「摘要」随着数字经济的蓬勃发展，大数据技术在金融领域的重要作用日益凸显，特别是在金融支持乡村振兴领域前景广阔。用好大数据计算技术，可以为金融机构决策科学化、治理精准化提供坚实基础，对助力更好地服务实体经济、促进实现业务高质量发展有着积极作用。本文将大数据技术与乡村振兴战略相结合，基于历史背景、应用场景、面临的困难等方面，对大数据技术在乡村振兴领域应用的前景进行探讨，并提出相应路径建议。

「关键词」乡村振兴 大数据 金融机构 

实施乡村振兴战略是实现中国式现代化的关键一环。对于国有金融机构而言，为乡村振兴战略贡献“金融力量”既是义不容辞的政治责任，更是高质量发展的重要机遇。在数据信息爆发式增长的当下，对金融科技的运用、对数据资产价值的挖掘以及对大数据的应用分析，正在成为银行业未来发展的核心竞争因素。面对乡村振兴新形势、新要求、新任务，银行机构肩负着促进自身发展和提供战略支撑的双重使命，急需借助科技力量，将大数据技术与乡村振兴战略有机结合,激发“三农”领域业务新活力。

一、大数据在乡村振兴领域应用的必要性

据统计，全国目前共约有1600余个县、60万个村以及5亿农村居民，这些都是乡村振兴战略的支持范围。传统金融服务方式对这些地区、人员、承贷主体等信息进行管理，不仅需要耗费大量人力、物力、财力，而且也难以充分挖掘数据信息之间蕴藏着巨大价值。而大数据概念的诞生，为这一类问题提供了解决方案。在大数据技术背景下，数据呈现5个V的特点，即volume（高数量）、variety（多类型）、velocity（处理速度）、value（价值巨大但密度很低）和veracity（真实性），从根本上改变了人们传统采集数据、处理数据和应用数据的技术方法，同时也为解决乡村振兴巨大的数据体量处理需求提供了全新思路。

运用大数据推进金融支持乡村振兴战略，是落实中央决策部署的具体体现。以习近平同志为核心的党中央在二十大报告中对共同富裕道路的理论目标作了新的探索和新的部署，其中“增强均衡性和可及性”“坚决防止两极分化”“实现全体人民共同富裕”这些新的论述相较于十九大报告中提出的“人民生活更为宽裕”“全体人民共同富裕迈出坚实步伐”意义更加深远，任务和目标也更为明确具体；以习近平同志为核心的党中央同样高度重视数字经济发展，明确提出数字中国战略，指出，“要运用大数据提升国家治理现代化水平”“实施国家大数据战略，加快建设数字中国”。并在二十大报告中强调要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。由此可见，乡村振兴战略是一项长期的系统工程，关系到亿万农民的权益和福祉，是走向共同富裕的必由之路，应用大数据技术处理解决乡村振兴战略遇到的难题既是服务国家重大战略的创新应用，也是人民生活改善的现实需要。

运用大数据推进金融支持乡村振兴战略，是解决城乡二元经济的重要举措。从现阶段情况来看，我国农村金融资源整体配置依然较为薄弱。特别是在近些年疫情反复、国际环境日趋复杂等多因素引起的经济增速放缓情况下，很多地区“市场调节机制失灵”“资源配置失效”“经济结构不合理”等问题频发，农民日益增长的需求和农村经济发展不平衡之间的矛盾依然突出，导致乡村发展跟不上振兴步伐。因此，将更多金融资源更加精准、合理地投入农村地区，助力乡村经济发展是现阶段的主要任务。借助大数据技术，银行机构可以结合乡村振兴金融供给和需求特点，找准支持重点，提高资源配置效率，缩小收入差距、地区差距和城乡差距，充分发挥普惠金融在强化联农带农方面的重要作用。

运用大数据推进金融支持乡村振兴战略，是贯彻数字乡村战略的具体应用。2019年5月，中办、国办印发《数字乡村发展战略纲要》部署了数字乡村发展的十项重点任务，开启了乡村数字信息化发展建设新篇章。中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部会同相关部门，先后印发出台《数字乡村发展行动计划（2022-2025年）》《数字乡村建设指南1.0》等一系列政策文件，为全国推进数字乡村建设绘制出总体蓝图，明确了加快补齐数字基础设施短板，培育乡村数字经济新业态，持续巩固提升网络帮扶成效等方面重点任务。作为金融机构，可以依托乡村网络设施、公共数字服务平台等软硬件支持，进一步拓宽数据外延，强化外部数据协调，释放数字化生产力，与客户、政府共同创造乡村数字金融生态圈。

运用大数据推进金融支持乡村振兴战略，是提升现代化金融服务竞争力的关键。当今，银行间竞争愈发激烈，智能化、高效化、个性化、多样化成为现代化金融服务的新方向、传统业务营销管理方式已经难以满足现代化银行发展需要。为确保竞争优势，金融机构必须积极顺应信息化的发展趋势，抓住大数据技术应用核心技术攻关，不断探索新的业务发展思路，基于用户需求，以海量数据为基础，通过数据挖掘、数据整合、数据应用提供智能化解决方案，提高金融服务供给的广度、深度和效率，从而有效满足普惠金融发展需求。

