提高金融扶贫精准度--《中国金融》2016年12期
提高金融扶贫精准度
【摘要】：正随着"四个全面"战略不断推进,贫困地区发展和贫困人口脱贫的任务更加紧迫,迫切需要发挥金融助推脱贫攻坚的作用。坚持创新发展,提高金融扶贫精准度明确金融扶贫的对象,解决好"扶持谁"的问题。目前扶贫部门已经开展了建档立卡工作,对全国农村贫困人口实行进村入户调查,建立精准扶贫大数据信息平台,真实全面反映贫困村贫困户情况。金融系统要加强与扶贫部门的沟通对接,实现扶贫信息数据互联互通,
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F323.8【正文快照】：
随着“四个全面”战略不断推进,贫困地区发展和贫困人口脱贫的任务更加紧迫,迫切需要发挥金融助推脱贫攻坚的作用。坚持创新发展,提高金融扶贫精准度明确金融扶贫的对象,解决好“扶持谁”的问题。目前扶贫部门已经开展了建档立卡工作,对全国农村贫困人口实行进村入户调查,建立
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京公网安备75号大数据该如何用来精准扶贫？
金融扶贫在精准扶贫工作中的地位非常重要，但在以往的工作中存在两大难点，一是难以精准地识别贫困户，二是难以精准地制定有效的扶贫措施。如今通过大数据技术和大数据理念，这两个难点都可以得到有效解决。
“从申请贷款，经历了贷前调查、授信到最终发放贷款，只用了3天时间。”近日，收到浙江江山农村商业银行“扶贫再贷款”资金30万元发放到位的短信通知，之前也有过贷款经历的江山市某水产养殖场业主陈某连称“没想到”。
原来，陈某经营的某水产养殖场，吸收了附近多名村民在此打工，其中优先录用了几名低收入农户。陈某有意扩大经营规模，解决更多的农户、低收入农户就业难题，却为资金短缺问题伤透了脑筋。
在与江山农商行联络员沟通的过程中，陈某了解到该行推出的“扶贫再贷款”项目，主要对象为生产及经营地位于江山市市辖区内，年龄在18至60周岁，有贷款意愿、有就业或创业潜质并具备一定还款能力、讲信用的建档立卡贫困农户和帮扶建档立卡贫困户脱贫的农民专业合作社、家庭农场、专业大户等新型农村经营主体。
看到自己的条件都符合，陈某便准备好相关材料，提交了贷款申请。而之所以能在这么短时间内获得授信，要归功于银行系统的大数据应用平台。从受理贷款申请后，江山农商行经办人员坐在办公室内，从民政部门提供的低收入农户数据库中一键输入，便可以核实其帮扶建档立卡贫困户情况，免去了以前需要到所在行政村、乡镇调查核实的麻烦。
上面的场景，只是金融系统通过大数据技术进行精准扶贫的缩影。对此，元素征信的大数据专家告诉我们：“金融扶贫在精准扶贫工作中的地位非常重要，但在以往的工作中存在两大难点，一是难以精准地识别贫困户，二是难以精准地制定有效的扶贫措施。如今通过大数据技术和大数据理念，这两个难点都可以得到有效解决。”
精准识别贫困人群
2015年底，中共中央国务院出台了《关于打赢脱贫攻坚战的决定》。决定指出：“健全精准扶贫工作机制。抓好精准识别、建档立卡这个关键环节，为打赢脱贫攻坚战打好基础，为推进城乡发展一体化、逐步实现基本公共服务均等化创造条件。对建档立卡贫困村、贫困户和贫困人口定期进行全面核查，建立精准扶贫台账，实行有进有出的动态管理。”
目前，精准扶贫台账已在各地广泛应用。凉山州是全国有名的贫困地区，在凉山州市委党校工作的尤初，经常要讲扶贫政策、扶贫管理方面的课程。他告诉我们：“大数据目前在凉山州的扶贫工作中广泛应用，通过建档立卡，可以有效地识别贫困户。由于贫困群体往往无法从衣着、住所面貌等外在条件简单评判，而通过大数据平台中的房产数据、私家车数据、银行存款数据等作为贫困户识别否决项，能够避免之前部分地区出现的拥有私家车还被识别为贫困户的情况。而凉山州在各区域贫困项目和资金安排上，又综合考虑了建档立卡数据，分类施策，使得扶贫工作更有针对性。”
