关于科技助力乡村振兴的实践与探索

关于科技助力乡村振兴的实践与探索
乡村振兴战略是国家重要战略之一，*科技赋能乡村振兴是*机构的重要使命。20*年*月，农业农村部与_网络a全和信息化委员会办公室印发《数字农业农村发展规划（20*—2025年）的通知》强调，到2025年，数字农业农村建设取得重要进展，有力支撑数字乡村战略实施。农业农村数据采集体系建立健全，天空地一体化观测网络、农业农村基础数据资源体系、农业农村云平台基本建成。数字技术与农业产业体系、生产体系、经营体系加快融合，农业生产经营数字化转型取得明显进展。*年6月，人民银行、银保监会等六部门联合印发的《关于*支持巩固拓展脱贫攻坚成果全面推进乡村振兴的意见》指出，加强*科技手段运用，推出更多差异化*产品和服务，持续提升农村*服务质效。与此同时，_及监管机构下发了大量*支持服务“三农”的政策。由此可见，我国已经对未来*科技服务农村*进行了长远布局和规划。
一、*科技塑造乡村*新业态
随着农村*_改革的不断推进，农村*快速发展，同时，农村*手续繁琐、融资难、融资贵、风险高等业务痛点也逐步显露。针对这些问题，通过*科技的不断创新，推出更加多元化的产品和

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数差异化取值完成新产品的创建；通过建立技术差异转化层，将标准与差异隔离，实现从差异向标准的快速适配，具备高可用架构和快速横向扩展能力，主要模块可独立部署；通过针对上游流量方、下游资金方的业务流程及交互进行标准化建设，按资产类型形成标准业务流程和业务功能点，使新业务产品标准化能力达到*%；建立模式化产品交易场景创设能力，通过业务参数属性差异实现业务变化，使信贷新产品平均研发周期不超过*天；建立动态的服务接入能力，以实现业务交易场景模式的快速扩展。
*银行通过信贷中台系统支持主流业务快速适应市场变化，并通过流程变化、模式变化、定价变化，适应和拥抱业务的快速变化；面向合作伙伴，该系统可方便地进行流量接入和转化，既能快速接入上游流量方的客户和产品，又能方便对下游资金方进行分流；面对市场需求，该系统具备产品场景的敏捷创设能力，产品工厂既可通过丰富的参数和业务组件，实现产品的标准化和差异化，又能快速发布新产品以满足新的市场和客户需求。
2.创新农贷*产品
针对农村信贷市场融资难、融资贵、手续繁琐、风险高等业务痛点，*银行于20*年*月推出了针对农户、农村产业链的全线上操作的*产品，在信贷中台上线之后又快速上线了*产品，使服务的产品种类、地区、客群、担保方式、服务渠道更加丰富，降低了农户贷款门槛，提高了农贷服务效率和质量。
农户下载*银行App，在线上提交贷款申请，通过模型化自动授信审批，可秒级获取审批结果，最快可在3个小时内获得贷款。而传统银行农村*业务由于采取线下流程，农户从申请贷款到获得贷款最快也要*～*个工作日。因为纯线上的操作、精准的风险_等原因，*银行亿农贷年利率低于同业平均水平，使农户的融资成本降低了*%以上。
该产品采取了数据化分析、模型化审批、自动化引擎、系统化获客等多种科技手段，在贷前调查阶段，依托“光学字符识别（OCR）+人脸识别”、全自动活体识别、公安联网核查、银行卡鉴权、基础信息比对等方式对客户身份进行核实，可对社交、物流、设备指纹、IP/WiFi、地理位置、通信等信息进行分析，远程核实农户身份，有效规避贷款欺诈；在贷中审查阶段，基于行内及第三方数据库搭建完善的反欺诈风控机制，挖掘线上消费、支付等场景数据，综合线下借贷和互联网网贷等多头借贷数据，引入结构化的传统征信、第三方信用评分等特征数据，建立风控大数据机器学习模型和自动化决策引擎，构建了完善的风险评估与监测预警功能体系；在贷款审批阶段，采用智能化模型审批，实现即贷即批，全程无人工干预，采用行内数据与第三方数据双轮驱动的方式构建了智能审批模型；在贷后管理阶段，跟踪执行*×*小时实时自动化监测，建立并积累自有风险名单库，持续性推进产品风险评估和预警。
近年来，*银行充分发挥互联网银行的优势，通过亿农贷满足农户融资需求，让其体验了足不出户即可申请贷款的便捷服务，助力农业生产顺利进行。截至2022年*月末，亿农贷累计放款*.*亿元，贷款余额*.*亿元。
上线以来，亿农贷产品得到了业界的高度认可，荣获国际零售银行家（RBI）颁发的“20*年度最佳产品创新奖”，并在“20*年*科技发展与展望暨第六届新华网新*论坛”上被评为“20*年度*科技创新应用优秀企业案例”。
3.*科技创新获得监管层认可和支持
2022年*月*日，人民银行长春中心支行发布了《*省*科技创新监管工具创新应用公示》，*银行推出的“基于人工智能技术的农户贷款服务”入选监管沙盒项目，表明*银行依托*科技创新助力乡村振兴的实践得到了监管层的认可。
*银行“基于人工智能技术的农户贷款服务”运用大数据技术，在获得客户授权的前提下，将客户基本信息、征信数据与行内历史交易数据等进行分析挖掘与处理，为银行评估农户生产情况提供多维度数据支撑；运用知识图谱技术，对农户的行内历史交易、征信等信息进行关联分析，构建反欺诈模型，识别分析多人同手机号、多人同地址等欺诈风险，提高银行识别关联农户风险的能力；运用机器学习等人工智能技术，通过对行内外数据进行特征学习和样本训练，构建智能风控模型，多维度评估农户实际生产情况及贷款风险，提升 ……

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