商业银行线上涉农贷款风险及防控策略探究

◎王一鸣 闫洪举

引言

涉农贷款是农村经济的主要正规金融资金来源，包括农户贷款、农村企业贷款及各类组织涉农贷款（杜金泉等，2020）。当前农村金融尤其是涉农贷款仍面临一些难题亟需解决。例如，农村信贷市场信息不对称问题突出，农户面临严重的信贷配给（何广文、刘甜，2018）；农户与金融机构存在明显的信息不对称问题，部分贫困地区的创业农户甚至存在信用空白的现象（马小龙，2020）。在此背景下，互联网金融成为降低农村金融服务成本、扩大农村金融客户群体、有效缓解农村客户抵押不足难题的重要途径（钱昉晗，2020），成为解决我国农村金融供需矛盾的创新途径（阚立娜、王晓星，2019）。

当前，线上涉农贷款已成为商业银行布局互联网金融的重要领域。准确把握线上涉农贷款风险特征，建立具有针对性的风险防控体系，是决定未来线上涉农贷款投放规模和高质量发展的关键因素，也是极具必要性和紧迫性的研究课题。基于此，本文将深入探究大数据、人工智能背景下线上涉农贷款所表现出的风险类型，提出相应风险防控建议，以期为线上涉农贷款高质量发展提供支撑。

线上涉农贷款风险类型

涉农贷款风险可划分为自然风险、商业化风险、信用风险、操作风险、欺诈风险等，无论是对于线上贷款还是线下贷款，这些风险都是较为常见也是非常重要的风险来源，本文将其定义为传统风险。线上涉农贷款对移动互联网、大数据、人工智能算法等新兴技术具有较大的依赖性，使得涉农贷款出现了一些较为突出的新的风险形式，诸如数据风险、技术风险、模型风险等，本文将其定义为新兴风险。此外，随着业务流程以及业务形式的变化，操作风险、欺诈风险等传统风险类型在线上涉农贷款业务中表现出了一些新的特征，传统的欺诈风险、操作风险防控体系也面临巨大挑战。

基于此，本部分将首先简要阐述自然风险、商业化风险、信用风险等传统风险，然后分析数据风险、技术风险、模型风险等新兴风险，最后阐述操作风险、欺诈风险等在线下、线上涉农贷款上的不同表现。

（一）传统风险类型

1.自然风险

自然风险是指农业生产中遭受的如旱灾、洪涝、寒潮等不可控的自然因素给农业生产带来损失的风险，自然风险的形成存在不可控性、周期性，具有种类多、频率高、强度大等特点（李娟等，2020）。涉农贷款主要用于受自然灾害影响较大的种植业、养殖业等。虽然我国农业现代化水平不断提升，但对自然风险抵抗能力弱的问题仍较为突出，尤其是近年来极端天气出现频率不断增加，对农业生产带来的冲击更是不容忽视。在受到自然灾害冲击时，农业生产受到较大影响，将直接影响农户第一还款收入来源，使其还贷能力减弱，最终使自然风险转化为不良贷款。此外，自然风险通常具有区域性特点，可能会导致同一区域内同时产生较多的不良贷款。

2.商业化风险

商业化风险主要指农产品在通过市场转化为商品的过程中，由于市场供需变化、价格波动等因素导致农户在经济上遭受损失的风险，是由于农户缺乏对农产品市场信息的有效认知，农户生产通常具有盲目性特征，农产品价格波动较大，农户收入波动较大而产生的风险。目前，我国农业生产的蛛网效应仍较为突出，影响农产品商业化风险的因素仍相对较多，商业化风险也相对较大。商业化风险是涉农贷款较为重要也较为常见的风险来源之一，通常具有不确定性、覆盖面广等特征，商业银行在开展涉农贷款业务过程中更应加强对商业化风险的预判，以提高防控能力。

