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大数据征信对农业金融发展至关重要

作者: +关注作者 来源:现代农业综合 2017-08-28 13:26 标签:
信息采集工具在农业中非常重要,因为农业当中的数据很多需要靠线下人员去线下采集,好的信息采集工具能大大提升信息采集效率。由于我国征信体系的不完善,农民信用问题一直是农业金融的痛点之一,金融机构很难去测算和评估他们的信用。比如做一个数据的评分模式,像支付宝里面的芝麻信用积分就是通过信用模型计算出来的,农业信用也需要构建这样的一个模型。

大数据的应用,将农业种植、管理到销售,以及与农业相关的气象、土壤、水文等各个方面深度融合,使农业从一个古老的产业变身为新潮的“数字产业”。

一直以来,我国农业和农村经济的发展一定程度上受制于金融服务的缺失。近年来随着政策的不断支持,互联网金融依靠其创新的金融服务模式在迅速占领农业市场。伴随着传统的分散经营逐步转变为集约规模化生产,农场主急需扩大生产而需要大量资金。不过,由于国内征信系统尚不完善,又缺乏系统有效的农民信用数据,而土地经营权抵押贷款在一定程度上相当于有了“抵押物”,因此不少金融机构开始瞄 准这类产品做农业金融。

随着互联网巨头阿里、京东等纷纷布局农村金融市场,不少P2P也切入了农业金融这个新领域。

此外,不少互联网金融平台也在如何为农户融资上动脑子,比如为农户搭建销售渠道,或是以实物抵利息回报投资人等等。

由于我国征信体系的不完善,农民信用问题一直是农业金融的痛点之一,金融机构很难去测算和评估他们的信用。而做农业金融也被一些业内人士看做是一个“出力不讨好”的事情,因为一般的农业项目都在小城市,信贷调查人员的吃住成本、人工成本都要比其他项目高很多。同时,农村千差万别,大量资产无法有效获取。不管是社区场景还是供应链场景,或是互联网B2B等场景,对于农村金融体系的资产获取都相对困难,一些项目很难标准化。

在农业金融的征信中,大数据征信起着非常重要的作用。具体需要通过三个方面才能够解决整个农业征信或者整个农业金融当中所面临的困境。第一是数据,第二是模型,第三是工具。首先是数据,数据是整个征信或者整个农村金融风控的基础。目前央行征信数据库当中覆盖的客户群体,有效客户群体为3.7亿个左右,但是我国的农民接近有7个亿。这两者之间的重合是非常小的。可以说,绝大部分的农民,在央行的征信数据库里是没有数据的,所以仅仅通过央行的征信数据去评估一个农民的风险是很难的。

因此在中国农村征信市场当中,其实数据并不是多和少的矛盾,而是有和无的矛盾。数据都没有,你是无法做征信和金融的。

有数据的机构可以分两类,第一类机构是农业当中的核心企业。比如信息网、中国化肥网等。因为农业本身是一个很大的产业,它里面有相当多的核心企业,核心企业拥有的数据就是它的产业链条上的农户,农户的生产经营信息、交易数据,对于征信和风控而言都是非常有价值的。

还有一类客户是地方政府。尤其是县一级的政府,政府拥有很多辖区内农户的基本数据,这个数据对于征信和金融来讲是非常有价值的。

有了数据之后,你就需要对它进行模型的构建。比如做一个数据的评分模式,像支付宝里面的芝麻信用积分就是通过信用模型计算出来的,农业信用也需要构建这样的一个模型。

在做这5个维度之前有一个前提,就是需要了解农户所在的行业细分领域。因为农业非常特殊,它用到的数据、评估方法、评估、计算的权重都非常依赖于它所在的领域。这就需要针对不同细分行业进行专门研究与建模。比如养猪这个行业,其中有一个非常关键的指标,叫猪粮比即生猪价格比例和玉米价格比例。这个比例可以反映出养猪行业的盈亏水平。

有了信用评分后,我们需要判断放款多少合适,这就是授信额度评分。授信额度评分主要看三个,偿债能力、行业指数、信用评分,通过三个指标做出一个基本的评分。这其中还有其它的影响因素,比如资产负债情况、利润情况等。

还有就是工具。传统的农业征信和金融方式,就是靠纸和笔。它的整个效率是非常低的,我们必须提高风控的效率。工具可以分成三类,第一类是信息采集工具。第二类是信用管理工具。第三类是风险决策工具。信息采集工具在农业中非常重要,因为农业当中的数据很多需要靠线下人员去线下采集,好的信息采集工具能大大提升信息采集效率。数据采集来之后,就需要通过信用管理工具。这个管理包括对数据进行处理和分析并形成一份信用报告。在其中可能会涉及到很多的模型和策略,这需要有一个统计决策工具去管理这些模型和策略,提升整个效率。

农村金融不仅是一块巨大的市场,更是造福数以亿计农民的好事,而征信则金融是基石。


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