大数据在农村金融机构中信用风险的分析

杨婷婷

摘 要：农村金融机构中的信用风险只制约经营稳健性与发展良好性的关键因素。习近平总书记曾在中央经济工作会议中提出“三大攻坚”包含着金融风险，攻克难题，必须从实际的角度出发寻找对策，结合大数据可以通过对人们在互联网中的信息与信用相关数据，从而杜绝隐患产生，为机构提供良好的运作环境。

关键词：大数据;农村金融机构;信用风险;分析

良好的信用是促进金融机构良好发展，降低不良率以及确保良好的信贷资质。结合我国大部分农村金融机构在数据收集、分析等工作中的现状来看，欧变存在工作方式传统、技术含量较低、准确性不足等问题，导致与客户信息的差异性[1]。通过大数据的应用，不仅能帮农村金融机构搜集准确、真实的信息，还能促进金融机构安全、稳定的运行。

一、农村金融机构中信用风险分析

（一）外部因素

结合当前我国大部分农村金融机构存在信用风险的问题来看，主要分为外部原因与内部原因。外部原因主要包含外界经济环境的影响，随着我国经济低迷与产业结构的调整，再加之农村金融机构在形式、规模、水平等方面极易受到市场与经济环境的影响，所以存在资金周转困难的问题;社会金融风险传导问题。农村环境由于大部分人没有信誉意识，并且在文化水平、个人素质等方面出现严重的参差不齐现象，导致客户存在不良贷款、恶意贷款等问题，出现风险传导[2];经营管理不善问题。在市场经济繁荣时期，金融机构出现对客户的过度授信、扩张、偏离主营等问题，导致出现上下游供应链的欠款、资金断链、担保圈风险传导等问题;处理恶意欠贷较为困难，农村金融机构在进行贷款收缴时主要采取诉讼与现金清收两种途径，而在清收过程中清收力度不足、来源不足、对抵押物品估值过高变现困难、诉讼过程复杂、时间较慢等问题，为清收工作带来非常大的难度。

（二）内部因素

内部原因主要存在与农村金融机构内部的运行机制、人员等问题，例如经营管理方向存在偏差、内部控制力度不足、建设团队不完善等问题。通过内部措施的整顿与加大执行力度，并结合大数据资源提供的内容以及科技手段对客户信用级别进行全方位的判断与分析，杜绝信用风险为机构金融带来负面的影响[3]。

二、利用大数据进行风险防控对策

（一）提高对大数据在农村金融机构中作用的认知与重视

大数据的应用已经成为我国各行业实现创新与发展的重要途径，随着我国工业从3.0升级为4.0后，产业模式不断从传统专项新颖，而利用大数据也已经成为金融行业的一种趋势，并成为现代化的时代背景。在大数据时代的背景下，利用哦大数据提供金融服务主要通过网络数据库中的海量信息为客戶提供一定的资金，例如车贷、房贷、学贷等[4]。大数据的融合可以促进农村金融机构的比那个，通过服务终端实现大量数据的搜集整理，从而为客户提供服务，弥补了传统信贷中信息来源不明、个人评级不严谨等问题，为金融行为提供精准的内容，具备较高的科学性与依据性。随着我国两会的召开，农村经济问题成为各人大代表与政委等热议的话题，不同的电商平台逐渐从“海淘”浪潮中转型为“村淘”，农村“互联网+”的建设也不断扩大规模，京东、阿里巴巴等企业也加大了在农村金融中的投入，所以在金融机构中利用大数据，不仅是一种安全、稳定的工作途径，也是当下农村金融机构发展的趋势。

（二）建立科技化建设，积极建立奖惩机制

积极结合大数据等新颖的科技手段与农村金融机构的融合，可以加强对风险的预警与把控能力，通过人员的培训、教育、考核等活动，促进人员科技手段的应用。例如，进行员工分层培训工作，提升人员的金融管理能力与风险意识的生成，同时促进人员的专业素养与操作意识的提升。并且，在实际工作中，要加强金融机构中领导的个人决策、创新、团建能力，促进金融机构团队的整合。加强人员科技化手段、现代化工作模式的运行，利用大数据手段对客户分析，采取FICO、SPSS modeler等全方位掌握顾客个人信用相关信息，为借贷等行为提供安全、稳定的工作环境[5]。

同时，可以在机构内部建立奖惩机制，通过检验人员对大数据的认识、实际应用熟练度等内容进行“先进员工”评级，促进员工积极性，让员工在工作中能够完善使用FICO、SPSS modeler等工具掌握客户个人的信息资料，从而降低金融活动潜在风险。通过大数据对信息内容的挖掘与分析，可以对贷款的客户评级、授信额度、贷款发放、后续管理等全程进行模拟分析，把潜在金融风险降至最低。

（三）加强风险管控，促进内部管理机制生成

结合市场来看，农村金融机构与客户的真实信息存在着一定的不对称性、信用信息收集不完全、贷款行业较为集中以及内控机制不全面等问题，造成金融机构的信用风险增加。结合当前大部分农村金融机构对客户的信用评级模式来看，普遍存在以客户的基本行为标准进行信用的判定，但是在搜集信息中存在来源不定、人为操作等原因，导致信用评级缺乏真实性与依据性，不能站在客观的角度进行客户的分析，所以通过结合大数据，利用SPSS modeler工具对客户个人进行信用评级来全面掌握客户的个人资料，从而为信贷工作提供现代化、有保障的工作途径。

三、结束语

综上所述，农村金融机构中存在的风险主要有外部与内部两种因素，在传统的信贷服务模式中，对数据来源的不确定与个人信用评级的不准确等因素是导致信贷风险的主要因素之一。通过与大数据的结合，可以有效利用数据收集、模拟、分析等方式建立客户个人全面、完整的信息，并通过分析软件进行个人信誉度评级，从而为信贷工作提供准确、科学、安全的保障，在确保降低机构金融风险的前提下促进农村金融机构科技化、现代化的发展。

参考文献：

[1]潘晓亮，李因果. 农村金融大数据下小额信贷与农民收入的实证研究[J]. 中国集体经济，2019（34）：29-30.

[2]焦卢玲. 探索农村金融机构大数据生态构筑之路——2019年农商银行及省联社大数据生态建设研讨会顺利召开[J]. 中国金融电脑，2019（12）：66-75.

[3]李勃. 大数据背景下农村金融体制创新策略研究[J]. 大众投资指南，2020（12）：21-22.

[4]兰虹，江艳平，许婷. 基于大数据视角下的农村金融发展路径研究——以成都为例[J]. 西部经济管理论坛，2018，29（02）：11-16.

[5]申谋. 贵州农经网大数据与农村金融融合发展实践探索[J]. 经济师，2017（04）：162-163.