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随着互联网与大数据的发展,金融业也迎来新的发展。大数据为普惠金融的发展带来机遇,也给普惠金融的发展带来挑战。本文针对在“
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当代金融家

“大数据”背景下农商银行普惠金融发展路径

2021/3/2 作者 郭鹏

随着互联网与大数据的发展,金融业也迎来新的发展。大数据为普惠金融的发展带来机遇,也给普惠金融的发展带来挑战。本文针对在“大数据”背景下普惠金融发展存在的问题,从农商银行大数据应用现状出发,提出了大数据技术在提高农商银行数据质量、增加客户获取渠道、培养客户金融意识、风险管控等方面的运用路径。

普惠金融发展遇到的难点

农村普惠金融服务对象的特殊性 一是目前我国农村经济较城市经济发展落后,导致农村地区获得金融服务的概率明显小于城市地区,获得金融服务的多样性严重不足。二是我国普惠金融的主要阵地在农村地区,其主要服务对象为农民、农村小微企业及贫困人群和残疾人、老年人等特殊群体。

农村金融产品需求的低端化 对于金融产品的设计和服务,金融机构是从服务对象的角度出发,并以服务对象的特点考虑。农村地区经济发展落后,群众生活水平较低,人们金融知识欠缺,在现实中更偏向于使用低风险、常规性并能满足其生活基本需要的金融产品,如,活期存款、定期存款、汇兑业务、银行贷款等产品。但是,随着农民金融知识和金融素养的提高,对低端化金融产品的需求也会升级转化为对理财业务、基金业务、便捷的线上存贷款业务的需求。然而,金融素养的提升也需要一个过程,因此,短期内农村地区普惠金融产品的需求还会在一个基础金融产品领域。

农村地区信用风险体系不完善 一是在农村地区的信用信息平台建设方面没有实现信用信息体系全覆盖。目前,虽然社保、公检法、工商税务、银行、公共事业单位等部门都建立了相应的信息收集管理系统,但是缺少统一的平台对这些资源进行整合,没有形成一个完整、准确、严密、有效运转的全覆盖信用信息平台。二是农村信用体系的发展还受到了信用信息的应用不规范的制约。由于信用信息采集的局限性和制约性,导致违约人员的信用信息反馈不及时、不全面,信用信息的可操作性不强,影响了使用信用信息者的态度,不能对违约者形成震慑作用。由于信息采集难度大、数据真实性存疑,使信用信息在农村地区的权威性不够。三是农村地区违约案件频繁发生,导致农村信用体系的权威被破坏,对农村信用体系的建设产生了不利影响,制约了其信用体系的健康发展。

“大数据”推进普惠金融发展的路径

加强数据治理和提高数据质量 一是农商银行大数据技术目前仍处于发展阶段,数字技术急需完善,在存量数据中会有大量冗余,如果数据的标准不能统一,盲目的把数据整合将会导致“错误数据”的出现。二是利用可视化数据地图以及数据亲缘关系等来展现数据上下游关系,结合数据质量监控,对数据变动异常情况进行扫描,对数据标准进行质量监控。三是从结构化整体数据出发到最小数据,都进行数据分析、整理,从数据源头出发,追根溯源,强化源头治理,确保基础数据质量。

拓展数据来源渠道,整合优化内部资源 一是农商银行通过与公共数据部门进行合作,积极获取数据并分析。例如:与社保部门合作,了解客户参加社保情况和住房公积金、医疗保险等信息;与工商部门合作取得企业经营信息、诚实守信情况等;与税收、水电等部门合作互相交叉验证企业收入等数据。这样,农商银行可以凭借优质信息利用大数据技术为自身营销和风控提供支撑,通过为优质客户提供优质金融服务,鼓励企业诚信经营,助力建设良好的社会信用环境。二是与第三方平台机构合作,完成对数据的分析、整合。农商银行可利用电商等第三方平台的优势,利用其结构化的交易信息和非结构化的价值判断信息等,发掘其平台上的优质客户。宏观上,可通过打造全行大数据应用管理系统,打破信息内部壁垒,打破不同部门、不同业务条线之间的阻隔,实现跨部门、跨系统、跨区域和场景的数据共享体系,实现数据交叉验证。微观上,从单个客户所有数据信息为基础,实现客户精准统一视图。农商银行要对开户时从客户处获得的基本档案、外部获取的水电税信息和客户开户后所进行的所有交易、资产、负债信息以及财务变化等信息进行收集,按照要求确保数据结构化的准确性,并综合考量客户的风险状况和对银行的贡献度。三是培养农村客户金融意识,鼓励农村居民使用新技术手段。农商银行要改变金融知识宣传模式和方法,从单一柜面宣传、传统传单宣传等方式,发展到利用手机、互联网等媒介,通过典型案例和农村居民喜闻乐见的各种方式进行教育、宣传;宣传主体主要侧重于农村年轻客户群体。在培养农村居民金融意识上要做到具体问题具体对待,根据不同对象分类,选择不同的培养教育方式,使宣传方法具有多样性和针对性,并要及时建立反馈机制,提高宣传效率。

加强技术性人才培养 一是农商银行在总行层面要不断加强大数据人才队伍的建设,重视金融科技的应用和基层分支机构的人才培养。农村客户数量大,居住地分散,农商银行要实现规模化、批量化、集约化拓展客户,就需要不断从客户基础信息出发,结合各行业信息进行分析和数据发掘。二是在金融数据创新过程中,农商银行不仅要发挥模型的定量分析能力,还要结合一线营销人员、服务人员积累的定性经验进行判断。这就要求,农商银行必须要打造一支既拥有大数据模型定量分析应用的能力,又有一线信贷业务经验和素质的复合型人才队伍,来应对拓展客户和风险控制的需要。

(作者系山西沁水农商银行董事长)

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