谁家信用一直很好？谁家因病遭遇困难？谁家是致富能手？这些信息现在都能被记录。35岁的温州岩头镇村民李彩芬，敏锐地捕捉到了近几年村里发生的变化。
“农行的办贷员经常走村入户，填写一些表格，了解各家各户最近的情况，经营哪些产业、产业怎么样等等，常常坐下跟我们聊聊家常。”李彩芬口中所说的聊家常，就是农行走村入户线下采集村民信用信息的真实写照。
在线上，农行浙江省分行与当地财政、农业、林业、海洋、涉农行业协会、农合联等部门联系，从源头批量在线获得客户信息，将真实、客观的财政补贴和农户生产供销等数据导入村民信贷档案。
同时，农行还充分挖掘本行数据进行建档，从业务系统中提取农户在农行的存款、理财、代发工资、农民安家贷等本行数据。今年4月末获取数据216.85万户，建档27.82万户。
有了数据库，还得有授信模型才能放贷。据农行浙江省分行农村金融部副总经理孙烈勇介绍，农村金融互联网融资模式，与抵押担保为主的传统融资有本质区别，以往的信贷制度和模式难以适用，因此在贷款授信测算、贷款期限、年审制、风险补偿等方面都需要重新设计。
按照数据来源不同，农行浙江省分行研发了以“收入+财产”为主要因素的多维度综合授信模型，以线下调查数据为基础，依据农户从事的行业、经营规模、信用情况、偿债能力等情况，系统自动测算授信额度，白名单经人工审批后，农户便可自助贷款。
另外，结合惠农卡存款、种粮财政补贴、渔船油补、茶园证等内外部不同的数据，系统筛选分析农户的生产流量、供销流量、信用流量、金融资产等要素，研发了7个线上专项小额信用授信模型，进行有效的风险识别和控制。
用双脚丈量的线下数据和线上数据匹配分析，让农民们也有了自己的信用数据。基于村民信贷档案数据库，农业银行浙江省分行实现了信用难题破解，为惠农网贷快速推广打下了数据基础。据了解，该行未来3年计划整理出300万户以上农民信用数据，占到全省农户数的一半以上。
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