
大数据助力金融精准扶贫
打赢脱贫攻坚战,金融精准扶贫是不可或缺的重要环节。那么,如何实现大数据技术与金融精准扶贫的高度耦合,实现金融精准扶贫目标?首先需要做的就是将大数据的理念充分地延伸,改变传统的金融精准扶贫思维,为提升金融扶贫资源的效率创造坚实的现实基础和制度环境。
在不久前召开的全国金融工作会议上,习近平总书记强调,要建设普惠金融体系,加强对小微企业、“三农”和偏远地区的金融服务,推进金融精准扶贫。在此之前,《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》已经给出了金融支持脱贫攻坚的一揽子政策。然而,随着国家对金融精准扶贫的不断强调,要真正有效地提升贫困地区金融服务水平,推进金融精准扶贫,则需要通过更为具体细致的机制来解决金融精准扶贫过程中的许多问题。现实中,大数据技术在其他领域的成功应用为契合这一机制要求提供了可能。具体来说,大数据助力金融精准扶贫,主要体现在将信息提取、决策支持、预测评估等方面的大数据技术和思维应用于金融精准扶贫领域。
精准识别金融扶贫需求
习近平总书记多次指出,精准扶贫的关键是要把扶贫对象摸清搞准,做到精准扶贫、精准脱贫、精准到户、精准到人,找对穷根,明确靶向。对于金融精准扶贫来说,不仅要识别扶贫对象,还要精准识别扶贫对象的金融需求。只有这样,才能将宝贵的扶贫资金和金融服务用在刀刃上,实现金融的精准滴灌。所以金融需求的精准识别是金融精准扶贫工作的前提。在目前的金融扶贫工作中,普遍采用的识别模式是量化处理采集到的信息,首先对贫困人口进行识别,然后提供相应的金融产品和服务。此种方式隐含的一个假设是贫困人口金融需求的同质化,而这往往容易造成金融资源的错配和浪费。在大数据视阈下,基于数字化处理技术,不仅可以在原有数据上进行分析,还可以结合外部数据提取个性化的信息。譬如,通过对扶贫对象的生产、生活情况和贫困地区金融基础设施数据进行分析,识别扶贫对象不同的金融需求,进而提供差异化金融帮扶产品和服务,则可以提升金融扶贫和受助对象金融需求的契合度。
动态配置金融扶贫资金
融通扶贫资金是金融支持精准扶贫的根本要求。中共中央党校做的一份县委书记研修班学员的问卷调查显示,县域政府推进精准扶贫的首要难点为缺少资金,具体表现为:扶贫资金的多头管理、审批环节过多、获取条件苛刻、缺乏统筹使用的自主性、实施主体不专业等问题。究其根源,目前的大部分金融精准扶贫都是以贫困地区当地政府和县域金融机构为主导,普遍通过产业扶持方式进行脱贫。对于产业扶贫项目中出现的变化,现有的扶贫资金管理模式不能及时作出反应,影响了扶贫资金的合理配置。此外,对于扶贫项目缺少长期的规划,扶贫资金的流向也容易受到地方政府短期目标的干扰。国家统计局2011年的调查显示:2009年项目村、项目户希望得到的扶贫项目与2010年实际实施保持一致的比例分别为5.7%和25.4%。通过大数据技术,可以改变扶贫资金的投入使用和监管方式。不仅可以对扶贫项目的资金使用情况进行跟踪,还可以对扶贫项目开发和运行进行动态预测,降低扶贫资金错配的概率,实现扶贫资金的合理流动。同时,运用大数据技术对扶贫项目进行动态评估,优先引导扶贫资金再次投放到效果较好的项目中,优化资金投向结构,提高扶贫资金的使用效率。
有效供给金融扶贫服务
从总量上看,金融扶贫服务的供给存在明显的不足。根据银监会的数据,截至2016年底,城镇和农村每万人拥有银行类金融服务人数的比例为329∶1,城乡金融服务的差距巨大导致全国农户贷款余额仅占国内各项贷款余额总数的6.64%,为7.08万亿元。可见,金融服务渠道不畅已经成为导致城乡金融服务巨大差距的重要原因。需要强调的是,金融扶贫服务不仅仅是简单地发放扶贫贷款,不同的扶贫主体对金融服务的需求是存在差异的,这就要求从供给端做好金融扶贫服务的加减法,拓展金融扶贫服务的渠道,避免“一刀切”式的金融服务供给方式。大数据技术的应用为这一目标的实现提供了可能,通过确定扶贫对象的实际金融需求,设计制定可行的金融扶贫方案,进而针对扶贫项目提供个性金融服务,提升金融扶贫服务的多样性和有效性。
协同防控金融扶贫风险
金融扶贫的信贷风险主要有两个来源:一方面,贫困地区的扶贫项目多是属于资源密集和劳动力密集型产业,项目的收益受自然环境和宏观经济形势变化的影响非常大。当出现自然灾害或者经济整体下行压力加大时,扶贫项目的预期收益就会大打折扣,产生不良贷款的几率也会随之提高。另一方面,长期以来农村信用担保体系发展不健全,缺少能够提供信用担保服务的机构和有效分散信贷风险的机制。这对于构建普惠金融体系,降低小微企业和“三农”贷款的征信成本产生了潜在的障碍。大数据技术通过采集分析扶贫对象的信用数据,整合碎片化的信用信息,打破数据资源的“信息孤岛”,形成统一的信息共享平台。这对确定授信额度、降低交易门槛、提升普惠金融的风险控制能力有着无法比拟的优势。同时,构建普惠金融的“大数据”网络体系,建立控制金融风险的协同管理平台,有利于形成合力对金融市场进行监督管理,提升金融扶贫的风险抵控能力。
强化宣传金融扶贫知识
习近平总书记多次强调,扶贫必扶智、阻止贫困代际传递。教育是阻断贫困代际传递的重要途径。国家统计局2015年的数据显示,文盲群体的贫困发生率(14.5%)远高于高中群体的贫困发生率(4.7%)。作为金融扶贫工作中的主体,扶贫对象的态度和观念很大程度上可以影响金融扶贫的效果。现实中,由于受到经济条件和文化条件的限制,多数贫困人口对于金融扶贫内容并不充分了解,这也就降低了贫困人口参与金融扶贫的积极性和主动性。譬如,由于传统的观念和习俗,很多贫困地区的人口并没有认识到扶贫贷款和扶贫赠予的区别,信用意识缺失,这也就大大影响了普惠金融扶贫的信用体系建设。对此,可以发挥大数据技术在信息联通中的作用,通过数据挖掘,精准识别出贫困人口的教育层次,提供有针对性的金融扶贫教育解决方案,帮助扶贫对象与信息化、网络化的社会接轨,及时了解金融扶贫知识,尽快参与到金融扶贫工作中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09