河南省内乡农商银行数字化整村授信开启支持乡村振兴新征程

　　今年以来，内乡农商银行认真贯彻落实省联社、市办支持服务乡村振兴的相关要求，紧紧围绕打造区域性金融高地的战略规划，优化服务方式，回归业务本源，与北京乡邻有信信息科技有限公司合作，在充分论证的基础上引入数字科技，把数字化风险计量技术融入农户授信，实现了“数字化”“模型化”“智能化”，为实现强农惠农富农注入新动力。截至9月底，已对全县6个乡镇33个行政村748户授信3648.7万元，用信209户1069.23万元。

　　一、审时度势，开启数字化授信模式

　　近年来，互联网金融发展如火如荼，特别是智能手机及移动支付技术不断完善，类似蚂蚁金服集团推行的“千县万亿”计划，就是用3至5年时间在全国1000个县助推和完善互联网+城市服务、互联网+生活商圈和互联网+创业金融的平台，用蚂蚁金服的技术为县域经济发展提供万亿信贷授信支持。作为省内第一家试点的县城，蚂蚁金服金融服务已渗透到居民生活的方方面面，而且呈现大面积覆盖的趋势，移动互联网金融已对传统金融模式带来了革命性影响。

　　作为立足内乡县域发展的农商银行来说，面对这些压力，全面推进农户、个体商户、社区居民的信息采集、加工、评价和维护、加快客户信息系统建设和大数据技术应用，推进数字化授信模式势在必行。传统的农村客户授信中存在以下弊端：一是无抵押、担保条件难以落实，二是营销运营成本高，三是人员操作道德风险大，四是客户授信主观化、办理速度慢。为解决上述问题，该行在组织人员学习考察、调研论证的基础上，选择与北京乡邻有信信息科技有限公司合作，对小微经营户、农户信用风险进行数量化精确计量，通过采集高度简化的现场客观信息和互联网大数据信息，借助风控引擎系统，利用后台63个风险变量对客户进行批量化、自动化、数量化、精确化的信用风险计量，从而实现低成本、高效率、客观准确的授信决策。

　　二、统筹推进，扎实开展数字化整村授信

　　(一)加强领导，多角度宣传。成立以董事长任组长，其他班子成员任副组长的数字化整村授信专项工作领导小组，主动向县政府和相关部门汇报沟通，县领导专门批示，相关部门下发专门通知要求各乡镇、村“两委”为“数字化整村授信”提供配合；以三农事业部为主体，各网点协助组织召开“整村授信”推进会，邀请村两委、村民代表等召开座谈会，详细讲解“数字化整村授信”工作内容；三农事业部客户经理担任村支书助理、主任助理，对村情村貌了然于心，对各家各户如数家珍，提供5+2、白加黑“待命式”服务，全面参与村里事务，深度了解区域情况，为老百姓提供金融咨询、金融知识宣讲、业务推动等一揽子金融服务；统一印制业务宣传单、宣传条幅，安排精通业务人员在各村文化广场进行流动性集体宣讲、召开整村授信工作推进会、邀请村民代表和村委班子召开宣讲会等形式，使授信内容、方式方法家喻户晓。

　　(二)多措并举，全方位推进。三农事业部与每个社区、村委、企事业单位建立微信交流群，制定营销目标，利用点多、面广、群众基础扎实的优势，将办公地点延伸到村上、农户家，利用晚上或双休日时间，重点加强对新型职业农民、种养殖户、合作社负责人等重点客户公关力度；该行要求全行中层以上干部及机关中后台员工推荐本人家属家乡或熟悉的行政村，由推荐人与村委协调，优先开展“整村授信”，将推荐的行政村作为示范村，在周边区域宣传造势，为该乡镇其他行政村开展“整村授信”起到模范带头作用；同时机关中后台部室每天抽调一名精干人员充实整村授信队伍，使授信队伍壮大、质效大增；总行领导与北京乡邻有信信息科技有限公司董事长一起与村组干部和老百姓交流座谈，就农商银行经营改革发展、整村授信推进过程中存在的困难和问题，诚恳征求来自一线各方的意见和建议，确保数字化授信工作有序有效推进。

　　三、发挥优势，数字化授信模式为乡村振兴注入新动力

　　北京乡邻有信信息科技有限公司推行的风险控制模型是毕业于清华大学五道口金融研究院的两位博士在深入河北农村等地实地考察摸索实践的基础上不断进行改进完善，开发的一套适合农村金融服务的风控体系，该公司历时5年累计发放贷款1.1万户、金额达2.7亿元，而不良贷款仅180万元，不良率不足百分之一。该模型重点以人行征信、法院司法数据及银联智策等具备公信力的互联网数据平台为核心数据源，创建了虚荣指数、杠杆率、社交指数、履约风险、失信执行信息等数据指标体系，同时结合现场采集的部分客户数据及最多不超过17张照片，通过后台风控评分模型进行测算最终确定一个合理的信用分数及授信额度。该模型背后的逻辑重点是基于客户负债情况即杠杆率，与德国IPC技术最大的区别是不依靠人去实地调查、交叉验证，完全依靠客观数据通过后台风控测算合理的授信额度，减少了人为道德风险和操作风险，提高了办贷效率，增强了客户服务体验感；该模型对于不同地区、不同行业的客户群体，可以根据当地的经济特点、客户的人群特点及文化特点习性进行适应性调整，并在实践过程中根据客户案例数据进行完善和升级。该模型系统在评估客户信用风险上有以下几方面的优势：一是现场采集数据通过拍照片方式进行，减少了人员操作风险。数据包括个人客户的基本信息、经营时限、经营资产、家庭资产和用款历史记录等数据，剔除了凭借信贷员经验主观估测的数据，同时也考虑到了部分数据的误差情况，保障了数据获取的客观性、真实性。二是征信报告数据来源于人民银行征信系统，完全客观真实，包括银行贷款、信用卡、小额贷款、微额贷款、机构查询、个人查询、逾期贷款、逾期次数、担保金额等数据，从不同维度测评了客户的债务风险。三是采用与客户信用风险相关的线上数据，数据主要包括通信社交数据、银行流水数据、消费支出数据、司法公安数据、多头借贷及黑名单等数据，这些都是客观数据，来源于银联智策（银联智策是中国银联全资子公司，专业提供数据）等具备公信力的品牌公司，不存在任何人为造假的可能性，且数据经过充分授权及结构化处理，保障了客户信息安全性。（倪申 • 靳国强）

　　转自：中国产业经济信息网

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