河南省內鄉(xiāng)農商銀行數字化整村授信開啟支持鄉(xiāng)村振興新征程

　　今年以來，內鄉(xiāng)農商銀行認真貫徹落實省聯(lián)社、市辦支持服務鄉(xiāng)村振興的相關要求，緊緊圍繞打造區(qū)域性金融高地的戰(zhàn)略規(guī)劃，優(yōu)化服務方式，回歸業(yè)務本源，與北京鄉(xiāng)鄰有信信息科技有限公司合作，在充分論證的基礎上引入數字科技，把數字化風險計量技術融入農戶授信，實現了“數字化”“模型化”“智能化”，為實現強農惠農富農注入新動力。截至9月底，已對全縣6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)33個行政村748戶授信3648.7萬元，用信209戶1069.23萬元。

　　一、審時度勢，開啟數字化授信模式

　　近年來，互聯(lián)網金融發(fā)展如火如荼，特別是智能手機及移動支付技術不斷完善，類似螞蟻金服集團推行的“千縣萬億”計劃，就是用3至5年時間在全國1000個縣助推和完善互聯(lián)網+城市服務、互聯(lián)網+生活商圈和互聯(lián)網+創(chuàng)業(yè)金融的平臺，用螞蟻金服的技術為縣域經濟發(fā)展提供萬億信貸授信支持。作為省內第一家試點的縣城，螞蟻金服金融服務已滲透到居民生活的方方面面，而且呈現大面積覆蓋的趨勢，移動互聯(lián)網金融已對傳統(tǒng)金融模式帶來了革命性影響。

　　作為立足內鄉(xiāng)縣域發(fā)展的農商銀行來說，面對這些壓力，全面推進農戶、個體商戶、社區(qū)居民的信息采集、加工、評價和維護、加快客戶信息系統(tǒng)建設和大數據技術應用，推進數字化授信模式勢在必行。傳統(tǒng)的農村客戶授信中存在以下弊端：一是無抵押、擔保條件難以落實，二是營銷運營成本高，三是人員操作道德風險大，四是客戶授信主觀化、辦理速度慢。為解決上述問題，該行在組織人員學習考察、調研論證的基礎上，選擇與北京鄉(xiāng)鄰有信信息科技有限公司合作，對小微經營戶、農戶信用風險進行數量化精確計量，通過采集高度簡化的現場客觀信息和互聯(lián)網大數據信息，借助風控引擎系統(tǒng)，利用后臺63個風險變量對客戶進行批量化、自動化、數量化、精確化的信用風險計量，從而實現低成本、高效率、客觀準確的授信決策。

　　二、統(tǒng)籌推進，扎實開展數字化整村授信

　　(一)加強領導，多角度宣傳。成立以董事長任組長，其他班子成員任副組長的數字化整村授信專項工作領導小組，主動向縣政府和相關部門匯報溝通，縣領導專門批示，相關部門下發(fā)專門通知要求各鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村“兩委”為“數字化整村授信”提供配合；以三農事業(yè)部為主體，各網點協(xié)助組織召開“整村授信”推進會，邀請村兩委、村民代表等召開座談會，詳細講解“數字化整村授信”工作內容；三農事業(yè)部客戶經理擔任村支書助理、主任助理，對村情村貌了然于心，對各家各戶如數家珍，提供5+2、白加黑“待命式”服務，全面參與村里事務，深度了解區(qū)域情況，為老百姓提供金融咨詢、金融知識宣講、業(yè)務推動等一攬子金融服務；統(tǒng)一印制業(yè)務宣傳單、宣傳條幅，安排精通業(yè)務人員在各村文化廣場進行流動性集體宣講、召開整村授信工作推進會、邀請村民代表和村委班子召開宣講會等形式，使授信內容、方式方法家喻戶曉。

