金融科技推動線上線下一體化的新型普惠制農村信貸服務體系建設

吳正昌

[摘 要]利用大數據、移動互聯網等技術對農戶數據獲取、農戶特征認知、產品創新、風控創新、渠道創新等方面進行研究，探索構建基于“互聯網+”模式的信貸投放渠道體系，利用金融科技手段在信息系統建設過程中進行實踐，形成具有一定普適性的農戶普惠制信貸供給的線上線下一體化解決方案和服務模式，對農村金融機構在經濟新常態下積極踐行普惠金融、金融精準扶貧等發展戰略，有效解決農村信貸供給不足等問題，具有積極意義。

[關鍵詞]金融科技;普惠金融;信貸供給;大數據;“互聯網+”

[中圖分類號]F842.67 [文獻標識碼]A

1 農村信貸服務供給現狀及背景分析

黨的十八大以來，國家出臺一系列方針、政策及指導意見支持發展普惠金融，同時，隨著互聯網和大數據等技術在金融領域的深入應用，金融機構積極利用新技術和新思路不斷推進普惠金融工作。在中西部相對落后的縣城及農村地區，信貸服務仍以傳統模式為主，一方面農戶受其活動范圍、生產生活習慣的影響，適用于城市及經濟發達地區的互聯網、社交圈及第三方數據源等線上數據較少，很難通過數據精確認知農戶，實現精準營銷、產品設計和風險防控;另一方面農村金融機構的信貸供給渠道也比較單一，等客上門、熟人營銷較為普遍，融資難、客戶體驗差等問題急需解決。

農村信用社、農商行等農村金融機構的主要服務對象為農村地區的農戶、小微農業企業、農業經營個體工商戶等，近年以縣域、農村普惠金融為己任，建立了網點、自助、電子渠道及村村通等多種渠道支撐的金融服務體系，真正讓留守村子里的農民群體不出村享受金融服務。但是，在信貸供給方式、農戶信用評價、信貸投放渠道、農戶信貸產品等方面，仍然缺乏有效手段來為農戶提供信貸服務，難以滿足農戶在信貸方面日益迫切的需求。

2 研究分析新經濟業態下縣域及農村信貸供給體系存在的突出問題

在西部農村地區開展農戶信貸需求調研，了解農戶獲取信貸資金的方式、農戶在金融機構貸款的問題、農戶信貸需求偏好等方面內容。以調研為基礎，結合西北地區農村合作金融機構近年來在農戶信貸投放方面面臨的問題，深入研究分析了新經濟業態下縣域及農村信貸供給體系存在的突出問題。

第一，農戶數據來源單一，數據質量較低，金融機構無法有效認知農戶和評價農戶信用。缺少有效的農戶數據獲取渠道，金融機構農戶數據嚴重缺失，在城鎮客戶中應用效果較好的互聯網、社交圈、第三方數據等數據獲取手段對農戶失效，金融機構對農戶客戶鑒別能力差;另外，當前金融機構使用的各類個人客戶信用評分模板多針對城鎮人群，這些評分卡與農戶匹配程度不高，信用評價結果偏差較大，針對農戶的信用打分卡或信用評分體系缺失，導致農戶信用評級困難問題不斷凸顯。

第二，金融機構對農戶客戶群體關注度不足，農戶信貸產品單一、針對性產品缺失。農戶數據嚴重缺失，按傳統數據分析方式，農戶很難成為金融機構的關注客戶，金融機構也很少針對農戶設計符合農戶需求的信貸產品。農戶客戶貸款往往需要和城鎮客戶申請同樣的信貸產品，而這樣的信貸產品與農戶的匹配度較低，很多農戶無法達到產品要求的條件，加劇了農戶融資的難度。

第三，農戶信貸供給渠道簡單，貸款手續復雜，獲取貸款資金成本高。農戶貸款只能在網點辦理，而中西部地區地廣人稀，農戶距離網點較遠，且金融機構的貸款手續復雜，農戶申請貸款需多次往返金融機構網點，時間成本、交通成本都比較高，農村地區的金融渠道單一、稀少也成為影響農戶信貸供給的短板。

3 以問題為導向，利用新技術新模式研究探索解決問題的方法

第一，研究探索適合農村實際情況的農戶生活、生產信息獲取方式，解決農戶數據缺失的突出問題。針對農戶數據獲取困難的問題，可在農村設立由政府和金融機構合作的工作站，協同建立農戶經濟檔案，并由工作站定期更新農戶經濟活動變化，形成農戶數據獲取的新途徑。同時，將農戶資金流水信息、農戶基本信息和財政代發信息、農戶貸款信息、農村社保參保人員信息等多種金融數據與農戶經濟檔案數據相結合，逐步探索農戶數據獲取和應用的新方式，解決農村、農戶數據獲取困難，信用評價缺失，金融機構信貸供給無數據支撐等問題。

第二，運用大數據技術探索分析農戶普惠制信貸需求特征，全面認知農戶。運用大數據技術將農村金融機構多年來積累的行內農戶信息、農戶經濟檔案、互聯網等多渠道獲得的涉農客戶行為數據相結合，利用分布校驗、GBDT、隨機森林等分析算法對客戶數據進行分類及回歸運算，形成農戶特征標簽，找到農戶客戶特征信息，通過這些農戶特征標簽幫助客戶經理、風控人員、渠道設計人員、產品設計人員從更深的層面、更廣的角度去認識農戶，為農戶普惠制信貸供給的各個環節提供基礎數據支撐。

