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　　今年中央一號文件首次提出“發展農村數字普惠金融”，并支持市縣構建域內共享的涉農信用信息數據庫。農村數字普惠金融的本質是普惠金融，但與傳統涉農金融相比，新在“數字”一詞。數字技術突飛猛進，與金融服務相互融合，理應在拓展鄉村振興建設資金來源、解決農村生產經營主體融資難融資貴問題有所創新和突破。

　　近年來，就有不少地方同金融機構一道，立足實際，著力發展農村數字普惠金融，為破解制約“三農”發展的融資瓶頸摸索出有益的經驗。前不久，農業農村部計劃財務司召集部分省份的省級農業農村部門、建設銀行分行以及專家學者，實地開展了黑龍江省“農業大數據+金融”模式聯合調研，學習借鑒其農村數字普惠金融助力全面推進鄉村振興的做法與經驗。

　　目前，農村的生產經營主體種類繁多、需求多樣。農村數字普惠金融既要服務好生產經營大戶、農民專業合作社和各類中小微市場主體，也要面向2億多農戶提供差異化、多樣化金融服務。

　　要向這些農村生產經營主體提供金融服務，并不容易。一是獲客難，農村生產經營主體普遍規模小、數據少、所處分散，金融機構對這些主體了解不多。二是風控難。傳統銀行的風控模型要看歷史數據、抵押資產等，而很多農村生產經營主體壓根就沒有這方面的信息。此外，提供數字普惠金融服務，首先要有數字經濟場景，單有數字技術，也無用武之地。

　　黑龍江成立農業大數據管理中心，用農業大數據為解決上述兩難題提供了新的思路。據了解，該農業大數據管理中心整合了土地確權、土地流轉、財政補貼等相關數據，并與建行等金融機構共享，利用數字科技，為農民和新型經營主體多維度畫像，進行精準授信，實現鑒權、授信、抵押、放款等全流程線上操作，打通了金融服務農村生產經營主體的“最后一公里”。

　　理論上，隨著大數據的進一步發展，金融機構將獲得大量豐富的基礎數據，并能夠及時了解主體的經營狀況，還可以利用機器學習的方法，建立大數據風控模型，從而大大降低不良率。實踐中，目前網絡銀行已經通過數字技術的手段，結合科技大平臺、大數據和云計算搭建了精準的信用評估模型，在把控小微企業的信貸風險中取了顯著成效。這無疑為農業大數據+金融的模式提供了演進的路徑。

　　據了解，目前已有金融機構以衛星遙感技術為特色開發了農村金融風控系統，通過手機拍照方式，利用衛星得到原始圖片后，進一步利用人工智能、大數據、云計算等技術搭建識別算法，對圖片進行“云塊識別”等一系列處理，從而判斷農戶圈出的地塊是否準確，也可以和農戶在政府機構登記的土地流轉、農業保險等數據進行交叉驗證，再結合氣候、行業景氣度等情況，通過數個風控模型就可以預估產量和價值，從而向農戶提供合理的貸款額度與還款周期。

　　因地域產業千差萬別，農村金融沒有一成不變的模式可以套用，也沒有統一的標準答案可以照搬。但借助于大數據等技術，農村普惠金融的精準度將極大提升，必將拓展其發展的廣度和深度。隨著鄉村振興的全面推進，農村數字普惠金融將迎來更廣闊的發展空間。