　　(二)多措并舉，全方位推進。三農事業(yè)部與每個社區(qū)、村委、企事業(yè)單位建立微信交流群，制定營銷目標，利用點多、面廣、群眾基礎扎實的優(yōu)勢，將辦公地點延伸到村上、農戶家，利用晚上或雙休日時間，重點加強對新型職業(yè)農民、種養(yǎng)殖戶、合作社負責人等重點客戶公關力度；該行要求全行中層以上干部及機關中后臺員工推薦本人家屬家鄉(xiāng)或熟悉的行政村，由推薦人與村委協(xié)調，優(yōu)先開展“整村授信”，將推薦的行政村作為示范村，在周邊區(qū)域宣傳造勢，為該鄉(xiāng)鎮(zhèn)其他行政村開展“整村授信”起到模范帶頭作用；同時機關中后臺部室每天抽調一名精干人員充實整村授信隊伍，使授信隊伍壯大、質效大增；總行領導與北京鄉(xiāng)鄰有信信息科技有限公司董事長一起與村組干部和老百姓交流座談，就農商銀行經營改革發(fā)展、整村授信推進過程中存在的困難和問題，誠懇征求來自一線各方的意見和建議，確保數字化授信工作有序有效推進。

　　三、發(fā)揮優(yōu)勢，數字化授信模式為鄉(xiāng)村振興注入新動力

　　北京鄉(xiāng)鄰有信信息科技有限公司推行的風險控制模型是畢業(yè)于清華大學五道口金融研究院的兩位博士在深入河北農村等地實地考察摸索實踐的基礎上不斷進行改進完善，開發(fā)的一套適合農村金融服務的風控體系，該公司歷時5年累計發(fā)放貸款1.1萬戶、金額達2.7億元，而不良貸款僅180萬元，不良率不足百分之一。該模型重點以人行征信、法院司法數據及銀聯(lián)智策等具備公信力的互聯(lián)網數據平臺為核心數據源，創(chuàng)建了虛榮指數、杠桿率、社交指數、履約風險、失信執(zhí)行信息等數據指標體系，同時結合現場采集的部分客戶數據及最多不超過17張照片，通過后臺風控評分模型進行測算最終確定一個合理的信用分數及授信額度。該模型背后的邏輯重點是基于客戶負債情況即杠桿率，與德國IPC技術最大的區(qū)別是不依靠人去實地調查、交叉驗證，完全依靠客觀數據通過后臺風控測算合理的授信額度，減少了人為道德風險和操作風險，提高了辦貸效率，增強了客戶服務體驗感；該模型對于不同地區(qū)、不同行業(yè)的客戶群體，可以根據當地的經濟特點、客戶的人群特點及文化特點習性進行適應性調整，并在實踐過程中根據客戶案例數據進行完善和升級。該模型系統(tǒng)在評估客戶信用風險上有以下幾方面的優(yōu)勢：一是現場采集數據通過拍照片方式進行，減少了人員操作風險。數據包括個人客戶的基本信息、經營時限、經營資產、家庭資產和用款歷史記錄等數據，剔除了憑借信貸員經驗主觀估測的數據，同時也考慮到了部分數據的誤差情況，保障了數據獲取的客觀性、真實性。二是征信報告數據來源于人民銀行征信系統(tǒng)，完全客觀真實，包括銀行貸款、信用卡、小額貸款、微額貸款、機構查詢、個人查詢、逾期貸款、逾期次數、擔保金額等數據，從不同維度測評了客戶的債務風險。三是采用與客戶信用風險相關的線上數據，數據主要包括通信社交數據、銀行流水數據、消費支出數據、司法公安數據、多頭借貸及黑名單等數據，這些都是客觀數據，來源于銀聯(lián)智策（銀聯(lián)智策是中國銀聯(lián)全資子公司，專業(yè)提供數據）等具備公信力的品牌公司，不存在任何人為造假的可能性，且數據經過充分授權及結構化處理，保障了客戶信息安全性。（倪申 • 靳國強）

　　轉自：中國產業(yè)經濟信息網

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