大數據在農村金融機構中信用風險的分析

楊婷婷

摘 要：農村金融機構中的信用風險只制約經營穩健性與發展良好性的關鍵因素。習近平總書記曾在中央經濟工作會議中提出“三大攻堅”包含著金融風險，攻克難題，必須從實際的角度出發尋找對策，結合大數據可以通過對人們在互聯網中的信息與信用相關數據，從而杜絕隱患產生，為機構提供良好的運作環境。

關鍵詞：大數據;農村金融機構;信用風險;分析

良好的信用是促進金融機構良好發展，降低不良率以及確保良好的信貸資質。結合我國大部分農村金融機構在數據收集、分析等工作中的現狀來看，歐變存在工作方式傳統、技術含量較低、準確性不足等問題，導致與客戶信息的差異性[1]。通過大數據的應用，不僅能幫農村金融機構搜集準確、真實的信息，還能促進金融機構安全、穩定的運行。

一、農村金融機構中信用風險分析

（一）外部因素

結合當前我國大部分農村金融機構存在信用風險的問題來看，主要分為外部原因與內部原因。外部原因主要包含外界經濟環境的影響，隨著我國經濟低迷與產業結構的調整，再加之農村金融機構在形式、規模、水平等方面極易受到市場與經濟環境的影響，所以存在資金周轉困難的問題;社會金融風險傳導問題。農村環境由于大部分人沒有信譽意識，并且在文化水平、個人素質等方面出現嚴重的參差不齊現象，導致客戶存在不良貸款、惡意貸款等問題，出現風險傳導[2];經營管理不善問題。在市場經濟繁榮時期，金融機構出現對客戶的過度授信、擴張、偏離主營等問題，導致出現上下游供應鏈的欠款、資金斷鏈、擔保圈風險傳導等問題;處理惡意欠貸較為困難，農村金融機構在進行貸款收繳時主要采取訴訟與現金清收兩種途徑，而在清收過程中清收力度不足、來源不足、對抵押物品估值過高變現困難、訴訟過程復雜、時間較慢等問題，為清收工作帶來非常大的難度。

（二）內部因素

內部原因主要存在與農村金融機構內部的運行機制、人員等問題，例如經營管理方向存在偏差、內部控制力度不足、建設團隊不完善等問題。通過內部措施的整頓與加大執行力度，并結合大數據資源提供的內容以及科技手段對客戶信用級別進行全方位的判斷與分析，杜絕信用風險為機構金融帶來負面的影響[3]。

二、利用大數據進行風險防控對策

（一）提高對大數據在農村金融機構中作用的認知與重視

大數據的應用已經成為我國各行業實現創新與發展的重要途徑，隨著我國工業從3.0升級為4.0后，產業模式不斷從傳統專項新穎，而利用大數據也已經成為金融行業的一種趨勢，并成為現代化的時代背景。在大數據時代的背景下，利用哦大數據提供金融服務主要通過網絡數據庫中的海量信息為客戶提供一定的資金，例如車貸、房貸、學貸等[4]。大數據的融合可以促進農村金融機構的比那個，通過服務終端實現大量數據的搜集整理，從而為客戶提供服務，彌補了傳統信貸中信息來源不明、個人評級不嚴謹等問題，為金融行為提供精準的內容，具備較高的科學性與依據性。隨著我國兩會的召開，農村經濟問題成為各人大代表與政委等熱議的話題，不同的電商平臺逐漸從“海淘”浪潮中轉型為“村淘”，農村“互聯網+”的建設也不斷擴大規模，京東、阿里巴巴等企業也加大了在農村金融中的投入，所以在金融機構中利用大數據，不僅是一種安全、穩定的工作途徑，也是當下農村金融機構發展的趨勢。

（二）建立科技化建設，積極建立獎懲機制

積極結合大數據等新穎的科技手段與農村金融機構的融合，可以加強對風險的預警與把控能力，通過人員的培訓、教育、考核等活動，促進人員科技手段的應用。例如，進行員工分層培訓工作，提升人員的金融管理能力與風險意識的生成，同時促進人員的專業素養與操作意識的提升。并且，在實際工作中，要加強金融機構中領導的個人決策、創新、團建能力，促進金融機構團隊的整合。加強人員科技化手段、現代化工作模式的運行，利用大數據手段對客戶分析，采取FICO、SPSS modeler等全方位掌握顧客個人信用相關信息，為借貸等行為提供安全、穩定的工作環境[5]。

同時，可以在機構內部建立獎懲機制，通過檢驗人員對大數據的認識、實際應用熟練度等內容進行“先進員工”評級，促進員工積極性，讓員工在工作中能夠完善使用FICO、SPSS modeler等工具掌握客戶個人的信息資料，從而降低金融活動潛在風險。通過大數據對信息內容的挖掘與分析，可以對貸款的客戶評級、授信額度、貸款發放、后續管理等全程進行模擬分析，把潛在金融風險降至最低。

（三）加強風險管控，促進內部管理機制生成

結合市場來看，農村金融機構與客戶的真實信息存在著一定的不對稱性、信用信息收集不完全、貸款行業較為集中以及內控機制不全面等問題，造成金融機構的信用風險增加。結合當前大部分農村金融機構對客戶的信用評級模式來看，普遍存在以客戶的基本行為標準進行信用的判定，但是在搜集信息中存在來源不定、人為操作等原因，導致信用評級缺乏真實性與依據性，不能站在客觀的角度進行客戶的分析，所以通過結合大數據，利用SPSS modeler工具對客戶個人進行信用評級來全面掌握客戶的個人資料，從而為信貸工作提供現代化、有保障的工作途徑。

三、結束語

綜上所述，農村金融機構中存在的風險主要有外部與內部兩種因素，在傳統的信貸服務模式中，對數據來源的不確定與個人信用評級的不準確等因素是導致信貸風險的主要因素之一。通過與大數據的結合，可以有效利用數據收集、模擬、分析等方式建立客戶個人全面、完整的信息，并通過分析軟件進行個人信譽度評級，從而為信貸工作提供準確、科學、安全的保障，在確保降低機構金融風險的前提下促進農村金融機構科技化、現代化的發展。

參考文獻：

[1]潘曉亮，李因果. 農村金融大數據下小額信貸與農民收入的實證研究[J]. 中國集體經濟，2019（34）：29-30.

[2]焦盧玲. 探索農村金融機構大數據生態構筑之路——2019年農商銀行及省聯社大數據生態建設研討會順利召開[J]. 中國金融電腦，2019（12）：66-75.

[3]李勃. 大數據背景下農村金融體制創新策略研究[J]. 大眾投資指南，2020（12）：21-22.

[4]蘭虹，江艷平，許婷. 基于大數據視角下的農村金融發展路徑研究——以成都為例[J]. 西部經濟管理論壇，2018，29（02）：11-16.

[5]申謀. 貴州農經網大數據與農村金融融合發展實踐探索[J]. 經濟師，2017（04）：162-163.