3.信用风险

信用风险主要是指借款人无法按照规定时间履约而出现的风险，是涉农贷款中最为常见且较为重要的风险类型，是风险防控的重中之重。目前，我国农村信用体系建设稳步推进，但是农户信息不完整、可信度低的问题仍较为突出，农村大数据体系建设仍任重道远，部分农户信用观念淡薄、履约意识相对较弱等问题仍较为突出。在此背景下，涉农贷款信用风险风控仍面临较大挑战，这也使得开展线上涉农贷款业务的矛盾逐渐显现：一方面，开展线上涉农贷款需要依赖完整的农村大数据体系、完善的信用体系，与目前农村信用体系建设不健全、“三农”大数据体系建设不完善之间存在矛盾；另一方面，开展线上涉农贷款业务需要依赖良好的金融生态环境，与目前我国农村金融生态环境仍待完善之间存在矛盾。

（二）新兴风险类型

1.数据风险

数据是线上涉农贷款快速发展的基础，也是大数据风控手段能够广泛应用的支撑。袁江、刘青（2020）指出，大数据风控的前提是数据的完整、安全和保真，但内外部数据不完整、数据质量存在真实性风险仍是商业银行面临的较为突出的问题。因此数据风险成为互联网信贷面临的新型挑战之一。

综合现有研究，以及线上涉农贷款流程以及大数据风控特点，本文认为，数据风险主要源于数据真实性、有效性和时效性的不足。具体分析如下：

第一，数据真实性不足。无论是对于线上涉农贷款的授信额度测算还是风控管理，都需要依赖海量数据，包括银行内部数据、从第三方采集获取的数据，甚至是客户自己提供的数据，但目前对第三方采集获取数据以及客户提供数据的交叉验证能力不足，因此其真实性难以保证。在数据真实性不足的情况下，必然会导致建模结果的偏差，产生过度授信、风控不到位等问题，从而带来数据风险。

第二，数据有效性不足。在授信及风控建模时，选择质量差、解释性差的“脏数据”，则会导致模型结果的偏差，或者选择的样本数据不具有代表性，产生“以偏概全”的数据样本偏差，同样会导致数据的无效性，从而带来数据风险。

第三，数据时效性不足。在移动互联网和大数据时代，数据的维度更加丰富，数据量也将越来越大，数据质量的影响因素也随之增多。李默涵、李建中（2016）指出，数据质量会随着时间的流逝迅速下降，因此在数据质量的各个维度中，数据时效性扮演的角色至关重要。随着时间的变化，客户的行为模式可能发生变化，数据将发生变化，数据中的隐含信息也必将发生变化。在此情形下，如果依赖时效性较差的数据建模，其结果也必将产生偏差，导致授信或者风控的偏差，继而导致数据风险。

无论是对于传统的线下涉农贷款，还是对于现有的线上涉农贷款，数据风险始终是其不可忽视的风险因素之一，尤其是线上涉农贷款对于大数据的依赖特征更加明显，在授信和风控环节更加依赖维度高、体量大、数据类型复杂的大数据，其数据风险也相应更加突出。因此，数据风险防控成为数字化时代线上涉农贷款业务的重要一环。

2.模型风险

模型风险主要是指在涉农贷款审批、风险识别等环节由模型自身缺陷或使用错误而无法准确识别借款人风险类型带来的风险，例如在训练、测试时都没有问题，将其应用到真实生产环境中模型的有效性降低。模型风险可以看作操作风险的一种具体表现形式，都是由不完善或有缺陷的内部程序导致。目前，商业银行对人工智能算法在风险评估领域的应用力度不断加大，风险暴露点也将随之增多。模型风险主要包括模型缺陷产生的风险和模型使用不当带来的风险，具体分析如下：

第一，模型缺陷产生的风险。模型缺陷主要是指模型设计偏差、模型泛化能力差、模型稳定性差等问题导致的输出结果偏差，使得信用审批、风险预警等出现偏差，产生过度授信、风险预警不到位、无法有效识别风险点等问题。其中，模型设计偏差主要是指未能选择有效的模型，导致对数据重要隐含信息的挖掘不充分。模型泛化能力差主要是指模型测试阶段效果较好，但是应用与部署阶段效果不佳。模型稳定性差主要是指风险模型在不同时间段数据或者不同数据集上的表现效果不一致，尤其是机器学习等算法存在一定的不稳定性，会导致输出结果的不稳定，继而容易产生偏差。