二、大数据在金融支持乡村振兴中的主要应用场景

（一）引导金融资源精准聚焦。自习近平总书记2013年在湘西考察时指出“要精准扶贫，切忌喊口号，也不要定好高骛远的目标”后，精准的理念便贯穿脱贫攻坚始终。从2020年开始，“三农”工作重心完成了由脱贫攻坚向全面推进乡村振兴的历史性转移。但“精准”依旧是帮扶工作一以贯之的生命线和方法论。准确识别监测对象、脱贫人口、农村低收入人口、搬迁对象等海量重点人群，以及脱贫县、重点帮扶县、脱贫村等重点区域，是做好精准脱贫进而推进全面乡村振兴的关键。由此可见，基础信息的数据体量与精准性，直接关系到金融服务乡村振兴的质效。利用大数据技术，银行机构可以通过姓名、身份证号、年龄、住址、收入来源、易返贫致贫原因、健康状况等要素构建大数据用户画像，通过地区生产总值、财政收入水平、经济产业结构、地区资源禀赋等构建大数据地区画像，形成完整的乡村振兴帮扶对象信息数据库。通过对帮扶对象信息数据库进行特征提炼，开展金融需求分析，可实现重点目标群体的精准定位，进而对症下药，提供与之相适应的普惠金融服务。此外，还可借助大数据手段进一步强化投后管理，实现成效精准到人的跟踪监测，确保信贷资源真正惠及脱贫群众，让脱贫基础更加牢固，成效更可持续。

（二）有效提升普惠金融服务质效。一方面金融机构可依托大数据技术打造更为智能的客户关系管理及营销系统，提升获客、活客能力。通过多渠道整合客户交易、财务状况、征信信息等，开展多维度数据信息挖掘，分析用户日常行为习惯及特征，实现精准画像，精准识别用户需求，并提供与之风险承受能力相匹配的一站式产品及定制化服务。另一方面，大数据可以助力高效办贷。以供应链金融为例，有效衔接涉农小微客户企业与现代农业产业，是助推乡村产业振兴的重要途径。依托“大数据+供应链金融”模式，以核心企业为着力点，通过整合供应链上下游物资流、现金流、信息流，运用互联网、移动通信、区块链、人工智能等现代科技手段，可以有效识别真实客户，实现授信、审批、放款流程自动化，减少人工干预，更好满足小微企业短、小、急的金融需求特点，同时也能一定程度解决小微企业信贷业务情况复杂、管理难度大的问题，进而更好地将涉农小微企业客户群体引入现代农业产业链条中，带动农业全产业链发展。

（三）为科学决策分析提供数据支撑。大数据等金融科技手段在业务分析和预测性分析方面的创新应用，为银行机构业务发展的决策以及金融政策制度的制定提供了全新的思路。与传统依据以往经验或先例“拍脑袋”决策、“拍桌子”执行不同，运用大数据全面把握和分析海量信息，有助于减少决策偏差和失误。例如，在政策制定方面，可以通过历史数据评估前期政策执行成效，并根据国家新政策、新要求及时调整业务发展方向和支持重点。在信贷投放方面，可以通过大数据技术预测粮、油、肉、糖等重要农产品价格走势和市场变化，健全农作物数据跟踪溯源、活体抵押物实时监控机制，亦或深入分析农村地区经济情况、产业结构、资源禀赋，财政能力等因素给予不同企业、不同地区矩阵式差异化支持政策。在财务管理方面，可以通过大量经营活动分析投资回报、利润、价值创造与成本之间的规律性，在财务可持续与精准让利实体经济的目标之间选取更好平衡点。

（四）强化风险管控能力及水平。金融风险始终是银行安全运营的生命线，在乡村振兴领域，家庭农场、专业合作社、涉农龙头企业等农村新型经营主体以及普惠型涉农小微企业将是金融支持的重点对象。然而农业生产由于独特的自然属性，其生产周期较长且容易遭受自然灾害等严重影响，易使企业遭受巨大经济损失。此外，小型涉农企业自身缺乏核心技术，市场进入门槛低，现代化管理水平不高，产品同质化严重，竞争激烈，极易受到市场价格波动影响。涉农企业小、散、弱的特征对金融机构风险监管提出了更高的要求。通过建立相关大数据风险监测和预警模型，银行机构可以从目标企业的财务、征信、税务、公检法、水电消耗、交易行为、股权结构、担保关系等众多信息的背后，甄别潜在危险信号，降低银行与企业之间的信息不对称，提高系统风险预警的及时性和准确率。

