李偉偉

摘 ? 要：當前，傳統(tǒng)的信貸風(fēng)險管理模式已對農(nóng)村信用社信貸業(yè)務(wù)發(fā)展形成制約，而大數(shù)據(jù)時代的到來，為農(nóng)村信用社借助現(xiàn)代信息技術(shù)手段對業(yè)務(wù)再造提供了基礎(chǔ)。本文從農(nóng)村信用社信貸業(yè)務(wù)的特性出發(fā)，探討了大數(shù)據(jù)時代農(nóng)村信用社利用信息技術(shù)手段分析及管理信貸業(yè)務(wù)的新模式，為農(nóng)村信用社進行戰(zhàn)略調(diào)整和變革提供參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);農(nóng)村信用社;農(nóng)戶電子檔案

中圖分類號：F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-0017-2015（11）-0079-03

農(nóng)村信用社從誕生的第一天起，就和農(nóng)民、農(nóng)業(yè)、農(nóng)村緊緊聯(lián)系在一起。隨著國有銀行逐步上收農(nóng)村地區(qū)的機構(gòu)網(wǎng)點，農(nóng)信社成為了支持“三農(nóng)”經(jīng)濟發(fā)展的主力軍。多年來，農(nóng)村信用社對農(nóng)村經(jīng)濟做出了突出貢獻，極大地促進了農(nóng)村經(jīng)濟商品化、市場化的發(fā)展。

一、當前農(nóng)村信用社信貸管理中的不足

當前，農(nóng)村信用社的市場定位是以小額貸款為主，目標群體為廣大的農(nóng)戶和微小企業(yè)，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)戶多種經(jīng)營的特點，以及中國社會傳統(tǒng)的年底收賬習(xí)慣，貸款期限根據(jù)市場需求一般都控制在1年期以內(nèi)，以上幾種原因形成了農(nóng)村信用社貸款每年年初集中發(fā)放、年底收貸、貸款筆數(shù)多的現(xiàn)狀。

每年一季度貸款集中發(fā)放期，縣級農(nóng)村信用社每個客戶經(jīng)理每天發(fā)放貸款少則三四筆，多則十多筆，而農(nóng)村信用社貸款的特點為“短、小、頻、快”，從申請到發(fā)放，最快只需要一個小時，沒有也不可能按照貸款操作規(guī)程中規(guī)定的每筆貸款都去深入細致地進行實地調(diào)查。貸前調(diào)查和風(fēng)險評估依靠的是資歷深厚的客戶經(jīng)理對縣域客戶的了解，以及和借款人多年打交道得出的主觀結(jié)論，有明顯的局限性。

縣域內(nèi)人口少流動性低，往往一個優(yōu)質(zhì)客戶有幾家信用社基層網(wǎng)點同時營銷，每個網(wǎng)點各自為政，信息互不相通，非常容易造成優(yōu)質(zhì)客戶多頭引薦的借名貸款，在不知情的情況下形成“壘大戶”，加大信貸風(fēng)險。另一方面，“壘大戶”現(xiàn)象產(chǎn)生的根本原因是單筆的小額貸款無法滿足優(yōu)質(zhì)客戶的資金需求，而農(nóng)村信用社的信貸客戶大部分從事個體經(jīng)營行業(yè)，缺少企業(yè)報表和手續(xù)，即使是優(yōu)質(zhì)客戶也很難獲得相應(yīng)的資金規(guī)模。

對于從事個體行業(yè)的貸戶，客戶經(jīng)理也無法對其經(jīng)營情況進行量化考察，只能依靠客戶經(jīng)理側(cè)面了解，每個客戶經(jīng)理存量貸款筆數(shù)大至幾十筆上百筆，工作量巨大，跟蹤檢查難度大，按照常規(guī)的貸后檢查工作要求，是無法實現(xiàn)的，且無法保證貸后檢查的真實性。因此貸款發(fā)放后，農(nóng)村信用社能做的，就是靠天吃飯，坐等還款，一旦出現(xiàn)大規(guī)模的經(jīng)濟下行環(huán)境，對普遍出現(xiàn)的風(fēng)險不能做出及時預(yù)判和管控。