第二，模型使用不合理产生的风险。模型使用不合理主要是指在特定场景、区域使用有效的信贷风控模型，在未经适用性、扩展性分析的情形下，将其应用于其他业务场景、或者不同区域，从而导致模型解释能力下降，结果出现偏差，带来产生风险的可能。例如，将线下信贷产品设计的授信、风控等模型直接套用在线上信贷产品上，则会产生模型使用不当带来的风险。

因此，对于线上涉农贷款而言，模型风险防控是整个风险防控体系的关键。如果使用存在缺陷的模型或者不具有适用性的风险，则会导致无法准确评估其信用风险、操作风险等常见的风险，难以形成对线上涉农贷款业务发展的有效支撑。

3.技术风险

金融科技的进步是线上涉农贷款快速发展的重要支撑，其中涉及的技术风险同样不容忽视。袁康（2021）指出，金融科技自身也存在一定的技术风险，例如技术漏洞、系统缺陷、技术失灵，在风险来源和风险构成上也表现出更加复杂、更加独特的特征。袁江、刘青（2020）指出，互联网技术是把双刃剑，在提高效率的同时，也会产生技术风险。朱骅（2020）指出，网络技术风险和信贷技术风险是技术风险的主要表现形式，网络信息技术导致的风险可能会让整个业务流程出现瘫痪，信贷技术风险则会导致网络信贷业务无法有效评估风险类别。

综合现有研究，以及线上涉农贷款业务流程和客户特点，本文认为，技术风险主要包括两个维度：

第一，网络安全风险。网络安全风险主要是指线上涉农贷款所依赖的数据传输网络所产生的风险。为构建完整农户画像，各商业银行均加大多维度数据采集力度，数据的跨主体、跨平台流通、整合与治理成为常态，在数据传输与存储过程中，数据传输系统或存储系统存在被攻破的风险，出现数据泄漏、被篡改、数据失真等问题的可能性不断增加，继而给商业银行或者客户等带来一定风险。

第二，终端安全风险。线上涉农贷款对贷款办理系统、掌上银行等终端具有较大依赖性，如果这些终端存在漏洞，则会带来一定风险，即终端安全风险。例如，通过伪造正版应用，诱骗借款人按照相应指引步骤填写相关信息，从而窃取借款人的账号、密码、身份证号等敏感信息，尤其是涉农贷款面向的客户对此类伪造应用的识别能力较低，导致产生风险的可能性不断提升。

（三）线上信贷与线下信贷交叉风险类型

1.操作风险

根据巴塞尔委员会的定义，广义上的操作风险是指由不完善或有问题的内部程序、人员及系统或外部事件所造成损失的风险（林龙腾、沈利生，2012）。本文所指操作风险是狭义上的，即由内部程序、人员及系统而产生的风险，外部事件所造成的风险本文纳入欺诈风险范畴。操作风险伴随在银行业务的各个环节，对于涉农贷款而言，更是频发、高发。随着线上信贷业务的数字化、线上化不断提升，其操作风险也出现了一些新的表现形式。因此，本部分从传统操作风险和新兴操作风险两个维度阐述线上涉农贷款面临的操作风险。

（1）传统操作风险

对于涉农贷款而言，操作流程相对复杂，涉及流程环节相对较多，如准入、审批、放款、贷后管理等，人工参与环节较多，由此产生操作风险的可能性会相对较大。

从贷前环节来看，贷前调查真实性、有效性难以保证。对于涉农贷款而言，数据相对缺乏，很多数据都是依靠农户提供，而客户经理相关经验和实际调查不足，导致数据的真实性和可靠性难以保证，为后续信贷业务的审批、审核、授信等环节留下了较大的风险隐患。

从贷中和贷后环节来看，涉农贷款农户分布较为分散、距离网点较远，客户经理管户半径通常较大，客户经理无法严格按照相关制度对发放的贷款进行贷中和贷后审查，导致贷中、贷后检查不及时，出现相关风险隐患，或者限于客户经理的能力和经验不足，无法全面分析和判断农户的生产经营变化情况与财务状况，当农户的生产经营或者外部环境发生变化时，客户经理难以识别，因而导致对农户信用风险的识别、预警和处置存在一定滞后，导致贷中检查和贷后管理在风险防控中的作用难以发挥。

