大数据背景下吉林省农村信贷风险机制及改善对策研究

□刘玲玲

（长春财经学院，吉林 长春 130000）

1979 年的经济体制改革标志着我国农村金融制度的建立。改革开放以来，虽然我国经济发展实现了飞跃式进步，但农村的金融发展水平依然落后于城市地区。农村地区的资金需求长时间得不到充分保障，金融供给在数量上和结构上严重不足，极大地阻碍了农村地区的经济发展。农村金融作为“三农”的重点关注领域，其发展水平决定了农村地区的经济发展水平，也是能否缓解农村地区经济发展滞后的关键。要想建立完善的农村金融机构信贷体系，可以让农村金融组织体系与乡村中介接轨，有效降低正规金融机构成本，使其能够更好地为农村市场服务。

“大数据”是近10 年飞速发展进步的概念与技术，其通过有限的空间，在极短时间就可以通过数字化构建一个对照现实的虚拟映像，通过分析映像，便于发现和理解现实中的行为、状态及规律，再反作用于现实之上。农村信贷业务贷款的风险具有面积分散、原因多样、单笔金额小、预警成本大等特点。将大数据技术应用于风险分析上，通过数据揭示现实世界中导致风险的各种因素，调整完善风险机制，已成为一种新的切入点。

1 我国农村农户融资现状

我国是一个农业大国，农村金融必然是我国金融体系中不可缺少的重要一环，能通过调节农村经济发展中的资金配置，起到优化农村经济结构的作用。农村中低收入者以及涉及农业的中小企业的资金需求如果能够通过农村金融配置得到满足，可以调节城乡之间、农业和其他行业之间由于资金配置差异导致的发展不平衡，缓解结构性矛盾，同时兼具金融扶贫的政治任务。

农村金融主要面对低收入者和经济社会薄弱环节。这个群体普遍存在贷款额度低、规模小、风险高、回报收益低的特点，为正规金融机构深入农村增加了成本与风险。尤其是农信社等地方银行不具有国有银行的吸储能力，很难在市场经济中扩大规模，直接导致了农户贷款门槛增高，农户贷款难，金融机构放贷难，使农村金融市场信贷供给和需求严重失衡。农户信贷普遍具有额度小、数量多的特点，小额信贷更适用于农户融资需求，但农户信贷具有覆盖需求面广、人群分散的特点，导致正规金融机构的小额信贷业务经营成本居高不下，给收益增加了很多不确定性，所以小额信贷很难成为正规金融机构的主营业务。非正规金融机构一般根植于农村当地，更加了解农户，但往往借贷利率高于正规金融机构，也不是农户信贷的最优选择。

纵览农户信贷需求数据，虽然单笔信贷额不高，但从整体需求看，依然呈现逐年增加的态势。随着我国农业产业向着现代化、机械化不断推进，小额信贷愈加难以满足农户对扩大生产的迫切需求。正规金融机构提供高额贷款所需要的足值抵押物以及繁复的风险调查机制无形中制约了农户贷款；非正规金融机构虽然对抵押担保要求较低，但自身的资金力量薄弱、抗风险能力较差，很难随着农户融资的多样化需求而变化。

综上所述，正规的金融机构与非正规金融机构各有利弊，在满足农户实际信贷服务上都存在着一定的不足[1]。

2 大数据背景下吉林省农村信贷业务及风险机制

农村信贷业务对农户信贷配给效果直接体现在农户信贷规模的增加程度上。大数据技术在农村金融中的应用，主要研究农村信贷业务贷款对传统信贷模式的改善，从理论上分析农户贷款率如何提高的内在作用机制，并与实证相联系，检验农户实际贷款规模的改善，从贷款人数的变化和每笔贷款金额的变化综合衡量农户贷款规模，进而评估贷款对农户信贷配给的作用原理及程度。

农村金融的主要目的是提高每个贷款农户的贷款额度及贷款入户率，从人数和额度方面双重提高，才能有效缓解农户信贷配给，满足农户贷款需求，拉近农村金融与城市金融之间的距离。

