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多源涉農(nóng)數(shù)據(jù)融合構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體信用評(píng)價(jià)模型和授信增級(jí)

2025-02-13 14:16:43來(lái)源:國(guó)家數(shù)據(jù)局 閱讀量:18485 評(píng)論

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  在金融聚焦鄉(xiāng)村全面振興的背景下,市場(chǎng)上仍存在農(nóng)貸產(chǎn)品單一、覆蓋率低、適配性不強(qiáng)、業(yè)務(wù)發(fā)展不均衡等問(wèn)題,不利于中小型經(jīng)營(yíng)主體及普通農(nóng)戶(hù)獲取有效的金融服務(wù)。北京安農(nóng)信息科技有限公司通過(guò)融合多源涉農(nóng)數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)、人工智能、地理信息、衛(wèi)星遙感等技術(shù),研發(fā)針對(duì)新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體客群的普惠金融信貸產(chǎn)品,為金融機(jī)構(gòu)提供通用、普適、標(biāo)準(zhǔn)化的農(nóng)貸示范產(chǎn)品解決方案。
 
  北京安農(nóng)信息科技有限公司采用線上線下相結(jié)合的方式為廣大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體客群提供純信用農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)貸款服務(wù),線上通過(guò)大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型審核,線下由銀行客戶(hù)經(jīng)理核實(shí)客戶(hù)經(jīng)營(yíng)真實(shí)性和準(zhǔn)確性。將十余種涉農(nóng)數(shù)據(jù)、行內(nèi)數(shù)據(jù)、客戶(hù)申請(qǐng)數(shù)據(jù)、工商司法數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合,利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建大數(shù)據(jù)量化風(fēng)控模型,給予銀行科學(xué)客觀的授信及用信決策建議,為金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制提供精準(zhǔn)可靠支持,降低金融風(fēng)險(xiǎn)。
 
  一是原始數(shù)據(jù)質(zhì)檢,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。運(yùn)用數(shù)據(jù)及時(shí)性檢查、關(guān)聯(lián)性檢查、唯一性檢查、規(guī)范性檢查、準(zhǔn)確性檢查、邏輯性檢查、完整性檢查等方法檢查三農(nóng)原始數(shù)據(jù)質(zhì)量,形成標(biāo)準(zhǔn)化、通用化的質(zhì)檢規(guī)則。依據(jù)質(zhì)檢結(jié)果對(duì)三農(nóng)數(shù)據(jù)運(yùn)用插值法、前后值填充法、離群點(diǎn)檢測(cè)法、標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化法、文本清理法等方法進(jìn)行治理,形成上百條標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)治理規(guī)則,支持金融機(jī)構(gòu)“拿來(lái)即用”。
 
  二是建立指標(biāo)變量庫(kù),優(yōu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用。建立一套適用于三農(nóng)普惠金融產(chǎn)品的指標(biāo)變量庫(kù)。該指標(biāo)變量庫(kù)中列明每個(gè)指標(biāo)變量的來(lái)源、準(zhǔn)確性、覆蓋度、證據(jù)權(quán)重(WOE)、信息價(jià)值(IV)、權(quán)威性、加工邏輯、更新頻率等,供金融機(jī)構(gòu)使用。
 
  三是一站式服務(wù),賦能農(nóng)貸產(chǎn)品建設(shè)。面向產(chǎn)品立項(xiàng)全過(guò)程,包括涉及的數(shù)據(jù)、模型和表現(xiàn),以及金融機(jī)構(gòu)內(nèi)各部門(mén)在農(nóng)貸產(chǎn)品建設(shè)中的職責(zé)、工作內(nèi)容、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、項(xiàng)目交付物等各類(lèi)問(wèn)題,提供一站式專(zhuān)業(yè)服務(wù),滿(mǎn)足金融機(jī)構(gòu)高效、高質(zhì)量、低成本的快速上線,服務(wù)近百萬(wàn)三農(nóng)客戶(hù),累計(jì)授信規(guī)模上千億、放款金額超百億元。
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