（2）新兴操作风险

线上涉农贷款将许多人工环节转为线上化、自动化操作，实现了操作风险的实时识别和智能管控，缓释或消除了一些流程或环节的操作风险，但是又衍生出了一些新的操作风险。具体来说，银行县域支行或者城镇网点的信贷客户经理金融科技应用能力相对较低，而线上涉农贷款通常会涉及较多的系统、平台或者终端设备，其操作复杂性相对较高，操作风险产生的可能性也将更高。此外，线上涉农贷款的客户群体科技应用能力相对较低，因而会导致一些传统线下涉农贷款未涉及的风险表现形式，如线上涉农贷款业务无法顺利开展或者不当操作导致信息泄露等，即产生外部操作风险。

2.欺诈风险

通常来讲，欺诈风险属于操作风险的范畴，但由于其发生的普遍性及一旦发生即带来损失的特征，故本文将欺诈风险作为一种独立的风险类型讨论。由于线上涉农贷款对移动互联网、金融科技等新兴技术具有很强的依赖特征，欺诈风险同样也表现出了一些新的特征。为此，本部分将从传统欺诈手段和新兴的欺诈手段两个维度探究欺诈风险。

（1）传统欺诈风险

欺诈风险可分为内部欺诈和外部欺诈。内部欺诈主要指员工故意骗取、盗用财产或故意违反法律、监管规章或银政政策制度导致的损失，违规违法放贷、盗取挪用资金等是常见的内部欺诈风险（陆岷峰、徐博欢，2018）。外部欺诈主要表现为第三方欺诈、抢劫、盗取资产的行为，而骗取银行贷款是常见的外部欺诈风险类型之一。根据欺诈的类型不同，可划分为信息欺诈、身份欺诈和用途欺诈（钟雪灵等，2018）。

（2）新兴欺诈风险

线上涉农贷款会在一定程度上降低虚假操作尤其是内部员工人为造假的可能性，继而降低内部欺诈风险。在线上涉农贷款业务开展中，数字身份和物理身份核验难度将提升，借款人真实身份、信用水平的识别难度将会更大，商业银行也将面临更高的、更大范围的新兴欺诈风险，并且出现的欺诈手段也是传统线下涉农贷款极少涉及的。例如，线上涉农贷款在贷款申请端采用了互联网、移动设备等新渠道、新技术，涉农贷款全线上化操作进程也逐步加快，黑产团伙也可更为便捷地批量制造虚假申请。此外，随着生物识别技术的发展，其认证的唯一性、丰富性、稳定性得到了提升。典型的认证方式包括指纹识别、声纹识别、虹膜识别和人脸识别等，但其安全性、准确性和方便性仍有待提升。例如，目前出现的利用照片基于2D摄像头的人脸识别系统，通过真人佩戴假体道具破解活体检测，从而绕过用户认证非法获取权限，这无疑也会极大提升欺诈风险的可能性。

线上涉农贷款风险防控建议

（一）加强金融风险防范知识宣传

加强金融风险防范知识宣传，提高客户识别和防范金融风险的能力，既是商业银行提升金融服务水平、承担社会责任的要求，也是为营造良好金融信用环境、提高线上涉农贷款风险防控水平的重要举措。

1.加强对借款人信用意识提升的宣传教育。商业银行应依托银行网点、掌上银行和微信公众号等线上、线下渠道，以及客户经理走村入户开展贷前、贷后调查等机会，多措并举，加大对农户信用意识的宣传教育，引导农户逐步树立诚信理念，争做诚实守信的模范，为营造良好的农村信用环境、持续的信用体系建设奠定基础，为线上涉农贷款在县域和农村地区的高质量发展提供支撑。

2.加强对借款人反诈骗能力的宣传教育。商业银行应通过线上、线下多种形式，向农户讲解如何辨别和防范金融风险，讲解如何辨别正规金融产品服务，讲解非法集资和电信网络等常见诈骗“套路”，加强对借款人采用移动客户端申贷、用信等方面的指导，从而为线上涉农贷款健康发展提供良好的外部环境。

