大数据赋能农村普惠金融发展的路径与成效分析

龚雯

      【摘要】大数据是解决乡村金融排斥问题的重要手段，也是推动普惠金融发展的重要途径。本文从大数据赋能角度，对乡村普惠金融展开深入研究。在成效方面，大数据打破了地域局限，扩大了服务范围，通过多维数据融合优化信贷审批、缓解信息不对称、满足农业个性化融资需求，助力农村经济及农业市场主体可持续发展。在发展路径上，需要建立农村大数据共享平台，完善信用评估模型，创新金融产品，建立便利的网上服务通道。大数据不但为我国的农村经济发展提供了资金支持，还有助于重塑我国农村地区的金融管理和信用制度，对促进我国的农业现代化和乡村振兴具有重要意义。
      【关键词】大数据；农村普惠金融；服务创新；乡村振兴
引言
      “大数据 + 普惠金融”成为破解农村金融排斥的新杠杆。数字技术的下沉和农业农村现代化的交叉融合，使得“大数据 + 普惠金融”成为破解农村金融难题的新途径。传统模式下，因信息孤岛、缺乏抵押物以及高额运营成本等因素，金融机构对农户和小微企业长期“惜贷”。而大数据将政府、产业链、物联网和行为足迹等有机结合，重构了信用发现、风险定价和服务触达逻辑，为农村金融供给提供可持续的技术支撑。因此，探索大数据在普惠金融体系中的嵌入与激活机制，对于打通金融服务“最后一公里”，实现共同富裕具有现实的紧迫性。
一、大数据赋能农村普惠金融发展效果
      （一）拓宽服务覆盖：破解地理限制难题
      大数据技术有效突破普惠金融在农村的“地理壁垒”，极大地扩大农村金融服务的覆盖面。传统农村金融服务主要依赖于线下网点，然而农村地域辽阔，人口分散，网点布局成本高，辐射范围有限，使得很多偏远地区的农户很难获得金融服务。大数据通过线上服务平台整合金融资源，农户借助手机等终端设备，即可完成贷款申请、存款、转账、支付等业务。同时，大数据技术简化了服务流程，降低了对线下人员的依赖程度，使金融机构能够以更低的成本为乡村和乡镇提供服务，覆盖传统网点难以触及的人群。例如，偏远地区的农户可以利用线上信贷平台快速提交贷款申请，大数据系统自动进行审核和发放，大大提高金融服务的触达率，有效地解决农村金融“最后一公里”的难题。
      （二）优化信贷审批：降低信息不对称风险
      大数据技术可以有效缓解普惠金融信息不对称问题，优化信贷审批流程，实现多维数据融合与分析。在农村地区，农户和小微企业因缺乏规范的财务报表和完整的信用记录，金融机构难以准确评估其还款能力和信用状况，进而出现“不敢贷、不愿贷”的局面。通过融合农户生产经营、电商交易、政务（社保、医疗保险、土地确权等）、信用村乡评估等多维数据，构建综合信用评价模型。在此基础上，利用算法对农户的收入稳定性、还款意愿、经营风险等进行分析，得出准确的信用评分，为金融机构的审批提供科学依据。这不仅缩短了信贷审批时间，还降低了坏账率，促使金融机构愿意把更多的信贷资源投放到农村。
      （三）创新金融产品：适配农村多元需求
      大数据驱动的普惠金融产品创新，是满足农村地区多样化和个性化金融需求的重要途径。传统的农村金融产品单一，以传统的存贷款为主，难以满足农户在生产、经营、消费、养老等不同场景的需求。大数据通过对农户生产周期、消费习惯、资金流向等数据的分析，精准识别农户的金融需求。例如，针对农民季节性的种植和养殖资金的需求，推出随借随还和按日计息的弹性信贷产品；面向农村电商从业人员，根据交易流水发展信用贷款，为满足农村居民的养老和教育需求，设计了低利率、长期限的消费信贷产品。同时，金融机构可以根据不同区域的产业特征（如粮食种植、特色养殖、乡村旅游）定制金融产品，提高产品与农村需求的匹配程度，使金融服务更加贴近农村实际。
      （四）降低服务成本：提升金融普惠可持续性
      大数据技术可大幅降低普惠金融运行成本和服务成本，提高其可持续发展能力。传统的农村金融服务存在线下调研、人工审核、网点经营等成本较高的问题，而农村地区的小额信贷额度小、交易频率高，限制了金融机构的利润空间，制约着普惠金融的发展。大数据以自动化的过程代替手工操作，大大降低人力调查和人工审核的成本。线上服务平台无需实体店面经营，减少了租金、设备维护等固定成本。同时，利用大数据进行精确风险管理，可降低不良贷款造成的损失成本，提高金融机构的利润。
二、大数据赋能农村普惠金融发展的路径
      （一）构建农村大数据共享平台：整合多源数据资源
      构建农村统一大数据共享平台，突破数据壁垒，融合多源数据资源，是实现大数据驱动农村普惠金融发展的基础。应建立由政府领导，金融管理、农业农村、政务服务、电商平台和通信运营商等多主体参与的数据共享机制。明确数据共享的范围、标准和权限，整合分散在各部门的数据，包括农户和小微企业的基本信息（身份、户籍、土地确权）、生产经营信息（种植、养殖、销售渠道）、政务信息（社保、医保、税收、信用奖惩）、交易数据（电商平台流水、POS 机消费记录）、通信数据（手机使用轨迹、缴费记录）等。
