CDO赵千里讲述了“农业中大数据征信”。

　　未来，大数据、云计算、人工智能等前沿技术在农业领域的应用，将从农业种植、管理到销售，以及与农业相关的气象、土壤、水文等各个方面，加快农业与信息技术的深度融合，使农业从一个古老的产业变身为新潮的“数字产业”。2017IEBE国际电子商务博览会暨未来农业峰会，天创信用作为最早一批进入农业征信领域的企业受邀出席，CDO赵千里作为企业代表发表了以“农业中大数据征信”为主题的演讲。以下是本次演讲的整理稿。

　　一、农村金融市场大但难点多

　　我们测算农业金融市场在10万亿左右，可以说是一座非常大的金矿。但是就目前而言，农业金融实际做起来仍然非常困难。因为农业自身的特点决定它目前有很多的劣势。第一是信息化程度低。第二是农业经营小微分散。第三是收入波动大。第四是缺乏有效抵押物。土地目前还不能直接做抵押。这些劣势导致了目前整个农业金融服务是很难的。因为对于金融机构来说，获取农户的风险情况的成本太高。

　　二、大数据征信辅助解决农业金融中的风控难点

　　在农业金融的征信中，大数据征信起着非常重要的作用。具体需要通过三个方面才能够解决整个农业征信或者整个农业金融当中所面临的困境。第一是数据，第二是模型，第三是工具。首先是数据，数据是整个征信或者整个农村金融风控的基础。目前央行征信数据库当中覆盖的客户群体，有效客户群体为3.7亿个左右，但是我国的农民接近有7个亿。这两者之间的重合是非常小的。可以说，绝大部分的农民，在央行的征信数据库里是没有数据的，所以仅仅通过央行的征信数据去评估一个农民的风险是很难的。

　　因此在中国农村征信市场当中，其实数据并不是多和少的矛盾，而是有和无的矛盾。数据都没有，你是无法做征信和金融的。天创一开始就从农业征信入手，与有数据的机构来合作。

　　有数据的机构可以分两类，第一类机构是农业当中的核心企业。比如信息网、中国化肥网等。因为农业本身是一个很大的产业，它里面有相当多的核心企业，核心企业拥有的数据就是它的产业链条上的农户，atv，农户的生产经营信息、交易数据，对于征信和风控而言都是非常有价值的，这是天创的一个合作对象。

　　还有一类客户是地方政府。尤其是县一级的政府，政府拥有很多辖区内农户的基本数据，这个数据对于征信和金融来讲是非常有价值的。所以天创在做农村征信之初，目标就是与这两类机构合作，这也是天创关键的合作伙伴。

　　有了数据之后，你就需要对它进行模型的构建。比如做一个数据的评分模式，像支付宝里面的芝麻信用积分就是通过信用模型计算出来的，农业信用也需要构建这样的一个模型。

　　天创建立了一个信用模型的基本框架，从家庭信息、偿债能力、经营能力、信用记录与信息稳定程度5个维度进行分析、论证与建模，评价农户的信用情况。

　　在做这5个维度之前有一个前提，就是需要了解农户所在的行业细分领域。因为农业非常特殊，它用到的数据、评估方法、评估、计算的权重都非常依赖于它所在的领域。这就需要针对不同细分行业进行专门研究与建模。比如养猪这个行业，其中有一个非常关键的指标，叫猪粮比即生猪价格比例和玉米价格比例。这个比例可以反映出养猪行业的盈亏水平。

　　有了信用评分后，我们需要判断放款多少合适，这就是授信额度评分。授信额度评分主要看三个，偿债能力、行业指数、信用评分，通过三个指标做出一个基本的评分。这其中还有其它的影响因素，比如资产负债情况、利润情况等。

　　还有就是工具。传统的农业征信和金融方式，atv，就是靠纸和笔。它的整个效率是非常低的，我们必须提高风控的效率。天创把工具分成三类，第一类是信息采集工具。第二类是信用管理工具。第三类是风险决策工具。信息采集工具在农业中非常重要，因为农业当中的数据很多需要靠线下人员去线下采集，好的信息采集工具能大大提升信息采集效率。数据采集来之后，就需要通过信用管理工具。这个管理包括对数据进行处理和分析并形成一份信用报告。在其中可能会涉及到很多的模型和策略，这需要有一个统计决策工具去管理这些模型和策略，提升整个效率。