（二）加强“三农”大数据体系建设

加强“三农”大数据体系建设，做好数据风险防控，是提高线上涉农贷款风险防控能力的关键。

1.创新动态化数据采集方式

随着数字乡村、乡村振兴、智慧农业等一系列国家战略的大力推进，以及互联网、物联网等现代信息科技手段的快速发展，农业农村数字化、智能化程度不断加快，商业银行应紧紧抓住农业农村数字化快速发展的良好机遇，提高科技应用能力和外部合作能力，创新动态化数据采集方式。

一方面，探索建立基于卫星遥感的数据采集模式。借助农业遥感技术、物联网等手段，可实现对种植面积测量、农作物长势监测、产量预测等功能，实现对农业大数据的采集、处理、分析与可视化，可替代传统的依赖人工核实的模式。另一方面，加大数字农业产业链相关布局。数字化农业产业链可以实现农产品生产、加工、储运、销售和消费等环节的集合。相关产业链也会带来商流、物流、资金流、信息流等大量动态化、场景化、批量化数据，可为商业银行线上涉农贷款等多项业务的开展提供重要支撑。

2.加大数据挖掘与应用力度

加大内外部数据挖掘与应用力度是提高线上涉农贷款风险防控能力的关键，是解决数据利用效率低下、数据对风险支撑能力弱的关键。一方面，商业银行应着重解决数据提取应用过程中专业能力要求高、操作流程复杂等难题，提高数据的易用性。另一方面，组建“三农”大数据分析师队伍，提高“三农”大数据应用水平，建立大数据驱动的风险防控模式。

（三）加强人工智能算法在风险识别中的应用

机器学习等人工智能算法在处理复杂数据、高维度数据、海量数据方面的优势能够解决线上涉农贷款快速发展所产生的困境，积极探索人工智能算法在线上涉农贷款业务全流程中的应用，将有助于提高风险防控能力，也将有助于提高放贷效率。

1.加强机器学习在风险评估中的应用

目前，贷款审批等诸多环节仍需进行人工审查，被审查用户的数据是否存在异常主要依赖于相关人员的经验判断，从复杂多维度的数据中挖掘出异常数据无疑存在较大困难，而机器学习可以提供解决方案。例如，机器学习可通过无监督算法等方法实现对异常值的检测，继而寻找出数据或者行为异常的用户，然后再通过人工方式做重点核实，这无疑会提高工作效率，提高审查精度。

相较于传统统计学方法或者基于专家经验规则的风险评估模型，机器学习不仅可以挖掘结构化数据所隐含的信息，更可以挖掘行为数据等非结构化数据的信息，更能推动从数据资源向数据资产的转变。因此，在线上涉农贷款信用风险识别等环节，应进一步探索建立基于机器学习、深度学习等人工智能算法的风险评估方法，提高风险评估与识别的精准化水平。

2.探索知识图谱在风险防控中的应用

知识图谱可将不同的个体或实体连接到一起，得到一个关系网络，为从“关系”的角度去分析问题提供了一种重要工具。例如，可将借款人的消费信息、资产信息、社会关系等信息整合到知识图谱，从而进行分析和预测。目前，知识图谱在反欺诈、异常分析等领域取得了一定的进展。

线上涉农贷款投放具有较强的区域特征，尤其是其面向客群主要在县域和农村地区。对于县域和农村地区而言，熟人社会更加突出，个体间的关系属性更加紧密。在此背景下，如果能够建立借款人的知识图谱，一方面可以更加精细地建立农户个人精准画像，提高对农户风险水平的认知能力，另一方面可以通过静态分析和动态分析等异常分析手段做好贷后管理，做好数据真实性审查。

3.建立业技融合联合团队

随着机器学习等人工智能算法的不断成熟、计算机计算能力的快速发展，大样本数据的处理、分析与挖掘变得更为简单，基于大数据的风险建模已成为现实，风险因素的识别也变得相对更加容易。但相较于传统的风险建模，以大数据、机器学习等为基础的信贷风险建模，更需要业务和科技的相互辅助及相互融合。

一方面，采用机器学习等人工智能算法构建大数据背景下的风险评估模型需要具备专业的数据处理、模型构建、模型训练能力，这就要求具备统计学、机器学习等知识背景的技术专家。例如，数据是风险建模的基础，而线上信贷数据通常具有样本不均衡、幸存者偏差、样本数据同值或缺失等特征，同时随着大数据的快速发展，文本数据乃至图片数据、视频数据等非结构化数据隐含的重要信息在风险识别中同样至关重要。此时，如果不具备专业的数据处理能力，则难以实现对特征向量的有效处理，继而难以建立具有较高识别能力的风险评估模型。

