近日，山西省聯社臨汾審計中心《全面授信互聯網信貸項目》在全國農信機構數字化轉型發展專題研討會上榮獲“首屆全國農村中小銀行金融科技助力鄉村振興”最具社會效應獎。該獎項由《中國農村金融》雜志社和中國信息通訊研究院聯合評選。自2019年開始研發全面授信互聯網信貸項目以來，省聯社臨汾審計中心針對全市16家縣級機構農信社情況各異、需求不同等因素，對各農商行整村授信系統逐步上線推進實施，至2021年3月全市16家縣級機構已全部上線投入使用，且運行平穩，反響較好，成效突出。
為深入貫徹落實“百行進萬企”“萬人進萬村”等鄉村振興工作實施方案要求，臨汾審計中心運用科技賦能上線“臨汾農信互聯網貸款平臺”項目，以網貸、風控、大數據、整村授信四大系統為依托，進一步強化科技賦能，推進信貸業務與金融科技融合發展。2019年3月在全轄多個鄉鎮同時開展了全面授信啟動儀式，各農商行與村委負責人簽訂了“推進全面授信 助力鄉村振興”戰略合作協議，確保授信工作“一戶不落”“人人參與”。在實踐探索中，逐漸走出了一條符合自身特色的全面授信模式，簡要概括為“1128”，即發揮“黨建引領”核心優勢，依托“科技智能”專業平臺，采用“熟人+大數據”兩個風控模型，實現“精準獲客、數據錄入、評級授信、簽約辦貸、用信放款、結息還款、貸后管理、檔案留存”八個電子化。
黨建引領“塑魂”。臨汾審計中心充分發揮黨委領航掌舵、支部堡壘陣地、黨員干部先鋒模范作用，實現了黨建工作與授信工作的齊抓共管、齊推共進。特別是加強與各縣政府溝通，重點推進“黨建引領 全面授信 助力鄉村振興”活動落地見效。同時，積極對接各縣委組織部，通過聘任、派駐金融村官、金融專員的形式，扎實推進“我為群眾辦實事”實踐活動，全面助力鄉村振興。
三級授信“固本”。為了解決貸款投放不足、營銷人員較少等問題，臨汾審計中心搭建了“辦貸機構—集中審查中心—授信審批中心”三級授信體系，以“全員營銷、進村入戶、評級授信”為工作重點，提升了評級授信和用信的覆蓋面。并依托“三級授信”體系，開展了“全轄區營銷+全員營銷”，并采用“系統風控模型+隨機分配”貸款審批方式，減少人為因素干擾，嚴格防控貸款風險。
全面授信“聚力”。如何最大限度避免人為因素導致的信貸風險?臨汾審計中心在對標先進中明確了全流程電子化是唯一的出路。該行通過獲客電子化，暢通了客戶申貸渠道，解決了傳統獲客手段單一、坐門等客現象嚴重的問題;通過授信電子化，實現了客戶經理現場授信，解決了資料手工錄入繁瑣、數據失真現象;通過評級電子化，實現了授信額度科學合理，有效扭轉了授信評級單憑印象、人情貸款無法根除的情況;通過簽約電子化，實現了信貸制度的有效執行，杜絕了簽約流程不夠規范、借名貸款案件時發的情況;通過用信電子化，實現了“數據多跑路、客戶少跑腿”，解決了放款流程手續復雜、客戶用信體驗不佳的問題;通過結息電子化，實現了移動端自主歸還貸款，解決了現金還款操作不便、客戶地域因素限制的問題;通過管理電子化，實現了對風險的動態分析，解決了貸款管理不夠及時、績效考核作用不強的問題;通過檔案電子化，實現了無紙化辦公，解決了檔案保管費時費力、紙質資料容易丟失的問題，為授信工作的提檔加速提供了保障。
風控模型“預防”。臨汾審計中心將歷史經驗與現代科技相結合，創新性地引入了“熟人+大數據”風控模型，針對性地解決了農戶大數據信息不健全的情況，使客戶“畫像”更加精準，實現了智能化測算額度、實時化風險預警、動態化管理處置，保障了信貸資金的安全。依靠“背靠背”評議，篩選出“黑、灰、綠、白”名單，結合大數據風控技術，對客戶的信用狀況進行定性評價;借助風險決策引擎技術以及反欺詐模型、評分卡模型、利率模型等，對客戶的授信額度、貸款利率等進行定量評價，不僅實現了風險控制的“關口前移”，還杜絕了人為因素干擾和道德風險，解決了客戶經理懼貸、惜貸、亂貸等問題。
服務優勢“凸顯”。整村授信系統實現了客戶經理持平板(PAD)上門收集客戶資料，現場對登錄系統的客戶經理進行人臉識別，通過百度地圖對客戶居住地或經營場所進行定位，通過OCR技術對客戶身份證進行識別，聯網核查，同時對其他證件資料、實物資產等進行影像信息采集，提高了客戶資料的真實性;極大地滿足了客戶不找人、少跑腿、時間快的業務辦理需求，一筆貸款從申請、調查、審查、審批、綁卡、授信、用信等流程全部在移動平板電腦上辦理，以往最快三天才能辦結的手續現在最快10分鐘貸款即發放到位，使廣大群眾足不出戶就享受到高效便捷的信貸服務。
截至目前，全市農信社通過全面授信系統累計授信6.17萬戶，金額53.11億元，當前用信4.13萬戶，金額29.37億元，累計用信5.51萬戶，金額64.84億元。為16家縣級行社上線104個信貸產品，農戶經營類50個，農戶消費類34個，公職、工薪類20個。累計拒絕客戶1.35萬戶，其中人民銀行征信數據強制拒絕6308戶，法院限高數據拒絕399戶，特殊名單(法院失信人)數據拒絕149戶，外部信用類反欺詐數據拒絕881戶，客戶在互聯網上的借貸意向和借貸行為類數據提示拒絕5784戶。(申靜靜)
責任編輯：暢任杰
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