在江山农商行工作的姜勇看来，银行业机构在进行“金融扶贫”时，通过大数据，可以有效节省人力信审成本，提高审批效率，他说：“有了大数据系统，提高了效率不说，还确保了数据的准确性，最终确保扶贫贷款资金精准到位，帮助业主扩大生产经营规模，解决更多的低收入农户就业，实现有限贷款资金的价值最大化。”
据统计，自今年8月以来，江山农商行借助大数据平台，快速核实发放了“扶贫再贷款”专项资金81笔，累计发放贷款金额达2000万元。
元素征信的大数据专家认为：“概括来说，扶贫利用大数据可以做到高效、有序、精准。通过专业化信用信息服务，降低信息收集成本，以往通过人工耗费数天甚至数月的调查，如今可以一键完成。这样就提高了扶贫效率，促进经济社会发展。”
精准实施扶贫措施
列夫·托尔斯泰说，幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭则各有各的不幸。这句话，对贫困地区同样适用。生活在贫困地区的贫困人口，其贫困原因往往各有各的原因，这也使得对贫困地区实施扶贫政策时，在政策制定上难度很大的原因之一。
对此，元素征信的大数据专家认为：“通过大数据技术，可对贫困户的年龄、性别和致贫原因做综合分析，通过对贫困人口大数据分析，可以提高制定扶贫政策的精确性。比如，如果通过分析得出某地的贫困人口中因病致贫比例较高，就可以将扶贫资金更多地应用到提升当地的医疗卫生水平上来;如果当地的青壮年人口贫困比例高，就可以将扶贫资金应用于青壮年人口的技能培训、激励当地的劳动密集型产业发展上。总之，通过大数据技术，在扶贫上可以精准地分类施策，从而将‘输血式扶贫’转变为‘造血式扶贫’，并通过数据追踪，杜绝扶贫资金被挪用、挤占，甚至个别人利用扶贫资金中饱私囊等现象。”
虽然，利用大数据技术，可以从多角度、多层面对扶贫对象、扶贫措施分析，为扶贫提供科学的决策依据，但目前很多部门的大数据还未完全做到协同，“信息孤岛”现象还在一定程度上存在，这也在一定程度上影响了金融扶贫政策制定的有效性。
对此，某扶贫部门工作人员建议:“要发挥大数据在扶贫中的重要作用，消除‘信息孤岛’，可以走‘政府牵头、企业主导、市场运作’的道路，即通过政府购买数据服务的方式，鼓励大数据公司通过合理、合法的市场合作、市场购买手段，更多地积累数据，使得大数据能够真正地‘大’起来，并通过对这些数据的开发，设计出适合扶贫决策的大数据产品，从而为扶贫决策提供更优质的服务。”
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美国信息经济学家、人工智能创始人赫伯特&西蒙说，后工业时代的本质是信息时代，人类社会面临的中心问题，将从如何提高生产力转变为如何更好地利用信息来辅助决策，利用信息技术来服务生产、进行金融创新。
大数据就涉及到对海量信息的处理。它通过一种前所未有的方式对海量的数据信息进行分析，以获得巨大价值或者深刻洞见。随着产业的发展和技术的进步，大数据正逐渐颠覆金融业务的形态，使得金融服务更加精准、效率更快。股市行情、银行业变革、保险理赔&&这些与我们生活息息相关的金融领域在大数据发展中不断更新迭代。
为此，「财经」V课特别策划了&大数据的商业应用&专题课程，邀请九次方大数据创始人、贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿为我们解读大数据在商业应用的各个领域。
「财经」V课第14期
&大数据的商业应用&专题第三讲：
以下为内容精选：
保险业利用大数据转变盈利模式