      建立统一的数据收集和管理系统，规范数据收集的格式，口径和流程，保证数据的准确、完整、及时。采取线上线下相结合的方法收集数据，线上由各平台自动抓取，线下组织专人深入乡村，收集农户生产经营台账、手工交易记录等非结构化数据，并将其数字化。同时，强化数据的安全性和隐私保护，制定数据的分级分类管理机制，通过加密技术和访问控制等手段来防范数据泄露与滥用，确定数据的使用边界和责任，保护农户和企业的信息安全。
      构建面向金融机构的大数据共享服务平台，金融机构可以根据自己的业务需要，通过授权访问平台数据，建立信用评价模型和风险预警模型，提高金融服务的准确性和效率。例如，银行可以通过平台获取农户的土地所有权、种植面积、交易记录等信息，快速完成信贷评估和审批决策，解决信息不对称的问题。
      （二）优化信用评估模型：精准刻画主体信用
      以大数据为基础优化农村信用评价模型，其核心是对农户和小微企业进行多维数据挖掘，实现对农户信用状况的准确刻画。应突破传统信用评价对财务数据的依赖，丰富信用评价指标体系。构建涵盖“基本信用”“生产经营”“信用行为”和“社会评价”四个维度的模型。生产运营指标主要包括经营规模、收入稳定、产业链定位、抗风险能力等；信用行为指标包括信用记录，还款情况，水电气缴费记录等；社会评价的指标主要有村集体评价、邻里口碑评价和信用村乡评定。
      利用改进的算法模型提高评价精度，结合机器学习和人工智能等技术，对多维数据进行深度分析，挖掘其中隐含的关联关系。例如，分析农户的种植面积，农药购买，农产品的销售情况等，预测其收入水平；通过分析电子商务交易记录和物流信息，确定其经营活动和市场竞争能力；借助社会数据分析，辅助判断村民的还款意愿。针对农村地区数据特点，优化模型算法，破解非结构化数据处理、数据缺失等难题，增强模型的鲁棒性和自适应能力。
      构建信用评价的动态机制。实时更新农户和小微企业的相关数据，根据其生产和经营情况调整信用评分。例如，扩大生产规模，及时偿还贷款，获得村集体表扬可以提高信用等级；发生逾期付款或经营亏损等情形，信用等级相应下降。动态评估机制能及时反映金融机构的信用状况变化，为金融机构提供更及时、准确的决策依据，也能激励农户和企业保持良好的信用。
      （三）创新数字化金融产品：适配农村场景需求
      以大数据为基础，对农村金融需要进行精准的洞察，对数字金融产品和服务模式进行创新，其核心是实现产品场景化和服务便捷性。根据农业生产季节性特征，开发具有弹性、适应性强的信贷产品。农业生产具有周期性，农户在播种、施肥、购买种苗等环节需要大量资金投入，收获后才能获得收益。以大数据为基础，对农户生产周期、产业链各个环节进行分析，推出“春贷秋收”“随借随还”等信贷产品，让农户在生产旺季申请贷款，收获后还款，实现还款时间与生产周期的精准匹配。同时，采取无担保、纯信用的贷款方式，简化贷款程序，降低农民的融资门槛。
      针对农村地区多样化的消费场景，开发特色消费金融产品，随着农村居民生活水平提高，农村居民对教育、医疗、养老、房屋装修和家电等消费需求不断增加。可利用大数据分析农村居民消费习惯、收入水平和消费频率，制定针对性消费信贷产品。例如，针对农村孩子的教育支出，发展低息、期限较长的教育贷款；为满足农村老年人的养老需求，联合保险公司推出“信用 + 保险”型养老金融产品；根据农村房屋改造的需要，发放专项装修贷款。依托网上服务平台，实现消费信贷的快速申请、审批和发放，提高消费金融服务的便捷性。
      创新产业链金融产品，服务乡村产业发展，围绕乡村特色产业（粮食种植、畜禽养殖、乡村旅游、农村电商等），整合产业链上下游数据，发展产业链金融产品。例如，对农产品加工企业，根据与农户签订的采购合同和销售订单等信息，向农户提供应收账款质押贷款；针对农村电商从业人员，根据其的电子商务平台的交易流水，物流数据，开展信用贷款。
三、结语
      综上所述，大数据对农村普惠金融的深层次改造，不仅提高了信贷可得性，更重要的是重构了农村经济主体的信贷权利和风险治理体系，为农业现代化和农户财富增长注入内生的资本动力。未来，应从数据确权、算法透明度、风险共担和农户数字化素养四个方面不断完善制度供给，建立政府、市场和社会“三位一体”的乡村数字金融生态，使数据要素在田间地头持续释放普惠价值，助力乡村振兴行稳致远。
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