三、现阶段应用主要困难及挑战

大数据技术在银行业已有一定的应用基础，但对于金融支持乡村振兴领域来说，尚处于初级阶段，在实际应用中仍然存在一些问题亟待解决。一是数据积累不足。往往不同部门间涉农数据源、数据接口、数据标准差异，会导致银行机构外部信息获取渠道不畅，造成乡村振兴领域基础数据收集不足，数据储存碎片化，难以满足有效的分析及使用需要。例如，农村地区信用体系的不健全，严重影响了银行对承贷企业的信用风险分析准确性。二是缺乏专业人才。大数据技术的有效应用需要同时具备扎实业务能力和数据分析能力的专业性人才，然而银行机构在业务转型发展过程中，复合型人才的缺乏往往导致业务发展与技术相脱节。三是缺乏硬件支持。企业级大数据平台不仅需要银行机构加大数据存储、数据处理方面硬件设施投入，也需要在农村地区建设完备的数字基础设施。据统计，截至2021年6月末，农村地区的互联网普及率仅59.2%，4G信号盲点仍然较多，乡村5G基站、光纤宽带、物联网设施等数字基础设施布局亟待完善，制约了部分场景的应用。例如在拓展林权抵押贷款业务时，抵押物往往地处偏远地区，且分布广泛。如果不借助互联网对抵押物被盗采盗伐，或对病虫害、火灾等自然灾害风险进行远程监控，而是采取人工现场检查的方式，将会消耗大量时间、精力、物力，进而阻碍相关业务的顺利开展。四是数据分析运用不足。面对海量数据，如果欠缺正确的分析思路，不能通过科学的方法提取关键信息，无法把准数据之间的内在联系，缺乏系统建模能力，便不能从众多数据中获取所需要的、有实际应用价值信息，无法实现数据价值的最大化。

四、大数据金融支持乡村振兴的实现方式及应用建议

（一）加强整体规划设计。进一步提高各部门、各级行对乡村振兴大数据平台建设的思想认识，凝聚共识，将推动实施乡村振兴大数据战略作为全行发展战略，自上而下制定整体规划、实施方案和各项配套制度，明确总体发展目标、实施路径、功能定位，科学制定责任分工，各部门协同推进，为大数据技术与乡村振兴的深度融合提供制度和组织保障。

（二）开展数据标准化治理。建立规范统一的乡村振兴数据标准体系，制定从数据采集、数据存储到数据应用的规范性约束，打通内部各部门之间数据屏障。同时，加强与外部政府部门、金融科技公司、互联网平台的深度合作，有效促进跨层级、跨部门的信息资源的整合和共享，打破数据孤岛的局面。此外，还要开展常态化数据质量质检，重点关注数据异常变化情况，进一步提高基础数据的真实性和可靠性。

（三）加大人才的培养力度。开展复合型人才培育和引进计划，组建懂业务、通数据、会建模的数据专家团队，建立人才储备库，配套实施科学有效的激励机制以及配套的绩效考核体系，激发工作热情，为金融科技服务乡村振兴提供智力支持。

（四）夯实大数据场景应用。将数字思维深度贯穿业务全链条、全流程、全产品，加快提升金融机构挖掘数据、获取数据、分析数据的能力，优化数据结构及算法，强化经营决策、精准营销、风险管控等各个领域大数据应用模型建设。加快推动金融产品创新推广，推出更多差异化、精细化、个性化的数字金融产品，不断提升金融服务的便捷高效性、可获得性，为服务乡村振兴提供有力金融支撑和保障。 

（五）大力支持乡村数字基础设施建设。加大偏远地区宽带通信网、移动互联网、5G基站等基础设施建设支持力度，大幅提升网络的覆盖率，助力弥合城乡“数字鸿沟”。积极支持利用区块链、大数据、物联网等数字技术的智慧养殖、智慧水产、智慧物流等农村数字经济，释放数字化生产力，推动农村地区产业发展数字化、智能化转型升级。

（六）加强信息安全管理与隐私保护。面对海量数据信息，金融机构必须提供全流程高等级的安全防护保障，通过数据遮掩、加密等方式提升数据信息安全等级，并对用户角色进行权限控制、身份识别、操作步骤追踪记录。此外，还需强化员工合规意识，将保护隐私的理念深入到日常工作当中，避免敏感信息泄露风险。

参考文献

[1]彭超,李溶涛.大数据时代背景下的乡村振兴战略[J].智慧商业,2018,(10):005-007.

[2]邵世敏,毛林涛,李小庆等.金融科技赋能农发行高质量服务乡村振兴战略[J].农业发展与金融,2022(03):012-016.

[3]江世银,冯瑞莹,朱廷菁等.金融科技在乡村振兴中的应用探索[J].金融理论探究,2022,(01):72-80.

[4]吴若冰,马念谊.数字普惠金融高质量服务乡村振兴研究[J].区域金融研究,2022,(07):44-53.

[5]陈来宽,辛帅,华雯君.大数据在商业银行经营管理中的应用研究[J].现代金融,2022,(01):13-19.

[6]唐堃.大数据背景下的银行经济预测和金融统计探究[J].市场周刊,2022,(15):92-95.

[7]孙波.金融大数据的处理以及在银行业中的应用[J].中国管理信息化,2022,(5):144-147.