多源涉农数据融合构建新型农业经营主体信用评价模型和授信增级

　　在金融聚焦乡村全面振兴的背景下，市场上仍存在农贷产品单一、覆盖率低、适配性不强、业务发展不均衡等问题，不利于中小型经营主体及普通农户获取有效的金融服务。北京安农信息科技有限公司通过融合多源涉农数据，利用大数据、人工智能、地理信息、卫星遥感等技术，研发针对新型农业生产经营主体客群的普惠金融信贷产品，为金融机构提供通用、普适、标准化的农贷示范产品解决方案。
 

　　北京安农信息科技有限公司采用线上线下相结合的方式为广大新型农业经营主体客群提供纯信用农业经营贷款服务，线上通过大数据风控模型审核，线下由银行客户经理核实客户经营真实性和准确性。将十余种涉农数据、行内数据、客户申请数据、工商司法数据、征信数据等进行融合，利用机器学习构建大数据量化风控模型，给予银行科学客观的授信及用信决策建议，为金融机构的业务风险控制提供精准可靠支持，降低金融风险。
 

　　一是原始数据质检，提升数据质量。运用数据及时性检查、关联性检查、唯一性检查、规范性检查、准确性检查、逻辑性检查、完整性检查等方法检查三农原始数据质量，形成标准化、通用化的质检规则。依据质检结果对三农数据运用插值法、前后值填充法、离群点检测法、标准化/归一化法、文本清理法等方法进行治理，形成上百条标准化的数据治理规则，支持金融机构“拿来即用”。
 

　　二是建立指标变量库，优化数据应用。建立一套适用于三农普惠金融产品的指标变量库。该指标变量库中列明每个指标变量的来源、准确性、覆盖度、证据权重(WOE)、信息价值(IV)、权威性、加工逻辑、更新频率等，供金融机构使用。
 

　　三是一站式服务，赋能农贷产品建设。面向产品立项全过程，包括涉及的数据、模型和表现，以及金融机构内各部门在农贷产品建设中的职责、工作内容、关键节点、项目交付物等各类问题，提供一站式专业服务，满足金融机构高效、高质量、低成本的快速上线，服务近百万三农客户，累计授信规模上千亿、放款金额超百亿元。