2016年年初，中国保险行业协会发布报告显示：2015年中国互联网保险保费收入高达2234亿元，比2011年增长近69倍。从销售渠道来看，互联网保险总保费收入中的占比上升至9.2%。在传统保险业中，保险代理人的素质及人际关系网是业务开拓的关键因素。而如今互联网保险总保费的逐渐上升，不仅说明了客户对保险代理人的依赖性减弱，也让保险公司获取更多更标准的用户数据，通过对数据的分析，保险公司可以推出更精准更多样化的保险服务。
除此之外，保险业还可能利用大数据寻找全新的盈利模式。王叁寿认为，保险公司掌握了用户在医院的出诊记录，比如医院名称、主治医生信息、用药信息以及仪器治疗的信息等，可以用上述的数据信息去做医药研发的分析，从而得到不同医院在诊断不同病症上的优势与特点、开出的药物效果等信息。
银行业利用大数据精准营销
在王叁寿看来，未来银行主要是利用大数据解决两个问题，一是精准营销，二是风险控制。在精准营销方面，他举例称有大数据公司与北京银行的合作。北京银行利用该公司提供的数据接口来做数据分析，北京银行想知道目标地区周围有多少家公司，就能通过数据库找到了目标地区的3600万家企业的数据标签，甚至可以提供所有企业的办公地点、办公时长、公司注册地点，以及公司的招聘情况。
王叁寿分析称，如果一家公司开展大规模的招聘，有两个可能性，一个是团队不稳定，另一个是公司处于急速扩张阶段、急需用人。对此，银行将根据具体情况来更加精准评判该公司能否成为自己的潜在客户。
金融机构利用大数据控制风险
中国银监会发布数据显示，2015年四季度末我国商业银行不良贷款余额12744亿元，较上季末增加881亿元；商业银行不良贷款率为1.67%。上述数据的背后，除了经济下行导致的逾期风险上升的原因之外，银行在风险控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因。
王叁寿举例说，如果有三个合伙人想要在银行大量贷款，通过大数据公司，可以分析工商企业注册信息。&这三人频繁注册小贷公司、担保公司、互联网金融公司、农业公司、园林公司、绿化公司、贸易公司，还有一些电脑科技类的公司。&王叁寿认为，注册如此大量的公司，又在具体业务上疑窦丛生，就存在着搞非法集资的可能性。银行可基于此作为评判风险的因素之一。
利用大数据对股市进行预测
在互联网市场，随着用户的增加，大数据的作用会逐步发挥。信息的多样性和相关性，会使得预判和预见成为可能。在股市中，大量用户的行为数据会增加预见性，也是对以前仅靠经验来预测股市的一种补充。&比如现在把微博的数据、互联网的数据、新闻数据拧合在一起，发现了股民的情绪与整个新闻的趋势是对股票有影响的&，王叁寿说，一旦这种数据持续发酵，将可能对股票有非常大的传导效应。
王叁寿称，不管是传导效应还是蝴蝶效应，可以运用大数据来进行股市研判。但值得注意的是，市场有瞬变性，投资本身亦有风险，根据以往经验，相比判断一个股市板块，运用大数据来分析个股涨跌，更加具有不确定性。
（文字整理：丁越、易东明）
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当前位置：&>&&>&&>& > 大数据时代精准扶贫思考
大数据时代精准扶贫思考
[提要] 随着“十三五”的到来，全面建成小康社会的任务日渐紧迫，精准扶贫成为实现全面小康社会的关键之举。精准扶贫是相对粗放式扶贫提出的概念，是指针对贫困地区的“特色”而制定专属性的扶贫计划。“大数据时代”的兴起，为精准扶贫提供了新的视角，可以使定位更加精确，扶贫更加精准。
