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数据猿专访农信互联魏春:如何在养猪场实现“普惠金融”?

【数据猿导读】 现在,大数据正在各个行业掀起普惠金融的浪潮,真正的“普惠金融”离我们或许真的不远了。

数据猿专访农信互联魏春:如何在养猪场实现“普惠金融”?

来源:数据猿 记者:大文

上周,一家网络借贷平台在纽交所上市的消息又一次引燃了媒体舆论。在网贷平台飘扬在华尔街的旗帜背后,隐藏着公众对于网贷平台的种种担忧:草率授信、天价利息、暴力催收,由此带来的各种社会新闻屡见不鲜,但依然能抓到公众的眼球。

与传统银行贷款相比,网络借贷平台对于借款人资料审核相对简单,有些甚至称得上“零门槛”;同时审查手续简便,抵押物可以是有形资产,例如房子、商铺、车子等;也可以是无形资产,产权、证券、股票等。再加上其极高的资金配置效率,网贷甚至一度被炒作为“传统银行的终结者”,实现普惠金融的希望之光。

但随着一批不合规网贷平台被取缔,沸沸扬扬的“P2P大潮”戛然而止,留下一地鸡毛。在热度过去之后,网贷平台和银行们终于想清了答案:网贷相较于传统银行小额贷款,如何体现其优势?银行又如何应对网贷带来的挑战?

答案是:大数据

网贷简便的审查手续和高效的资金配置流程是与传统银行小额贷款的根本优势,但如果一味追求快捷方便,不良贷款率一定会让投资人望而却步。网贷平台和银行所面临问题的本质就是:如何在保证较低的坏账率的同时,让资金高效的流转,真正实现普惠金融?

大数据征信成为了网贷平台和银行的必然选择。就目前较成熟的企业征信评级所构建的信用体系来看,根据当前采集的企业信息进行加工、整理、计算后得出的评级,较高的评级可以帮助企业获得更高效、更优质的服务。企业信用评级综合考虑了企业的综合素质、管理水平、竞争力、社会信用记录、财务状况等信息。

那么,大数据征信与传统的企业评级的区别是什么呢?对于小微企业而言,单纯使用成熟的评级系统显然费时费力。尤其我国拥有数量巨大的小微农企,他们对互联网的接受度较低,就连目前最成熟的企业征信体系都无法服务他们,更何谈“普惠金融”?

2017年10月25日,由数据猿主办的 “2017金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”峰会在北京举行,数千名业界优秀企业及领导人、投资人、专家学者参与了此次峰会。会间,数据猿对北京农信互联科技有限公司金融事业部总经理魏春进行了专访

北京农信互联科技有限公司成立于2015年,是一家致力于用互联网改变农业的中国农业互联网+金融平台生态圈企业。在农信互联的网站上,企业简介为:“践行协作、颠覆、快、极致体验的创业理念,专注于成为服务三农的农业互联网平台运营商。已初步建成“数据+电商+金融”三大核心业务平台,以联网科技、金融服务带动全国农村发展,推动中国农业智慧化转型升级。”

与工业一样,农业发展也有着1.0、2.0和3.0的说法。农业1.0时代对应于传统农业社会,其特征是一家一户分散经营、自给自足,技术水平较低,耕作主要依靠人力和畜力,对风调雨顺、地力水源等自然因素依赖度高。农业2.0时代开启于近代以来的工业社会,其特征是工业革命的成果逐渐反哺于农业,机械、化肥、农药等工业品广泛使用,农业基础设施全面改善,“靠天吃饭”的局面得到较大改观,农产品“量”的问题基本解决。农业3.0时代则发端于后工业社会和信息化社会,它既是对农业2.0时代的继承,也是对农业2.0时代的超越;它的技术水平更高、生产效率更高,同时也更加个性化、更具丰富性;它不仅满足“量”的需求,也能很好地满足“质”的要求。总之,这是一种完全不一样的、颠覆性的农业。

对于中国来说,农业的重要性不言而喻,但我国农业发展距离“农业3.0”依然有着不小的距离。魏春告诉数据猿,农信互联主要面向小微农企、农户提供金融服务,但受限于农业数据化程度低,所获得的数据静态、碎片化且不完整,农信互联针对农业进行了全方面的布局:通过推进农业3.0的建设、促进农业信息化获得数据,通过数据为农业提供金融服务,反哺农业生产。

农信互联已建成“数据+电商+金融”三大核心业务平台,在其平台上搭建的垂直产业生态圈已涵盖猪联网、田联网、渔联网、企联网等。旗下包括农信金融信息公司,农信小额贷款公司,农信保险经纪公司,厦门农信渔联公司,重庆农信生猪交易公司,智农科技公司等。

魏春举了一个例子:养殖生猪的农户在农信互联享受金融服务时,需要考虑的除了其身份特质、信用历史等因素外,还需考虑到其养殖场的经营状况,例如每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数(PSY)。此项指标既可以衡量母猪的繁殖力,同时也可以衡量一个猪场的饲养管理水平。农林牧渔,每个行业都有着不同的征信指标。对于小微农企和农户来说,这样的评价体系显然更加适合他们。

在如今的互联网时代,传统的借贷历史数据已经不能很好地反映个人或者企业的信用评级,大数据征信采用了社交、电商、运营商以及搜索数据等数据源,并根据自身的业务模式建立相应的信用评级模型。农信互联针对农业开发的“个性化”模型正是其中的典范。

尽管现在人们获得金融服务的渠道已经得到稳步增加,但全球仍有30亿人未能充分享受到金融业的服务。他们获得高质量的储蓄、信贷、保险和支付服务的机会有限,或者根本没有机会接触到这些服务。而现在,大数据正在各个行业掀起普惠金融的浪潮,真正的“普惠金融”离我们或许真的不远了。(大文)


来源:数据猿

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