近日，天安财险向陕西省重点贫困县之一的蓝田县张家坪村逾百位贫困群众赠送了团体人身意外伤害保险与过冬棉被等物资。
但在一位天安财险高层看来，捐赠物资仅仅是传统金融机构实施精准扶贫的第一步，未来传统保险机构需要借助大数据等金融科技，开发农产品价格指数保险等扶贫金融创新产品，帮助贫困地区农户建立可持续的生产脱贫模式。
其实，在大数据、人工智能等金融科技技术迅猛发展的驱动下，越来越多传统金融机构都不再将精准扶贫局限在捐款捐物层面，而是打造“前端提供扶贫资金+中端分担生产风险+后端打通产品销售”的互联网+产业扶贫闭环，解决贫困地区农产品缺销路、售价低、知名度不足等难题，切实保证贫困户增产增收。
所谓互联网+产业扶贫，不同于多数互金平台针对贫困农户个人提供贷款扶持扩大农产品生产，而是将贷款主要投向贫困地区当地农产品生产加工企业，帮助后者成长同时带动当地农产品产业发展，最终让当地所有贫困农户人人受益摆脱贫困。
“不过，围绕这个产业扶贫闭环，大家仍是摸着石头过河。”10月30日，一家国内中型保险公司涉农事业部负责人告诉21世纪经济报道记者。究其原因，目前这类产业扶贫模式缺乏大量有价值的实践数据参考，导致机构难以准确评估其实践成果，也无法厘清其中的操作难点与风险隐患。
在他看来，这却是传统金融机构借助金融科技打造互联网+产业扶贫模式必须经历的“阵痛期”。随着数据越来越全面详尽，传统金融机构对扶贫资金的投放将变得越精准，生产风险的化解将变得更有针对性与专业性，产品销售的打通也变得越来越高效，从而不断提高互联网+产业扶贫的效果，带动贫困地区居民不再因农产品滞销而返贫。
21世纪经济报道记者多方了解到，要度过这个“阵痛期”，意味着传统金融机构需重新权衡投入产出这笔账——毕竟，传统金融机构将投入大量资金精力进行“试错”，才能找到最合适的互联网+产业扶贫运作模式。
“鉴于精准扶贫的重要性，公司高层一再强调不看重扶贫投入的短期成效，更关心在大数据与金融科技驱动下，扶贫的精准性与操作效率是否得到更快的提升，让更多人能尽早脱离贫困生活。”上述保险机构涉农事业部负责人表示。
“所幸的是，保险公司也可以通过大数据与人工智能技术的应用，改变扶贫贷款贷前审核不精准、贷后风险管理跟不上等问题。”10月30日，平安财险副总经理曹六一向21世纪经济报道记者指出。目前平安财险在扶贫资金供给环节，主要通过信用保证保险+贴息模式，吸引多家合作银行向贫困地区农产品企业提供扶贫贷款，带动当地农产品产业发展；在贷后风险管理环节，则通过科技+一揽子保险全面保障生产经营风险，比如引入农产品价格指数保险解决贫困农户对农产品滞销而价格走低的担忧，激发他们扩大生产的积极性。
曹六一坦言，当前贫困地区农户能否早日脱贫，与当地农产品销量持续增加存在着高相关性。为此，平安财险同样积极尝试引入电商资源，针对不同扶贫农产品提供全面的电商协助销售解决方案，包括在平台类电商开设线上商铺、在垂直类电商完善销售链条、举办互联网电商推介会等方式，进一步拓宽贫困地区农产品电商销路。
在多位传统金融机构人士看来，这种互联网+产业扶贫模式能否有效降低扶贫贷款坏账率，除了取决于农产品销路是否打开，还在于整个信贷审批与资金投放流程是否足够严谨，比如一些传统金融机构正运用智能化牲畜识别技术精准管理农户的代养风险，通过对奶牛的花纹、猪的脸部尾部等特征识别获取牲畜唯一性标签，实现扶贫贷款发放精准到户，避免相关资金被“中途”截留或挪用。
此外，不少传统银行与保险机构也尝试引入卫星遥感、无人机等技术，大幅节省人力成本同时提升贷后风险管理能力。甚至个别保险公司正引入区块链技术进行农产品生产溯源，以此开发质量保证保证与溯源保证保险产品，打消消费者对贫困地区农产品品质的担忧，助力当地农产品销量增加。