　　关键词：大数据；精准扶贫 　　中图分类号：C913.7 文献标识码：A 　　收录日期：日 　　我国目前适用的贫困线是2014年确定的，即农村人均纯收入低于2，800元可判定为贫困人口。按照此标准，我国仍有14个集中连片特困地区，592个国家扶贫开发工作重点县，12.8万个贫困村，很多贫困地区属于历史极贫地区。除京津沪3个直辖市外，其余28个省级行政区都存在相当数量的生活在贫困线以下的群众。 　　2015年6月习近平到贵州省进行考察，强调要科学谋划好“十三五”时期扶贫开发工作，确保贫困人口到2020年如期脱贫，并提出扶贫开发“贵在精准，重在精准，成败之举在于精准”。那么，如何在扶贫过程中做到精准呢？这就需要借助大数据来深度了解地区贫困状况，做出精准的决策。 　　一、大数据概述 　　（一）大数据的内涵。“大数据”的概念最早由维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在编写的《大数据时代》中提出，指对采集到的所有数据进行分析处理，而不是用抽样调查的方式对数据进行随机分析。人类可以花费更低的成本，通过更加便捷的方式获取数据中隐藏的价值和信息，也可以在分析数据的基础上进行二次开发。大数据时代给人类深入探究事件的规律，获取潜在知识，得到更有价值的商业信息提供了理论基础和技术支持。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 　　（二）将大数据应用于精准扶贫的原理。在传统的数据分析阶段，我们一般是采用抽样方式进行数据分析。这也就是说数据分析结果的准确性在很大程度上取决于数据样本选取的随机性，但是在实际操作中是很难做到样本选取的随机性。 　　“大数据时代”的来临，避免了数据样本选取随机的缺陷。“大数据”放弃了随机抽取样本的方式，而是将所有的数据充分利用进行分析。我们可以运用这种思维，在掌握所有贫困人口基本情况的基础上对贫困人口选取多重角度进行分析，深入、透彻的研究贫困人口状况，做出科学、精准的判断和决策。 　　（三）将大数据应用于精准扶贫的技术支持。将大数据应用于扶贫，首先要有关于贫困地区的人口具体情况、经济发展状况、资源开发利用情况、基础设施建设情况、交通便利程度等信息。上述信息的取得则依赖于网络、计算机和遥感测量等技术的应用。在信息采集过程中要求所收集的信息具有准确性、全面性，还要考虑到实用性和重要性。贫困信息采集工作结束后要将信息进行数字化、信息化、网络化，以便后期使用时便捷。 　　二、利用大数据实现精准扶贫的过程 　　（一）利用大数据确定贫困对象。做到精准扶贫的关键点是确定精准扶贫的对象。粗放式的扶贫是通过样本数据的分析，确定贫困标准后再选取合适对象，这种方式的弊端在于样本的选择不具有严格的随机性，容易产生偏差。大数据下的精准扶贫避免了粗放式扶贫在样本选择上的弊端，其利用新技术摒弃了样本分析的方式，转向对所有数据进行分析，以数据的全面性和精准性为支撑。扶贫对象的确认原则是“县为单位、规模控制、分级负责、精准识别、动态管理”。在传统的粗放式扶贫阶段，只有县级或村级政府对扶贫对象才有了解。大数据时代下的精准扶贫可以为每一村、每一户的贫困人员建档，将贫困人员的基本信息、动态变化录入平台，建立动态化的贫困人员信息平台。当然这种平台的初设阶段明显存在工作量繁多的弊端，采集的信息全部需要录入到平台绝非轻巧。这就需要我们做好基础准备工作：第一，建立信息录入小组，按照层级分工进行数据的录入；建立监督检查小组，对采集的信息进行分析、核实，确保初始数据的真实性、准确性。第二，可以发动群众的力量，形成自下而上的申报、监督制度。民众可以按照国家颁布的贫困人员认定标准自行识别并确认自己、他人是够符合标准，发挥民众的自治性、监督性。这种监督管理可以提高信息录入的精准性，也提高信息录入的效率。 　　（二）利用大数据对贫困对象进行动态化监管。第一，利用采集的数据、信息建立贫困人员管理平台并进行信息化管理，建立标准识别系统对贫困人员是否仍符合贫困标准进行动态化监管，提高系统的精确性、准确性，避免贫困人员认定的滞后性、静态性的缺陷。