农村信用社基于大数据分析的信贷管理模式探讨

李伟伟

摘   要：当前，传统的信贷风险管理模式已对农村信用社信贷业务发展形成制约，而大数据时代的到来，为农村信用社借助现代信息技术手段对业务再造提供了基础。本文从农村信用社信贷业务的特性出发，探讨了大数据时代农村信用社利用信息技术手段分析及管理信贷业务的新模式，为农村信用社进行战略调整和变革提供参考。

关键词：大数据;农村信用社;农户电子档案

中图分类号：F830.31                  文献标识码：B                     文章编号：1674-0017-2015（11）-0079-03

农村信用社从诞生的第一天起，就和农民、农业、农村紧紧联系在一起。随着国有银行逐步上收农村地区的机构网点，农信社成为了支持“三农”经济发展的主力军。多年来，农村信用社对农村经济做出了突出贡献，极大地促进了农村经济商品化、市场化的发展。

一、当前农村信用社信贷管理中的不足

当前，农村信用社的市场定位是以小额贷款为主，目标群体为广大的农户和微小企业，根据农业生产和农户多种经营的特点，以及中国社会传统的年底收账习惯，贷款期限根据市场需求一般都控制在1年期以内，以上几种原因形成了农村信用社贷款每年年初集中发放、年底收贷、贷款笔数多的现状。

每年一季度贷款集中发放期，县级农村信用社每个客户经理每天发放贷款少则三四笔，多则十多笔，而农村信用社贷款的特点为“短、小、频、快”，从申请到发放，最快只需要一个小时，没有也不可能按照贷款操作规程中规定的每笔贷款都去深入细致地进行实地调查。贷前调查和风险评估依靠的是资历深厚的客户经理对县域客户的了解，以及和借款人多年打交道得出的主观结论，有明显的局限性。

县域内人口少流动性低，往往一个优质客户有几家信用社基层网点同时营销，每个网点各自为政，信息互不相通，非常容易造成优质客户多头引荐的借名贷款，在不知情的情况下形成“垒大户”，加大信贷风险。另一方面，“垒大户”现象产生的根本原因是单笔的小额贷款无法满足优质客户的资金需求，而农村信用社的信贷客户大部分从事个体经营行业，缺少企业报表和手续，即使是优质客户也很难获得相应的资金规模。

对于从事个体行业的贷户，客户经理也无法对其经营情况进行量化考察，只能依靠客户经理侧面了解，每个客户经理存量贷款笔数大至几十笔上百笔，工作量巨大，跟踪检查难度大，按照常规的贷后检查工作要求，是无法实现的，且无法保证贷后检查的真实性。因此贷款发放后，农村信用社能做的，就是靠天吃饭，坐等还款，一旦出现大规模的经济下行环境，对普遍出现的风险不能做出及时预判和管控。

二、运用大数据分析的信贷管理设计路径

（一）思路

中国人注重血缘和亲情，依靠血缘形成的家族群体类似于非正式的互助组织。因此在人口流动性较小的县域范围内，对于农户信用评级应将整体家族综合情况作为条件纳入信贷管理内容。

数学领域的六度分割理论，也叫小世界理论，任意两个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个中间人你就能够认识任何一个陌生人。这种现象，并不是说任何人与其他人之间的联系都必须通过六个层次才会产生联系，而是表达了一个重要的概念：任何两个素不相识的人，通过一定的方式，总能够产生必然联系或关系。

农村信用社多年来支持县域经济，由于其信贷产品的特性积累了大量的客户资源，利用现有的客户资源对辖内所有农户进行信息采集建立农户电子档案，在客户信息资源方面实现全覆盖。基于六度分割理论，将县域内所有农户建立家族关系联系后，便会形成一个立体网状结构，在这个网状结构里，将所有人的关系进行强弱加权处理后，可以得出更多有价值的信息。

判断信贷客户的经济实力。有句话叫做“你身边最好的6个朋友的总年收入的平均值就是你的收入”，将信贷客户资金往来密切的家族关系人和社会关系人作为判断条件，可以准确判断出信贷客户所从事行业、大体收入水平及所在社会阶层，为信贷决策提供依据。

判断信贷资金最终流向。核心业务系统与农户电子经济档案数据实时互动，核心业务系统将客户资金流向进行记录分析，关联有资金往来的家族关系人和社会关系人，从而实现可视化的现金流向图，对资金高度集中的客户进行重点管理，做出风险评估，保证信贷资金安全。

农村信用社在县域内客户基数大，县域内的大部分资金划转都通过农村信用社，业务量巨大，交易数据多，奠定了海量数据来源的基础，有较大的优势通过数据分析得到具有指导意义的结论。

（二）设计路径

1、贷前调查设计

⑴预期经营状况

在对辖内所有农户建立电子档案以后，从大量的本地样本中提取关键数据，如受教育程度、从事行业、收入水平、家族社会声望、家族所处社会平均阶层等，建立数学模型，将目标信贷客户的各项指标进行计算分析后得出该区域内目标客户经营行业预期的经营状况。

⑵真实资产水平

在统计目标信贷客户固定资产情况后，将目标信贷客户资金往来密切的关系人的固定资产和收入水平建模计算，如目标信贷客户固定资产与多个关系人平均资产相差过大，需考虑资产统计是否偏离真实水平。

