第四，发展适合农村的消费金融服务。利用农村金融机构长期扎根农村，服务三农的地缘、人缘及与地方政府合作密切的优势，重点营销具有一定规模的商户，如特色旅游小镇、农村家电超市、农机市场、农资供应商等，以传统授信模式，依据抵质押物、信用担保、基于订单和流水的网络带宽等方式向这些商户农资、农机、农药、种子等生产资料贷款。

第五，探索发展农村供应链金融服务。可通过对接成熟农资电商平台，获取电商平台订单流、资金流、库存情况，依据合作涉农电商线上数据，以农业产业链为核心分析农村供应链条中的资金需求，通过合作电商快速形成客户群体，逐步营销农机具、化肥、种子、农药等生产资料，县级及乡镇级销售商，以O2O商圈系统为支撑以自营商户方式拓展，通过上述自营、合作方式掌握销售数据，通过大数据分析建立信用等级模型，构建支付结算、授信垫资、资金融通等一体化的供应链金融服务。

5 总結及展望

新技术带来新的变革，大数据分析技术为农户普惠制信贷供给提供了新的思路和新模式，从农户信贷需求、农户数据获取、农户认知、风险防控、农户信贷供给渠道、农户信贷产品设计等方面进行了研究，并在信息系统建设过程中实践落地。但关于农户普惠制信贷供给研究的几个方面，无论哪一个都不是一个简单的过程和固定的模式，是需要通过不断的实践、摸索、分析、研究才能逐步完善，各个方向的研究还需进一步持续深入研究。

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