商业银行线上涉农贷款的风险防控

商业银行线上涉农贷款的风险防控一文创作于：2023-08-16 05:24:07，全文字数：15055。

付英俊

?着大数据、人工智能、移动互联网等新技术在金融领域广泛应用，商业银行不断创新涉农贷款模式，实现传统线下涉农贷款线上化，提高了涉农贷款便捷度，拓宽了涉农贷款覆盖面，降低了涉农贷款融资成本。

目前，线上涉农贷款已成为商业银行布局数字普惠金融的重要领域。随着线上涉农贷款规模扩大，其资产质量也日益受到业界的关注。相比传统线下涉农贷款，线上涉农贷款更依赖大数据、云计算、人工智能等新技术，风险的生成机制和表现形式更加多样化和复杂化，传统风险防控体系面临诸多挑战。准确识别线上涉农贷款风险点，建立有效的新型风险防控体系，关系到商业银行经营管理甚至整个金融体系的稳定，关系到商业银行服务乡村振兴的可持续性，是商业银行服务乡村振兴亟须思考和解决的问题。

涉农贷款发展的基本情况

随着乡村振兴战略的不断推进，金融机构的涉农贷款规模不断扩大。中国人民银行公布的数据显示，截至2022年末，我国金融机构本外币涉农贷款余额达到49.25万亿元，同比增长14%，创下近年新高。从涉农贷款总量来看，已超过同年国内生产总值的40%。国有大型商业银行在涉农贷款中发挥着金融主力军作用，为金融助力乡村振兴贡献主要力量。截至2022年末，农业银行、工商银行、建设银行、中国银行、交通银行、邮储银行等六大国有银行涉农贷款余额合计约16.5万亿元，占全部涉农贷款的33.3%；同比增长19%，远高于14%的全部金融机构同类贷款的平均增速。

伴随着金融科技的发展和数字化新技术的不断迭代，银行业金融机构不断深化农村金融数字化转型，利用金融科技成果创新和优化农村金融产品与服务，推进涉农贷款线上化创新。例如，农业银行推出“惠农e贷”、建设银行推出“裕农快贷”、工商银行推出“工银兴农贷”，基于大数据和模型进行批量获客、精准画像、自动审批、智能风控，提高了农村地区长尾客户的贷款可获得性，推动了银行涉农贷款快速增长。涉农贷款规模的扩大有利于信贷资源向农业、农村和农民流动，有力地支持了乡村振兴。涉农贷款也有利于提升县域商业银行资产业务的价值。

线上涉农贷款面临的风险

线上涉农贷款与线下涉农贷款都面临信用风险、市场风险、气候风险等传统风险。基于对新技术的依赖，线上涉农贷款还面临数据风险、模型风险、技术风险等新型风险。此外，由于金融服务方式、服务渠道、服务对象不断变化，业务模式和流程不断创新，传统的操作风险、欺诈风险等在线上贷款业务中呈现新的特征。

数据风险。当前，数据已成为银行的重要资产。线上涉农贷款依赖大数据和模型进行风险评估、授信审批和风险预警，数据驱动是线上涉农贷款的核心。线上涉农贷款高质量发展的前提是数据真实、完整和及时。当前，数据真实性不足、内外部数据不完整、数据时效性欠缺等因素导致的数据风险是商业银行发展线上涉农贷款面临的突出问题。线上涉农贷款的客户准入筛选、授信额度测算及风险预警等需要以大数据分析为基础，这些数据包括银行已有的内部数据、外部第三方机构的数据、银行业务人员上门调查获取的数据等。在数据真实性方面，从外部第三方机构获取的数据缺乏交叉验证，银行业务人员线下采集的农户经营信息，如种植面积、养殖规模等大都依赖于农户自己提供的数据，难以测量与核实，从而导致数据真实性不足。数据是建模的基础，数据不真实，模型分析结果必然出现偏差，从而导致过度授信、风控失效。在数据完整性方面，目前农村征信体系建设仍不完善，农户信用信息分散且不完整，“信用白户”较多。对于工商、税务、法院等外部数据，基础数据字段较少，有效数据维度不多，可用性、完整性不足。在数据时效性方面，随着时间的推移，数据将发生变化。如果依赖时效性较差的数据建模，将导致授信或风控产生偏差，带来数据风险。例如，一些银行个人信息数据库更新较慢，导致出现对农户多头授信的现象。