另一方面，采用机器学习构建大数据背景下的风险评估模型需要具备业务能力、业务逻辑专家的支持。与传统的需要因果关系支撑的统计学建模方法相比，机器学习、大数据等更多关注的是变量之间的相关关系。然而，相关关系比因果关系更为浅层、更为表象，且在一定情况下，相关关系并不存在业务意义。因此，如果缺乏对风险因素背后业务逻辑的剖析和挖掘，则该建模结果的应用性、推广性和稳定性可能相对较差，缺乏实际意义。此时，就需要相关业务专家根据业务逻辑、业务流程、业务实践等知识提出专业性的建议，为机器学习建模特征变量的筛选等提供业务指导。

因此，建立大数据、机器学习等驱动的线上涉农风险评估模型的关键和基础是需要具有统计学、机器学习等专业背景的技术人才，以及具有信贷业务背景和风险研究实践领域的业务人才，打破科技和金融业务之间的边界，实现科技为金融赋能、业务实践为科技提供指导，实现业技融合，最终为构建精准的信贷风险防控模型提供支持。

（四）加强新兴风险防控

数据风险、技术风险、模型风险，以及数字化转型背景下的欺诈风险、操作风险所表现出的新的方式，也需重点关注。目前，商业银行在开展线上涉农贷款业务过程中，相关风险类型涉及相对较少。但新兴风险更具破坏力，其相应的声誉风险也将更大，更应做好相关风险的防控工作。

1.加强数据风险防控

本文在加强“三农”大数据体系建设的论述中，对于如何提高数据真实性、数据有效性和数据时效性等提出了相关建议。因此，此部分将重点阐述如何提高客户相关数据在多系统、多环节传输过程中的安全性。

线上涉农贷款涉及环节多、数据多、涉及主体多，应重点加强数据隐私保护，做好数据风险防控。一是借助匿名技术、加密存储技术、隐私保护技术、访问控制技术等科技手段，做好数据发布、数据存储、数据挖掘、数据使用等环节的全生命周期数据隐私保护。二是在对接外部政务数据、第三方数据的过程中，要加强数据传输方式的管理，例如通过拷贝、电子邮件方式直接获取、传输外部数据，这无疑使得数据泄露的风险进一步加大。

此外，随着国内法律法规的逐步健全和监管的加强，数据合规使用也已经成为防控领域的重点内容之一。因此，在开展线上涉农贷款业务过程中，由数据的不合规使用导致的风险值得深入关注。一是加强外部引入数据的收集使用、信息的更新与保存、信息披露和共享等方面的管理制度建设。二是要加强终端用户数据的授权、掌银用户数据采集等方面的制度管理。

2.加强技术风险防控

第一，针对移动金融客户端所面临的风险，如被篡改、破解、修改本地文件等风险，采取针对性措施对应用程序本身进行加密保护，大幅增加外部黑客攻击的难度，降低由外部攻击导致的信息泄露、篡改等诸多风险。此外，商业银行应加强与专业第三方安全公司合作，做好钓鱼欺诈、界面劫持等相关技术风险防控工作。

第二，商业银行应通过多种渠道、多种方式引导农户下载客户端应用的正规方式，防止客户下载山寨版应用，做好金融风险提示工作，提示农户谨慎进入不确信的网站，并不要将自己的个人信息随意泄露，以免导致相应风险的发生。

第三，加强对外联技术风险的防范，制定严格的外部应用接入规范，增加规范审核、安全检测等机制，建立有效的应急机制，一旦接入的外部应用出现安全漏洞，要及时做好临时限制和屏蔽工作。

3.加强模型风险防控

2020年7月，中国银保监会发布《商业银行互联网贷款管理暂行办法》（下称《办法》）指出，风险模型的管理包括开发测试、评审、监测、退出等环节。从严格意义上来讲，某些商业银行线上涉农贷款还存在一些线下信息采集、审批等环节，并不是《办法》中规定的互联网贷款类型，但是也应按照相关办法建立风险模型管理机制，尤其是在机器学习和大数据等不断应用于涉农贷款风险评估领域的背景下，建立风险模型的管理机制更为重要。除了《办法》的相关规定之外，结合线上涉农贷款业务风险模型需要，本文进一步阐述补充其风险模型管理的相关建议。