贷款对农户信贷配给的间接效应是通过以贷款提高农户经济效益来间接实现的。贷款合作模式多种多样，当投入到生产市场时，通过生产线经济组织作乡村中介，生产线经济组织与农户之间存在相互交易。农户收入提高，项目经营能力增强，资金也随之积累，改善了农户自身经济状况，提高了农户贷款的客观条件和可能性，也能起到间接缓解农村金融信贷配给的作用[2]。

通过大数据分析贷款合作关联信用风险传染的相关研究在我国属于相对空白领域。在实际的金融信贷业务中，农户的信用行为并不十分稳定，违约不还贷、延迟还贷的情况时有发生。农村贷款涉及多方联结主体，随着农户间关联交易的增加，关联信用风险急剧增大。

从实际出发，通过对吉林省内通化县快大茂镇繁荣村、四平市红嘴村、白城市哈吐气村等地农户的实地调查与数据分析，以资金供需程度为切入点，运用统计数据，对信贷配给的农户进行分门别类，以是否参与金融联结为条件，对不同农户进行对比，将两者间不同的经济发展状况视为金融联结对农户信贷配给的实际改善效应的体现。设计针对农户信贷情况的调研问卷进行诱导询问，对调研结果进行分析，判断农户信贷配给程度，更正现有的信贷数量。如果具有较大且复杂信用风险的市场参与者违约，可能殃及其他参与者乃至整个社会，造成连锁反应。现有针对农户违约原因以及影响农户违约因素的分析均是一种事后反推，不能对风险起到预警和控制作用，无法有效减少农户的违约行为。应该在贷款联结机制中，主动对农户展开风险筛查，评估农户的信用风险等级，从而起到风险预警和防控的作用，提高农村贷款的可持续发展能力[3]。

3 信息化信贷业务对农户信贷配给效应风险改善的相关策略

3.1 健全信贷模式机制设计

建立健全非正规金融机构内部的信用考核机制。非正规金融机构作为正规金融机构与农户之间的桥梁，既能够为正规金融机构排查风险，又能够传递贷款农户信用信息。

贷款农户的信用水平直接影响了合作社的信用评价，也承担了一定的信用风险。因此非正规金融机构对农户的信用审查十分重要。虽然其相比正规金融机构能够更直接地接触农户，对农户的信用水平信息更加了解，但仍需在内部建立健全农户信用考核机制。这可以增强非正规金融机构与贷款农户、农户与农户之间的互信，将对农户信息掌握程度较高作为非正规金融机构的突出优势，有助于提高非正规金融机构在农户、在正规金融机构的信用水平，也能使自身有效规避风险[4]。

3.2 信息化环境下的信贷配给风险控制

目前，大数据信息技术与应用发展速度进入了快车道，为各行各业带来了更加灵活、方便、准确、快捷的解决问题新方法和新思路，但也给各行各业带来了强大的冲击。大数据的广泛应用带来了大量电子化数据，人们可以使用电脑软件进行快速处理分析，能够在短时间内得出准确数据，尤其给依靠人力、手工统计数据的行业以巨大冲击，信贷业也是如此。

随着大数据技术的不断应用与发展，其对贷款流程与方式方法都产生了深远的影响与冲击，如何利用大数据更好地完成贷款审查是必然面临和亟待解决的问题。

在传统贷款工作中，绝大多数时间用于收集和整理数据，分析、判断和决策的时间占比相对较小，却是信贷行为的依据。随着大数据技术的发展和普及，收集和整理数据所需要的时间越来越短，而数据规模却在不断扩大，这使贷款价值集中在了信贷部门的专业判断上[5]。

首先，可以提高前期信贷调查的严谨性和权威性。传统信贷调查存在一个很大的弊端就是独立性不足，信贷人员有时不是固定且独立的，一般在需要贷前审查时由领导指定，容易受到人为操纵或制约。而大数据技术的出现使统计工作由计算机完成，减少人为参与，使结果更权威公正。

其次，可以提高贷中分析的准确性。传统信贷业务更侧重对贷款户自身数据的统计分析，比较对象更多是企业在不同时间段的数据，是纵向对比，而大数据提供了大量同行业的数据可用于横向对比，更有利于信贷人员发现问题。