模型风险。模型风险是指由于模型的自身缺陷或使用不当而使涉农贷款在授信审批、风险预警等环节出现偏差而带来的风险。模型缺陷包括模型设定偏差、模型泛化能力弱、模型稳定性差等。模型设定偏差是指模型的设计者不熟悉农村、农业、农民的实际情况，在模型中遗漏了重要解释变量、包含了无关的解释变量、选择了错误的函数形式，从而导致涉农贷款模型的有效性不足。模型泛化能力弱是指线上涉农贷款模型在训练、测试阶段效果较好，但在应用阶段表现不佳。模型稳定性差是指涉农贷款模型在不同时间段数据或不同数据集上输出的结果不一致。目前，线上涉农贷款模型应用运行时间大都较短，没有经过完整经济周期和压力情景的检验，模型稳定性不足。模型使用不当是指原本在特定场景使用的信贷模型，未经过扩展性分析，被应用于涉农贷款领域，导致模型解释力下降。例如，一些银行为了降低模型开发成本、缩短模型开发时间，将其他领域的线上贷款产品授信模型直接或稍作改进后应用在涉农领域。

技术风险。新兴技术是线上涉农贷款发展的重要引擎，但新兴技术本身也存在一定的风险。针对线上涉农贷款，技术风险主要体现在两个方面，一是线上涉农贷款相关数据在存贮与传输过程中产生的风险。线上涉农贷款需要银行采集内外部多维度数据，数据在不同主体、不同平台间流通，数据在存贮与传输过程中存在被泄露、被篡改的风险，进而给商业银行与农户带来损失。二是线上涉农贷款所依赖的终端的安全风险。线上涉农贷款大都依赖网上银行、手机银行、银行App等终端完成相关操作，这些终端如果存在漏洞，会导致终端安全风险。例如，遇到钓鱼网站、界面操作劫持、山寨App，农户的身份证号码、账号、密码等可能会被窃取，造成贷款资金损失。

操作风险。操作风险存在于银行业务的各个环节。线上涉农贷款全流程线上自动化运作、无人工或极少人工干预，缓解了传统线下贷款流程上的一些操作风险，但又产生一些新的表现形式的操作风险。如线上涉农贷款需要使用系统和终端设备，操作相对复杂，而县域银行涉农贷款客户经理和农户的金融科技素养相对较低，操作不当导致线上涉农贷款无法顺利开展或信息泄露，产生操作风险。此外，线上涉农贷款主要采用白名单预授信模式，在白名单生成过程中，由于农村信用体系建设滞后，能够系统对接的外部数据有限，许多数据仍依靠银行业务人员通过农户信息建档方式取得。一些业务人员调查不深入，有的委托村委会批量收集数据，甚至为了完成业绩粉饰数据，由此带来操作风险。商业银行线上涉农贷款的风险防控

欺诈风险。欺诈风险是现阶段银行线上涉农贷款面临的最大挑战。当前，部分商业银行推出的线上涉农贷款业务成为不法中介机构牟利的工具。外部欺诈的职业化程度越来越高，通过假身份、假数据、假用途骗取银行贷款的现象越来越多。有不法中介熟悉银行准入授信规则，利用业务规则漏洞，利用线上涉农贷款对数据依赖的特点，有针对性地实施“养数据”，批量伪造客户数据进行大规模欺诈。例如，伪造农户农业保险投保数据通过银行“农险贷”骗取贷款。有不法中介甚至通过入侵银行对接的外部系统篡改数据的手段，骗取银行贷款。还有不法中介利用信息不对称，打着银行旗号，“帮助”农户获取银行线上贷款，又以“走账”“走流水”为由收取农户高额服务费。

法律风险。目前，一些银行的线上涉农贷款手续和流程存在缺陷，导致发生合规与法律风险

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