“农业大数据+金融”精准是关键

来源 :农产品市场 | 被引量 : 0次 | 上传用户:peace_2009
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  今年中央一号文件首次提出“发展农村数字普惠金融”,并支持市县构建域内共享的涉农信用信息数据库。农村数字普惠金融的本质是普惠金融,但与传统涉农金融相比,新在“数字”一词。数字技术突飞猛进,与金融服务相互融合,理应在拓展乡村振兴建设资金来源、解决农村生产经营主体融资难融资贵问题有所创新和突破。
  近年来,就有不少地方同金融机构一道,立足实际,着力发展农村数字普惠金融,为破解制约“三农”发展的融资瓶颈摸索出有益的经验。前不久,农业农村部计划财务司召集部分省份的省级农业农村部门、建设银行分行以及专家学者,实地开展了黑龙江省“农业大数据+金融”模式联合调研,学习借鉴其农村数字普惠金融助力全面推进乡村振兴的做法与经验。
  目前,农村的生产经营主体种类繁多、需求多样。农村数字普惠金融既要服务好生产经营大户、农民专业合作社和各类中小微市场主体,也要面向2亿多农户提供差异化、多样化金融服务。
  要向这些农村生产经营主体提供金融服务,并不容易。一是获客难,农村生产经营主体普遍规模小、数据少、所处分散,金融机构对这些主体了解不多。二是风控难。传统银行的风控模型要看历史数据、抵押资产等,而很多农村生产经营主体压根就没有这方面的信息。此外,提供数字普惠金融服务,首先要有数字经济场景,单有数字技术,也无用武之地。
  黑龙江成立农业大数据管理中心,用农业大数据为解决上述两难题提供了新的思路。据了解,该农业大数据管理中心整合了土地确权、土地流转、财政补贴等相关数据,并与建行等金融机构共享,利用数字科技,为农民和新型经营主体多维度画像,进行精准授信,实现鉴权、授信、抵押、放款等全流程线上操作,打通了金融服务农村生产经营主体的“最后一公里”。
  理论上,随着大数据的进一步发展,金融机构将获得大量丰富的基础数据,并能够及时了解主体的经营状况,还可以利用机器学习的方法,建立大数据风控模型,从而大大降低不良率。实践中,目前网络银行已经通过数字技术的手段,结合科技大平台、大数据和云计算搭建了精准的信用评估模型,在把控小微企业的信贷风险中取了显著成效。这无疑为农业大数据+金融的模式提供了演进的路径。
  据了解,目前已有金融机构以卫星遥感技术为特色开发了农村金融风控系统,通过手机拍照方式,利用卫星得到原始图片后,进一步利用人工智能、大数据、云计算等技术搭建识别算法,对图片进行“云块识别”等一系列处理,从而判断农户圈出的地块是否准确,也可以和农户在政府机构登记的土地流转、农业保险等数据进行交叉验证,再结合气候、行业景气度等情况,通过数个风控模型就可以预估产量和价值,从而向农户提供合理的贷款额度与还款周期。
  因地域产业千差万别,农村金融没有一成不变的模式可以套用,也没有统一的标准答案可以照搬。但借助于大数据等技术,农村普惠金融的精准度将极大提升,必将拓展其发展的广度和深度。随着乡村振興的全面推进,农村数字普惠金融将迎来更广阔的发展空间。
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