再次，可以优化信贷人员构成。大数据技术使信贷的价值集中于专业判断，使最大量的信贷基础工作由计算机代替人工完成，这一变化有助于高质量地完成贷前审查，也对贷款户提出更高的要求。信贷取证的方法非常难，因为审查要与第三方证据挂钩，除非第三方开放信息接口，否则在取证上依然需要翻凭证。取证的方式可以稍微多样化，对于某些会计估量，例如存货减值以及坏账计提等，可以利用大数据获得的行业或产品等数据作分析，从而能够更快、更公正地对估量作出判断，大数据在风险分析上表现得尤为有效[6]。

3.3 完善农村金融体系，构建良好金融环境

正规金融与非正规金融共存是现有农村新金融体系的主要模式。通过政策化激励正规金融积极参与贷款，通过商业化引导正规金融与非正规金融的稳定合作，健全的合作制度确保双方健康发展，使非正规金融体系成为正规金融体系在农村信贷市场的替代、补充和延伸，也便于将非正规金融体系纳入监管。根据农户实际信贷特征中小额度、周期性、多次数等特点，开发小额信贷业务，解决农户因为缺少抵押物而贷款难的问题，让金融机构提供的服务能够真正配合农户实际金融需求。

针对农村金融发展现存的普遍性法律问题，建立新的法律法规或完善现有的法律法规，使金融监管有法可依，降低信贷风险。由政府牵头进行金融机构改革，从农户信贷需求出发，遵循市场规律，积极协助推进金融机构改革，建立良好的农村金融发展环境。通过法律明确以新型农业经营主体为乡村中介的合法地位，发挥其在正规金融机构与信贷农户之间的桥梁作用，促进乡村中介参与模式发展，对新型农业经营主体奖罚分明，确保贷款健康有序发展。

推动金融机构间的内部信息优化，推动企业内部的数据共享，涉及多区域、多行业的业务，这导致不同类型部门系统信息繁杂，缺乏有效的信息传递平台，内部审查无法全方位收集数据。

通过建立内部数据共享平台，能够破除信息传递壁垒，还能够有效促进各部门之间的工作协调与衔接，也使信贷人员能够及时高效地获取数据信息。内部风险调查有效运作，才能及时监督审查，降低企业的运营风险。完善数据库，定时及时更新。贷款业务不断变化发展，数据每时每刻都在变化更新，贷款的数据却缺乏及时性和全面性，所以可以设定程序，定期将贷款审查所需要的数据更新于公共数据库中，并分类处理数据，便于使用者对数据进行不同类型的抽取、排列。

信息时代数据呈现井喷式爆发，很难由传统的手段准确全面地处理，通过大数据技术，由传统的抽样调查转为全面调查，可以综合数据库中的多类型数据，作出多样化对比。结合物联网技术实时更新，对于数据做到随调随用，实现数据的精准检测与管控。建立数据监控预警系统，通过大数据处理工具，采集整合复杂数据，从中提取有价值的数据信息，通过模型建立监控预警系统，为信贷人员提供及时的数据化支持和风险提示。

3.4 建立稳定的信息化信贷体系保障制度

借贷双方的信息不对称问题无法依靠传统融资机制解决，而农村金融贷款机制起到缓解农户信贷配给效果的作用。国家层面应制定相关制度，建立健全的法律体系，对农村金融贷款规划运行起到引导和监管的积极作用，规范信息传递机制和风险管理机制，让贷款参与者拥有稳定可靠的合作模式，优化贷款组织结构和融资方式，进而提升贷款效率，保障农村金融贷款的健康发展，使其对农村金融发展作出更积极的贡献。

此外，要加强信贷人员数据风险合规化培训。现有的信贷人员大多缺少大数据思维和操作计算机数据处理软件的能力，需要定期定向对其进行培训，培养其数据处理能力和软件应用能力，强化大数据审查思维。通过引进信息化专业人才，与原有的传统信贷人员在工作中互补互助，引领传统信贷人员使用大数据开展审批工作，改变原有审查组信息收集处理依靠人工的不足，促进计算机技术与审批业务的融合。学习信贷业务相关法律制度和加强电子数据的管理也非常重要。相关法律法规明确了数据集中管理遵循依法采集、集中管理、分类授权、安全优先、以用为本的原则，对信贷数据在采集、报送、处理、存储、授权、使用等环节作出了明确要求，是信贷人员开展大数据审查工作建立制度、职责分工、履行程序、使用管理的保障和依据。