（1）加强对风险模型稳定性的监测

对于线上信贷数据而言，数据背后包含的是客户的行为信息，客户的行为是多样的也是多变的，例如对于不同年龄阶段的客群、不同经济实力的客群、不同区域的客群都存在较大的差异性，因此在采用机器学习建立风险防控模型时，必须充分考虑数据的内在特征，测试模型在不同客群上的表现差异与稳定性。只有针对不同客群，建立起具有差异化参数的机器学习模型，确保模型的有效性与稳定性，才能实现风险模型的有效管理。

（2）建立风险模型的试点与推广机制

目前，探索建立基于机器学习的线上信贷风险防控模型缺乏相关实践经验，相关研究也相对缺乏，并且《办法》中也明确提出禁止商业银行将风险管理模型的职责外包，并应加强风险模型的保密管理工作。因此，建立基于机器学习的风险评估模型将面临一系列挑战，例如数据挖掘人才的缺乏、相应模型在生产环境中的适用性、面向客群复杂等问题。

为此，需要在严格遵守风险模型管理机制的基础上，进一步探索建立风险模型的试点与推广机制，以确保相关模型能够真实有效。一方面，商业银行应鼓励科技实力强、数据积累相对丰富的分行，积极开展模型研发试点，探索机器学习算法、深度学习算法在授信审批、贷后管理等各环节的应用，建立总分联合团队，开展相关研究，在严格遵守《办法》模型管理办法的基础上，积极开展相关研究成果的试点与落地工作。另一方面，在推广过程中，要充分考虑不同客群、不同区域的特点，建立与区域发展特点相匹配、与客群特点相匹配的模型。

4.加强新兴操作风险防控

操作风险也是一种不可忽略的风险类型。尤其是在数字化转型背景下，商业银行线上涉农贷款涉及的操作风险防控更为重要。一是加强科技培训，防控因县域支行客户经理金融科技水平低、系统操作不熟练带来的风险。二是降低系统操作难度，要加强对基层支行客户经理的调研，根据相关反馈意见，不断优化相关系统，打造操作简单、界面友好的相关系统。

5.加强新兴欺诈风险防控

线上涉农贷款欺诈风险防控的关键是身份识别与认证，是解决借款人申请者物理身份与数字身份相对应的问题。目前，一些商业银行线上涉农贷款采用线下数据采集与线上申贷放贷相结合的方式，有效降低了物理身份与数字身份不匹配的概率，降低了欺诈风险发生的可能性。但是，随着线上化程度的不断提高，身份认证对于线上涉农贷款业务的重要性不断提升，尤其是对于防范伪冒申请、虚假申请之类的风险，将起到第一道风险防线的作用。例如，采用手机动态验证码、身份证、“OCR+活体检验”等方式对客户进行多要素验证，实现对客户数字身份与物理身份是否一致的有效识别。

结论

本文研究了线上涉农贷款常见的风险类型，与传统线下涉农贷款一样，自然风险、商业化风险、信用风险、操作风险、欺诈风险等仍是较为常见的涉农贷款风险类型，但是线上涉农贷款主要是依托大数据、金融科技等新一代信息科技手段，继而导致操作风险、欺诈风险又出现了一些新的演变形式。此外，线上涉农贷款也出现了传统涉农贷款没有涉及的风险类型，例如数据风险、模型风险、技术风险等。

本文认为，线上涉农贷款为商业银行在县域和农村地区开展贷款业务提供了便利，为解决农村、农业领域的融资难、融资贵提供了一种有效方式，但是线上涉农贷款也将面临更加复杂的风险防控挑战，加之移动互联网的快速发展，金融机构间、个体之间的联系也更加紧密，风险传播速度、力度也将更大，贷款风险对商业银行乃至对整个社会也可能会产生更大冲击。在此背景下，加强线上涉农贷款风险防控尤其是数据风险、技术风险等新兴风险防控将更为重要。