二、運用大數(shù)據(jù)分析的信貸管理設(shè)計路徑

（一）思路

中國人注重血緣和親情，依靠血緣形成的家族群體類似于非正式的互助組織。因此在人口流動性較小的縣域范圍內(nèi)，對于農(nóng)戶信用評級應(yīng)將整體家族綜合情況作為條件納入信貸管理內(nèi)容。

數(shù)學(xué)領(lǐng)域的六度分割理論，也叫小世界理論，任意兩個陌生人之間所間隔的人不會超過六個，也就是說，最多通過六個中間人你就能夠認識任何一個陌生人。這種現(xiàn)象，并不是說任何人與其他人之間的聯(lián)系都必須通過六個層次才會產(chǎn)生聯(lián)系，而是表達了一個重要的概念：任何兩個素不相識的人，通過一定的方式，總能夠產(chǎn)生必然聯(lián)系或關(guān)系。

農(nóng)村信用社多年來支持縣域經(jīng)濟，由于其信貸產(chǎn)品的特性積累了大量的客戶資源，利用現(xiàn)有的客戶資源對轄內(nèi)所有農(nóng)戶進行信息采集建立農(nóng)戶電子檔案，在客戶信息資源方面實現(xiàn)全覆蓋?；诹确指罾碚摚瑢⒖h域內(nèi)所有農(nóng)戶建立家族關(guān)系聯(lián)系后，便會形成一個立體網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，在這個網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)里，將所有人的關(guān)系進行強弱加權(quán)處理后，可以得出更多有價值的信息。

判斷信貸客戶的經(jīng)濟實力。有句話叫做“你身邊最好的6個朋友的總年收入的平均值就是你的收入”，將信貸客戶資金往來密切的家族關(guān)系人和社會關(guān)系人作為判斷條件，可以準確判斷出信貸客戶所從事行業(yè)、大體收入水平及所在社會階層，為信貸決策提供依據(jù)。

判斷信貸資金最終流向。核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)與農(nóng)戶電子經(jīng)濟檔案數(shù)據(jù)實時互動，核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)將客戶資金流向進行記錄分析，關(guān)聯(lián)有資金往來的家族關(guān)系人和社會關(guān)系人，從而實現(xiàn)可視化的現(xiàn)金流向圖，對資金高度集中的客戶進行重點管理，做出風(fēng)險評估，保證信貸資金安全。

農(nóng)村信用社在縣域內(nèi)客戶基數(shù)大，縣域內(nèi)的大部分資金劃轉(zhuǎn)都通過農(nóng)村信用社，業(yè)務(wù)量巨大，交易數(shù)據(jù)多，奠定了海量數(shù)據(jù)來源的基礎(chǔ)，有較大的優(yōu)勢通過數(shù)據(jù)分析得到具有指導(dǎo)意義的結(jié)論。

（二）設(shè)計路徑

1、貸前調(diào)查設(shè)計

⑴預(yù)期經(jīng)營狀況

在對轄內(nèi)所有農(nóng)戶建立電子檔案以后，從大量的本地樣本中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如受教育程度、從事行業(yè)、收入水平、家族社會聲望、家族所處社會平均階層等，建立數(shù)學(xué)模型，將目標信貸客戶的各項指標進行計算分析后得出該區(qū)域內(nèi)目標客戶經(jīng)營行業(yè)預(yù)期的經(jīng)營狀況。

⑵真實資產(chǎn)水平

在統(tǒng)計目標信貸客戶固定資產(chǎn)情況后，將目標信貸客戶資金往來密切的關(guān)系人的固定資產(chǎn)和收入水平建模計算，如目標信貸客戶固定資產(chǎn)與多個關(guān)系人平均資產(chǎn)相差過大，需考慮資產(chǎn)統(tǒng)計是否偏離真實水平。

⑶極限償還能力

對于目標信貸客戶的極限償還能力計算，以家族成員總體資產(chǎn)負債、職業(yè)分布、社會階層分布、收入程度、資金往來程度等作為條件，在大量采集樣本調(diào)查的前提下建立模型，計算出家族其他成員可為目標信貸客戶還款總額，得出目標客戶極限償還能力。