“未来，我们将考虑通过行业大数据与基于深度学习的人工智能风控模型，开发更多扶贫专属保险产品，比如针对贫困地区持续探索地方特色农产品保险、保险+期货等扶贫保险产品，扩大农房保险与扶贫特惠保覆盖面，提升贫困户保障水平，并借助通过人脸识别、卫星遥感、无人机、OCR等前沿科技，助力扶贫项目精准管理，确保扶贫贷款、保险的精准到户。”曹六一向21世纪经济报道记者表示。
有业内人士指出，尽管传统金融机构互联网+产业扶贫“声势浩大”，其实际成效有多高，仍需时间的检验。
10月30日，一家国内银行涉农贷款业务部负责人承认，当前不少银行的涉农扶贫贷款坏账率并不低，比如他所在的银行涉农扶贫贷款坏账率约在5%左右。究其原因，主要是贫困地区农产品缺销路、售价低且知名度不足，即便银行内部通过采购解决了部分销售压力，令贫困地区当地农产品企业得以偿还部分贷款，但整个信贷业务依然存在本金亏损。
“这也拖累不少保险公司跟着赔钱。”他透露，以价格指数保险为例，当某个贫困地区农产品滞销而价格大幅回落，保险公司不得不自掏腰包给农户进行赔付，导致相关保险业务同样不赚钱。此外，不少保险公司通过信用保证保险吸引银行向贫困地区农产品企业提供扶贫贷款，若农产品销售不畅导致企业还不了贷款，保险公司只能自掏腰包“埋单”。
“鉴于精准扶贫事业的重要性，公司高层只能咬咬牙，决定通过其他保险业务盈利补贴亏损。”一家保险公司理赔部人士向21世纪经济报道记者透露。
在他看来，这项业务亏损压力较大的主要原因，恰恰是缺乏足够的数据给予精准的风险定价，导致风控措施难以做到因人而异，因时制宜，因地制宜。
“要积累足够的大数据，却需要相当长时间的业务实践积累，以及很强的试错容忍度。”一家参与产业扶贫的国内大型银行业人士透露。此前他所在的银行机构曾与多家农商行、农村信用社开展数据合作，希望能获取他们以往针对贫困地区农产品企业的信贷数据与还款记录，作为评估贷款逾期风险的重要依据之一。
但在实际操作环节，他们发现其中大部分数据价值性不高。一是不少贫困地区农产品企业信贷数据缺乏连续性，无法全面还原企业的经营状况，导致相关农产品产业发展缺乏依据，贷款风险也增加不少；二是数据缺乏准确性，部分贫困地区农产品企业存在大量民间借贷，企业实际负债率远远高于银行评估值，令贷款坏账风险增加不少。
其间，他们计划与一些涉足扶贫农业贷款的互金平台合作，通过后者的爬虫技术掌握这些贫困地区农产品企业负责人的民间借贷状况与还款记录，从而优化风控模型提供更精准的产业扶持贷款，但相关数据合作因涉嫌触碰私人信息而不了了之。
“因此整个互联网+产业扶贫不得不推倒重来，先给贫困地区农产品企业一笔小额贷款，看他能否将贷款用于扩大生产与当地贫困户农产品采购，以及自身能否通过资源整合，帮助它打通农产品生产—采购—加工—物流—电商销售各个环节扩大销量，最终再决定是否追加贷款扶持当地农产品更快速度发展。”他透露。甚至为了把控扶贫贷款坏账风险，他们还积极联系银行各个业务部门，通过内部采购与旗下电商平台促销等方式，尝试进一步扩大农产品销售量。
“所幸的是，银行高层对精准扶贫有着很强的试错容忍度，很多场合都强调不要考虑扶贫贷款的坏账有多高，只要先带动当地农产品产业发展让贫困农户能看到生产脱贫的希望，就是一份最好的成绩单。”他直言。
这在传统金融机构相当不易。尤其在当前银行落实严格KPI与风控要求的情况下，他们与会计部门围绕扶贫信贷产品考核标准做了多次沟通，最终达成共识——扶贫产品的绩效考核不能遵循原先的信贷产品利润与坏账风险指标，需要按扶贫效果进行重新设计，此外，针对“试错”的投入，财务部门将提供更大幅度的支持，以便尽早找到最合适的互联网+产业扶贫运作模式。