在动态化的监管过程中，要做到对贫困人员的基本信息动态变化的全面把握与管理；第二，在平台上建立资金管理系统，全面监督贫困资金的流动情况，确保资金的专项专用，确保每一笔资金能够发放到每一个贫困家庭手中；第三，平台要做到贫困人员有进有出，体现扶贫的动态变化。不可能每个贫困人员永远都是贫困人员，平台动态化的监管可以准确监控到已经脱贫的人员、仍处于贫困中的人员。实时更新或定期更新可以省去统计这项琐碎的工作，也节省了人员设置。 　　（三）利用大数据对贫困人员进行预测。依靠对贫困人员的动态化监管可以做到工作重心从信息采集向信息分析的转变。大数据的应用不仅仅局限于贫困人员的确定、平台的建立，更重要的应用于对贫困人员的预测，这也是将大数据应用于精准扶贫的核心作用。将贫困人员基本信息、贫困地区基本情况运用数学、统计方法进行计算，对尚未发生事件进行可行性、可能性的预测。通过这种科学的预测，准确把握扶贫工作的实施效果，提高资源的利用率。数据的预测结果只是作为扶贫工作开展的辅助性工具，真正行之有效的扶贫政策和形式还有赖于因地制宜的政策设置和决策实施。 　　三、精准扶贫工作实施过程中应注意的问题 　　（一）建立工作责任制。2015年五中全会提出脱贫工作责任制理论，要求强化脱贫工作的责任考核制度，重点关注贫困地区脱贫工作实施效果。中央、省级政府加上财政支持，贫困地区积极进行商业性融资，整合财政支持和自筹资金研究开发和利用贫困地区的资源、为扶贫工作的进展提供新思路。工作责任制的建立不仅有利于脱贫工作的开展，还有利于上级领导和广大人民群众对领导班子工作的监督、检查。工作责任制的建立有利于对资金的流向进行观测，确保资金不得私用或滥用。 　　（二）调动贫困人员脱贫的积极性。有些贫困人员已经习惯处于生活的底层，也没有积极性和上进心自我脱贫。这就需要领导班子鼓励贫困人员积极采取一切方式进行自我脱贫，增强贫困人员脱贫的内在动力。首先领导班子应该鼓励贫困人员之间建立合作关系，结合优势进行互补；其次领导班子可以建立富足人员带动贫困人员的互助制度。 　　（三）扶贫工作要彻底，切勿虎头蛇尾。扶贫工作的开展不能一蹴而就，应该细水长流式的抓住重点坚持不懈。随着“十三五”的到来，实现全面建成小康社会的目标迫在眉睫，扶贫工作进入了冲刺阶段、攻坚阶段。前期工作做得好，也需要后期系统的工作和政策来延续和支撑。政策制定要连贯，保障措施也要与时俱进，针对工作中出现的新状况不断地修正和调整。 　　（四）精准扶贫也要涉及到城市贫困人口。每当提起贫困人员，多数人想到的是贫困县、贫困村，而忽略了在城市居住人口中也存在一定比例的贫困人员。城市中仍然存在着大量的失业人员、无业人员、残障人员，他们虽生活在城市中，但依旧有可能生活在温饱的边缘，甚至连最基本的温饱生活都达不到。这就需要在精准扶贫工作中涉及到城市中的贫困人口。为城市中的贫困人口设立专项基金，对丧失劳动力的人口提供最低生活保障，对残障人口提供医疗救助保障，做到真正的精准扶贫。 　　（五）扶贫战略思想的转变。传统的粗放式精准扶贫采取的战略思想是普惠式，这种陈旧的方式容易造成资源浪费和扶贫效果差。为了提高扶贫工作的效率，优化资源配置，精准扶贫要求我们转变普惠式扶贫为适度竞争式扶贫。这种方式充分调动了贫困人口的积极性和主动性，使贫困人口积极寻找致富途径，使贫困人口自立门户、自力谋生、自力更生，这样才是帮助贫困人口脱贫最有效的方式。 　　主要参考文献： 　　[1]公衍勇.关于精准扶贫的研究综述[J].山东农业工程学院学报，2015.3. 　　[2]罗江月，唐丽霞.扶贫瞄准方法与反思的国际研究成果[J].中国农业大学学报（社会科学版），2014.4. 　　[3]刘永富.坚决打赢扶贫攻坚战[J].老区建设，2015.3. 　　[4]曾勤生.江西为385万贫困人口建档立卡实行“精准灌溉”[N].中国档案报，2014.4.
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