⑶极限偿还能力

对于目标信贷客户的极限偿还能力计算，以家族成员总体资产负债、职业分布、社会阶层分布、收入程度、资金往来程度等作为条件，在大量采集样本调查的前提下建立模型，计算出家族其他成员可为目标信贷客户还款总额，得出目标客户极限偿还能力。

2、贷后管理设计

⑴资金往来对象调查

核心业务系统与农户电子经济档案数据互动后，在贷后对信贷客户资金往来对象进行观测，如目标信贷客户交易对象为未知，增加关系链接，并由客户经理对交易对象进行农户建档;当交易对象为其家族关系或社会关系时，提高关系强度;当交易对象为信贷客户贷款担保人或引荐人时，该笔贷款有借名贷款风险，需加强贷后管理。当多名信贷客户交易对象为同一人，则有“垒大户”或非法集资风险，及时的追踪管理并做出风险预警。

⑵资金过度集中节点重点调查

在立体网状结构中，目标信贷客户的1度交易对象有可能并不是指定的高风险客户，当资金从信贷客户流向他人，通过1度交易进入2度交易3度交易后，资金流向某特定交易对象，而该交易对象同时又接受其他人的资金往来，资金集中度过高，该交易对象风险度相应增加，则重点调查该交易对象的资金用途、经营情况等。

⑶现金流水账判断经营状况

由于绝大部分信贷客户无法提供财务报表，因此账户流水成为判断其经营状况的重要依据，在对贷前调查中客户预期经营状况的数据与贷后账户流水数据分析对比后，如大体吻合，仅需电话调查，如差距过大，则需前往实地调查其经营状况。

（三）建立民间融资公证平台

民间融资具有一定的自发性，债务信息无披露，民间借贷中借款人债务情况无法查证，由于民间融资的隐蔽性和分散性，信用社难以对信贷客户的民间集资或融资行为纳入负债总额进行审查，因此有必要建立民间融资公证平台。一方面规范借款合同和条款，降低交易风险，保证民间融资双方的正当权益。另一方面对每笔民间融资交易行为进行备案后实现数据共享，债权方可以通过公证平台进行融资交易后，查看交易对象的总负债规模，而农村信用社可以将信贷客户的负债信息采集后得到信贷客户的负债总规模，进行信贷管理决策，有效规避信贷风险。

三、基于大数据分析的信贷管理优势

基于大数据分析的信贷管理，可实现农村信用社信贷客户资源的可持续管理。将老一辈信贷人员主观判断方式改为以数据为基础的客观结论，同时将农户各项信息通过电子档案形式保存下来，有效地缩短新一代信贷人员成长周期。

实时监控信贷资金，使信贷风险实现可量化。通过大数据分析作为贷前调查和贷后管理的补充依据，能有效节约人力成本，提高信贷风险管控能力。

大数据分析也解决了农村信用社和农户之间的信息不对称问题，提高了双方互信。在农村信用社和借款人之间，大数据起到了很好的媒介作用，通过数据这一客观资料来解决农村信用社的贷前调查和贷后管理程序，并让农户获得更好的数据化资信能力，突破传统信贷借贷双方之间的距离隔阂，实现了信贷业务的扁平化管理。

从业务触发角度来看，大数据分析可以提前预知农户的资金需求。这也就是说，贷款的一切前置程序通过大数据分析模型和固定的数据标准已经准备完毕，只要农户有融资需求，后台系统会自动分析，完成贷前辅助调查，并协助信贷人员及时提供信贷资金，建立流程化的动态信贷管理，提高资金与需求的精细化匹配，并最终建立农村信用社与农户之间良好的信用生态。

参考文献

[1]陆岷峰.大数据分析在商业银行零售业务中的应用.金融理论与教学，2015，（4）;1-5.

[2]白莹，麻焕文.构建农村信用评价体系的探索与实践.内蒙古金融研究，2010，（11）;18-22.

[3]江志刚，臧正志，刘鼎.为农户信用档案安上“电子眼”.中国农村金融，2005，（3）;49-50.

[4]惠青.大数据时代山区农户信息服务创新研究.农业网络信息，2015，（10）;5-7.

[5]郭旺辉.“大数据”时代我国银行业金融信息化发展的趋势探讨.中国商贸，2015，（9）;70-72.

The Discussion on the Credit Management Mode of Rural Credit Cooperatives Based on the Analysis of Big Data

LI Weiwei

（Yangjiagou Sub-branch of Mizhi County Rural Commercial Bank，Mizhi Shannxi  718100）

Abstract：At present， the traditional credit risk management mode has restrained the development of the credit business of the rural credit cooperatives， while the advent of the era of big data provides the basis for the rural credit cooperatives to business reengineering with the help of the modern information technology means. Starting from the features of the credit business of the rural credit cooperatives， the paper discusses the new mode that the rural credit cooperatives take advantages of the information technology means to analyze and manage the credit business in the era of big data， and provides a reference for the rural credit cooperatives to make the strategic adjustment and change.

Keywords： big data; rural credit cooperatives; peasant household electronic archives

责任编辑、校对：苗文龙