2、貸后管理設(shè)計

⑴資金往來對象調(diào)查

核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)與農(nóng)戶電子經(jīng)濟檔案數(shù)據(jù)互動后，在貸后對信貸客戶資金往來對象進行觀測，如目標信貸客戶交易對象為未知，增加關(guān)系鏈接，并由客戶經(jīng)理對交易對象進行農(nóng)戶建檔;當交易對象為其家族關(guān)系或社會關(guān)系時，提高關(guān)系強度;當交易對象為信貸客戶貸款擔保人或引薦人時，該筆貸款有借名貸款風(fēng)險，需加強貸后管理。當多名信貸客戶交易對象為同一人，則有“壘大戶”或非法集資風(fēng)險，及時的追蹤管理并做出風(fēng)險預(yù)警。

⑵資金過度集中節(jié)點重點調(diào)查

在立體網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)中，目標信貸客戶的1度交易對象有可能并不是指定的高風(fēng)險客戶，當資金從信貸客戶流向他人，通過1度交易進入2度交易3度交易后，資金流向某特定交易對象，而該交易對象同時又接受其他人的資金往來，資金集中度過高，該交易對象風(fēng)險度相應(yīng)增加，則重點調(diào)查該交易對象的資金用途、經(jīng)營情況等。

⑶現(xiàn)金流水賬判斷經(jīng)營狀況

由于絕大部分信貸客戶無法提供財務(wù)報表，因此賬戶流水成為判斷其經(jīng)營狀況的重要依據(jù)，在對貸前調(diào)查中客戶預(yù)期經(jīng)營狀況的數(shù)據(jù)與貸后賬戶流水數(shù)據(jù)分析對比后，如大體吻合，僅需電話調(diào)查，如差距過大，則需前往實地調(diào)查其經(jīng)營狀況。

（三）建立民間融資公證平臺

民間融資具有一定的自發(fā)性，債務(wù)信息無披露，民間借貸中借款人債務(wù)情況無法查證，由于民間融資的隱蔽性和分散性，信用社難以對信貸客戶的民間集資或融資行為納入負債總額進行審查，因此有必要建立民間融資公證平臺。一方面規(guī)范借款合同和條款，降低交易風(fēng)險，保證民間融資雙方的正當權(quán)益。另一方面對每筆民間融資交易行為進行備案后實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，債權(quán)方可以通過公證平臺進行融資交易后，查看交易對象的總負債規(guī)模，而農(nóng)村信用社可以將信貸客戶的負債信息采集后得到信貸客戶的負債總規(guī)模，進行信貸管理決策，有效規(guī)避信貸風(fēng)險。

三、基于大數(shù)據(jù)分析的信貸管理優(yōu)勢

基于大數(shù)據(jù)分析的信貸管理，可實現(xiàn)農(nóng)村信用社信貸客戶資源的可持續(xù)管理。將老一輩信貸人員主觀判斷方式改為以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的客觀結(jié)論，同時將農(nóng)戶各項信息通過電子檔案形式保存下來，有效地縮短新一代信貸人員成長周期。

實時監(jiān)控信貸資金，使信貸風(fēng)險實現(xiàn)可量化。通過大數(shù)據(jù)分析作為貸前調(diào)查和貸后管理的補充依據(jù)，能有效節(jié)約人力成本，提高信貸風(fēng)險管控能力。

大數(shù)據(jù)分析也解決了農(nóng)村信用社和農(nóng)戶之間的信息不對稱問題，提高了雙方互信。在農(nóng)村信用社和借款人之間，大數(shù)據(jù)起到了很好的媒介作用，通過數(shù)據(jù)這一客觀資料來解決農(nóng)村信用社的貸前調(diào)查和貸后管理程序，并讓農(nóng)戶獲得更好的數(shù)據(jù)化資信能力，突破傳統(tǒng)信貸借貸雙方之間的距離隔閡，實現(xiàn)了信貸業(yè)務(wù)的扁平化管理。

從業(yè)務(wù)觸發(fā)角度來看，大數(shù)據(jù)分析可以提前預(yù)知農(nóng)戶的資金需求。這也就是說，貸款的一切前置程序通過大數(shù)據(jù)分析模型和固定的數(shù)據(jù)標準已經(jīng)準備完畢，只要農(nóng)戶有融資需求，后臺系統(tǒng)會自動分析，完成貸前輔助調(diào)查，并協(xié)助信貸人員及時提供信貸資金，建立流程化的動態(tài)信貸管理，提高資金與需求的精細化匹配，并最終建立農(nóng)村信用社與農(nóng)戶之間良好的信用生態(tài)。

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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

責(zé)任編輯、校對：苗文龍