第三，研究構建符合農戶特征的普惠制信貸風險防控方式，有效防范風險。農戶信貸供給的風險防控是金融機構信貸供給的主要問題之一。在對農戶客戶全面認知的基礎上，以數據驅動為基礎，通過對數據的滾動率分析、特征變量分析等技術手段，設計符合農戶特征的農戶信用評分卡，解決農戶客戶信用評級困難的問題。同時，在信息系統中運用大數據平臺的kafka、Spark Streaming等組件對信貸數據進行采集和分析，構建覆蓋信貸供給全流程的信貸風險預警平臺。將信貸業務與大數據相結合，利用規則引擎和大數據技術完善主動授信和申請評分模型、交易反欺詐模型、行為催收模型，構建覆蓋貸前、貸中、貸后的全流程風控體系，在各環節實現風險預警。

第四，探索建立跨界融合的農戶信貸服務渠道，提升客戶體驗。深入研究信貸投放的渠道特征，對農戶信貸供給的有效方式進行研究，以西部地區農村金融機構近年來對于普惠金融服務渠道的探索和應用為基礎，拓展普惠金融村村通體系在信貸領域的應用，在此渠道發布信貸產品，農戶以自助、半自助的方式辦理貸款，將傳統網點、網貸、互聯網渠道、村村通渠道等相結合，建立了方便農戶使用、解決農戶實際問題的跨界融合的新型農戶信貸服務渠道體系。

第五，研究構建適合農村生態圈、生活圈的信貸產品創新方式。結合對于農戶認知、農戶風險控制、渠道創新等方面的研究成果，以場景化思維解讀農戶關于信貸服務的實際需求，通過金融科技驅動農戶信貸產品創新。以“互聯網+應用場景”為切入點，圍繞在農村地區金融服務的場景及生態，基于各類系統積累的多樣性數據，以及社保、財政、稅務、公積金等其他公共數據，進行大數據分析，借助評分模型及自動決策，實現自動審批或快速審批，通過廣泛的入口形成集營銷、受理、審批、簽約、發放、風控、貸后管理于一體的信貸產品體系。

4 研究針對農村客戶群體和場景的線上貸款服務模式

以上述研究為支撐，形成基于縣域和農村的線上線下一體化信貸服務體系建設思路，應按照“互聯互通、數據支撐、客戶體驗”的建設理念，把農戶數據獲取、農戶認知、風險控制、特色渠道、產品創新等方面的研究成果落地實施。目前，以大數據、移動互聯網和智能風控為支撐，信貸業務線上線下一體化服務模式逐漸成為針對個人客戶的主要服務模式，線上信貸業務的主要服務模式可采用以下五種模式：

第一，傳統信貸業務線上化。主要針對自有客戶，通過優化業務流程和制度，縮短貸款審批流程，注重對多年積累的客戶數據進行分析利用，結合移動營銷PAD等方式上門采集數據，進而通過數據分析和建模進行信用評級，為審批、授信提供決策輔助。通過完善線上線下一體化流程，增強與客戶之間的互動，形成閉環的服務，給客戶提供體驗上接近純線上服務的貸款服務。

第二，基于數據驅動的純線上網貸業務。以銀行及外部多樣性數據為基礎，通過數據分析和建模，由系統對客戶自動評級、審批、授信、自動風控。招商銀行推出了基于住房公積金、社保數據的“閃電貸”產品，微眾銀行、網商銀行、新網銀行等互聯網銀行的貸款產品均為純線上網貸。

第三，金融機構與第三方機構合作開展聯合貸款，引入聯合貸款、征信服務、數據服務、助貸服務，共享數據服務和風控模型，增強自身風控能力，導入流量，實現共贏發展。該模式投入少、見效快，但同時存在較大風險，監管政策對聯合貸款有較嚴格約束。

第四，發展適合農村的消費金融服務。利用農村金融機構長期扎根農村，服務三農的地緣、人緣及與地方政府合作密切的優勢，重點營銷具有一定規模的商戶，如特色旅游小鎮、農村家電超市、農機市場、農資供應商等，以傳統授信模式，依據抵質押物、信用擔保、基于訂單和流水的網絡帶寬等方式向這些商戶農資、農機、農藥、種子等生產資料貸款。

第五，探索發展農村供應鏈金融服務。可通過對接成熟農資電商平臺，獲取電商平臺訂單流、資金流、庫存情況，依據合作涉農電商線上數據，以農業產業鏈為核心分析農村供應鏈條中的資金需求，通過合作電商快速形成客戶群體，逐步營銷農機具、化肥、種子、農藥等生產資料，縣級及鄉鎮級銷售商，以O2O商圈系統為支撐以自營商戶方式拓展，通過上述自營、合作方式掌握銷售數據，通過大數據分析建立信用等級模型，構建支付結算、授信墊資、資金融通等一體化的供應鏈金融服務。

5 總結及展望

新技術帶來新的變革，大數據分析技術為農戶普惠制信貸供給提供了新的思路和新模式，從農戶信貸需求、農戶數據獲取、農戶認知、風險防控、農戶信貸供給渠道、農戶信貸產品設計等方面進行了研究，并在信息系統建設過程中實踐落地。但關于農戶普惠制信貸供給研究的幾個方面，無論哪一個都不是一個簡單的過程和固定的模式，是需要通過不斷的實踐、摸索、分析、研究才能逐步完善，各個方向的研究還需進一步持續深入研究。

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