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默认受到一些时髦风潮的影响，一些银行盲目迷恋所谓科技能力和“数字化”，忽视银行自身业务特点，例如希望通过大数据、云计算、客户“画像”等技术手段达到线上批量获客的目的，改变基础客户群不稳定的问题；还希望利用这些手段达到精准营销、扩大业务量、增强盈利能力的目的；希望通过所谓智能风控等技术手段提高资产质量；希望利用人工智能、大数据分析等技术手段，提高资产负债管理及内部各项管理的能力等。
寄希望于技术会自动完成这些工作就会忽视了“人”的作用，结果变成了为了数字化而数字化，盲目建设庞大的技术架构和技术团队，不但没有明显改善自身经营，反而造成大量投资浪费和业务流失。由于规模效益困境，一些中小银行更把助贷、联合贷当作了技术外包和数字化转型目标，有的获得了短期业绩增长，形成了一定程度的路径依赖，更失去了“客户自主、业务自主、技术自主、数据自主、风控自主”，变成“为他人做嫁衣”。
千百年来，农民与农民之间，特别是在传统社区以内，即使没有法律干预，也往往能保持有效的信用约束。但商业银行惯用的衡量信用的几种方式在农村的适用都有很大局限。例如利用会计报表数据分析来评估潜在客户的经济实力、偿债能力，但农民、合作社、中小企业很难建立规范的会计报表体系。很多金融人士对于农村缺乏了解，热衷于获取他们想象中的农村土地确权数据、农业补贴数据、农业保险数据……这些数据不仅质量严重存疑，是否真实存在也是存疑的，而且如果是真实数据，恰恰在农户之间不会有明显差异，就没有授信的参考价值。
征信大数据主要来自金融体系的借贷记录及诉讼和执行记录等，各大电商巨头更积累了大量的交易记录。问题是农民恰恰是交易寡淡的群体，在大数据下更是进一步边缘化的。整个农村的数据体系严重滞后。目前银行运用大数据比较“成功”的主要是针对数据完善的公职人员，借助于他们的工资、社保、纳税数据进行授信，但那些数据的作用很有限。目前众多互联网机构利用交易数据收集客户信息，形成潜在违约行为的有效威慑。互联网机构也都曾积极申请个人征信业务的牌照，但没有得到的批准。其问题的症结不仅是缺乏机构的独立性，更在于商业机构面向社会公众的信用收集、利用、出售很容易触犯《个人信息保护法》。
目前一些农村银行“放贷难”现象突出，“放贷难”并不代表贷款需求少了，而是可供银行进行安全放贷的数据少了。按照现在金融机构的通常做法，一旦在“大数据”上发现“不良记录”，基本上就是“一刀切”地拉入黑名单，这实际上是把一部分人从金融市场排斥出去了。事实上一些暂时出现不良信用记录的人可能是情有可原的，农村银行要把社区小圈子、熟人社会里面流传的“口碑”（小数据）引入信用评价体系，提炼农村传统“口碑”系统的精髓，给一些特殊情况造成的失信给予谅解，对缺乏数据的农户用民间“口碑”进行提炼打分，在贷、还款安排上作出灵活处理，帮助其获取解困资金、焕发生机。
“熟人社会”是农村社会及其信用体系的最重要特征，农村金融不仅要引入大数据，也要重视利用社区“小数据”，要正视现实，积极推动信用体系建设，特别是信用合作体系建设，引导金融机构有限嫁接信用合作机制，尽快形成金融“内循环”“微循环”。
（作者系黑龙江省地方金融监督管理局副局长）
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