独家｜中国农村金融三十年未有之大变局：开启数据“元资产”之战
导 读
当前金融业改革发展进程中，历经“轻资产”“全资产”等探索，数据正逐渐成为首要资产——“元资产”，即“衡量资产价值的资产”，“数据为王”时代已经来临。
“一切数据皆为信用数据”。“元资产”数量不足或质量欠佳，势必造成信用和风控缺失，这正是我国农村金融长期存在的“痛点”。但调查发现：近年来，得益于普惠金融等政策引导及市场压力产生的客户下沉，在挖掘农村数据、加强“元资产”方面，除了常规信息采集，农金系统的先行者已经探索出有效模式。
作者
中华合作时报记者 张永乐
11月5日，中华合作时报主办“深度探访：发现农金新策略”扬州站主题活动。期间，基于大数据风控的“快银行”研讨，引发农村金融机构高度关注，对于数据在移动金融服务中的重大作用，与会者已达成共识。
11月19日，“第四届2016外滩国际金融峰会”上，掌控蚂蚁金服（含网商银行）的阿里巴巴集团董事会主席马云直言：“没有数据，做互联网金融是胡说八道。”数据对于互联网金融稳健发展的重大作用，引发共鸣。
相距半月，上述两活动分别代表的农村金融机构、互联网银行——曾经观点迥异的两大阵营，作出相同的判断：移动金融，数据至关重要。
由此，记者调查发现：当前金融业改革发展进程中，历经“轻资产”“全资产”等探索，数据正逐渐成为首要资产——“元资产”，即“衡量资产价值的资产”。
“数据为王”时代已经来临。
“一切数据皆为信用数据”。“元资产”数量不足或质量欠佳，势必造成信用和风控缺失，这正是我国农村金融长期存在的“痛点”。但通过调查发现：近年来，得益于普惠金融等政策引导及市场压力产生的客户下沉，除了常规信息采集，一些先行者，在加强“元资产”方面，已经探索出有效模式。
海南模式：
联社统筹，全省发力
2008年，海南省农村信用社联合社组建小额信贷总部，向农民和贫困群众发放信用贷款。为解决“小而散”“信用缺失”“难以盈利”等农村金融解题，避免坏账，海南省联社组建“小额信贷技术员”队伍，深入农户采集相关数据。8年来，这支队伍由最初的5人发展至约600人。
基于自采数据，海南省联社开发了覆盖农户基本信息、贷款审批流程、贷后管理、贷款风险预警、信贷员管理等全流程的信息系统，该系统现已覆盖海南省95%以上的农户，并且每年动态更新。
目前，海南农信社服务贷款农户占海南省119.3万农户总数的56.7%。2015年，海南省统计局随机入户调查了10528户海南农信社小额贷款农户，其中，92%的贷款农户认为，通过小额贷款扩大了生产经营规模，增加了收入。从收入增长情况看，2014年，海南农信社小额贷款带动农户实现人均纯收入15436元，比2007年翻了两番；2008-2014年，海南农信社小额贷款带动农户人均纯收入平均增长22.2%，比同期全省农民人均纯收入增速快7.5个百分点。
↑图为海南农信社小额信贷员骑自行车进村入户采集农户信息、为农民提供金融服务。
田东模式：
政府主导，人行推动
2010年，为破解农村“贷款难、首贷更难”，广西田东县政府提出“政府主导、人行推动、多方参与、共同受益”工作思路，举全县之力，整合政府部门及当地人行等相关机构数据，建成包含7.23万农户信息的“农户系统”，供当地涉农金融机构使用。系统中，农户被授予A、AA、AAA等信用等级，各机构可据此为农户授信1-10万元。
“农户系统”每两年更新一次，已覆盖当地87%的农户。目前，田东县贷款覆盖率达到90%，贷款满足率达到92.8%。至2016年6月末，累计向农户发放小额信用贷款24.83亿元，平均单笔额度由原来的1.86万元提高至5.84万元，涉农贷款不良率均一直保持在1%以下。
↑图为田东县农户信用信息管理与评级系统。
药都模式：
政银协同，聚合数据
2014年，为实现“互联网普惠金融”，全力支农支小，安徽亳州药都农商银行着手筹划基于大数据风控的智能化移动信贷服务。此后，在亳州市委市政府和安徽省联社等部门大力支持下，药都银行IT系统聚合了安徽省联社相关数据、亳州市50多个政府部门即时更新数据，实现了辖内农户全覆盖、农户数据大聚合。
2016年7月14日，定名为“金农易贷”、基于政府大数据风控的智能化移动信贷产品试运行。“金农易贷”实现了线上自动授信、用信、利率定价和贷后预警，信贷规模出现“井喷式增长”：自7月14日至10月24日，3个月内，“金农易贷”有效申请户数突破10万户，日均971户；完成授信5.36万户，日均521户；授信金额32.88亿元，人均6.2万元；放款金额达到20.07亿元，放款笔数为82750笔，其中，为农户放款笔数占70%左右。
↑图为药都银行“金农易贷”-“全民双创”数据展示平台。
路桥模式：
细化网格，批量授信
2015年，浙江台州路桥农村合作银行针对当地“百路千桥万家市”的特点，借鉴公安部门“网格警务”经验，细化网格，针对辖内农户逐“格”批量化授信。
他们打破以往按照村居划分管片范围的惯例，根据面积大小、行业和产业布局、人口数量和居住集散程度等因素，将辖内每个村居的经济群、集聚群都纳入网格化服务体系。目前共建成355个网格，截至9月底，经过详细数据收集、调查建档和周密评议，已完成204个网格的批量化授信，授信农户达到38208户。期间，通过集中活动或上门服务方式，5036户农户完成了贷款签约。
为保证农户数据信息真实性，该行还采用了“‘三员’背靠背评议法”：由支行在村中指定一位了解村情的“协管员”，对村民进行建档和初次评议；再邀请两位德高望重的村民分别担任“联络员”和“监督员”，由他们对每户村民的基础信息分别进行审核补充并作出授信评议。“三员”的评议，各自独立，不见面、不知情、不沟通，以保证公平公正。经过三轮“背靠背”评议，支行授信小组以“折中原则”或“额度接近原则”，完善农户数据信息并确定授信额度。
上半年公开数据显示：在金融机构密集、竞争激烈的路桥区，路桥农合行市场占有率达到23.22%，位居全区金融机构之首。
↑图为路桥农合行建成网格管理平台，全力探索“低成本、可复制、易推广”的社区普惠模式。
结 语
“数据”是“移动”前提，“元资产”是“快银行”标志。上述模式中，药都银行先行一步，手握优质“元资产”，利用先进金融科技，实现了由传统银行向“快银行”的初步转型。其他同行的实践，也为“快银行”建设打下了扎实基础。
上述实践也表明：政银协同，协力开发利用政府信息资源，在普惠金融领域大有可为；农村金融机构的“元资产”建设，也必将为相关科技公司打开合作之门。
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来源/《中华合作时报·农村金融》
主编/刘小萃 监制/李 博 本期编辑/臧洪菊