数字经济|数字技术如何助力减贫( 二 )
一是传统金融机构更多运用数字化手段 ， 提高边缘群体金融服务的可获得性和便利性 。 随着农村金融覆盖面的增加 ， 2018年 ， 农村地区网上银行开通数累计6.12亿户 ， 占农村人口的63.22%；年度网银支付业务102.08亿笔；银行为农村电子交易提供收款服务金额5783.43亿元 ， 三项指标均保持增长趋势（中国人民银行 ， 2019） 。 各地金融部门有效支持粮食等大宗农副产品收购实现全程非现金结算 ， 以非现金支付方式发放养老保险、医疗保险以及财政涉农补贴资金等 ， 为农村人口提供极大便利 。
二是互联网公司开展新型数字普惠金融 ， 创新信用评价机制 ， 解决了贫困户抵押不足的难题 ， 让数字信贷、移动支付、互联网保险等金融服务惠及更多贫困人口 。 互联网公司设立的数字金融机构通过电商平台积累的交易数据 ， 利用大数据、人工智能技术分析贫困户或带贫企业交易行为 ， 对其进行精准画像 ， 从而综合评定其信用状态 ， 实现以信息数据替代实物抵押的数字化增信 ， 从而提高小微企业和农村地区人群金融服务可得性 ， 有效解决普惠金融“最后一公里”的问题 。 中国首家基于云计算的商业银行“网商银行”自2015年成立四年来 ， 为全国146个贫困县、超过400万客户提供无接触贷款 。 2017年 ， 京东推出了数字农贷 ， 基于农业生产的量化模型及农民的历史生产数据给农民授信 ， 免抵押、担保 ， 并对生产过程进行全程、高频、多方位的监管 。 数字农贷项目上线2年后 ， 就与山东、河北、河南等地100多家合作社合作 ， 累计放款约10亿元 ， 逾期率和坏账率均为零 。 截至2017年底 ， 蚂蚁金服也已经为中国795个国家级贫困县和连片特困地区（占比95.6%）提供了支付等金融服务 。
三是传统金融机构与互联网平台企业合作 ， 实现互联网大数据技术优势与银行核心业务能力的互补 ， 进一步扩大对农村人群的金融覆盖 。 中国建设银行与全国棉花交易市场等电子商务平台合作 ， 为棉农提供基于电子仓单、电子订单数据测算的网络融资服务 。 华夏银行与农资交易网络平台“云农场”数据对接 ， 为在网络平台购买农业生产资料的农户提供线上贷款、线上还款的网络化全自助服务 。
大数据成为辅助政府精准扶贫的技术手段
全面准确的贫困户信息是保障减贫工作质量的重要支撑 ， 大数据的应用为精准扶贫提供了科学高效的技术手段 。
一是大数据使贫困识别的精准度得到提高、公平性得以保障 。 利用大数据对贫困户开展预警筛查 ， 及时发现因重病、教育等可能导致的支出型贫困 。 大数据平台通过对扶贫对象的监测 ， 实现贫困户脱贫退出、返贫纳入动态管理机制 ， 清退已经脱贫或不符合贫困要求的人口 ， 对已脱贫人口进行追踪 。 2007年 ， 通过大数据平台实现兜底保障的试点在上海开启 ， 2014年 ， 民政部开始推动各地大数据信息核对平台建设 ， 截至2019年10月 ， 中国省（区、市）和地市级大数据信息平台覆盖率已经分别达到了96.8%和91.9% ， 利用各部门大数据组网来前置性地甄别贫困家庭正逐渐成为主流 。
二是探索、利用大数据对贫困地区进行综合分析 ， 帮助制定有针对性的帮扶措施 。 大数据分析结合气候、地貌等自然信息以及家庭人口、个人能力、经济财务等社会信息 ， 系统深层次地分析县、村、户等多尺度下的致贫原因 ， 为扶贫到村到户提供强有力支撑 。 但是 ， 大数据的应用水平还需要大幅提升 。 受制于数据分析能力限制 ， 目前全国暂时仅5.9%的地市利用数据库进行过专门的数据开发 ， 1.8%的地市曾经向上级机关提交过基于大数据统计结果的决策报告 。
三是大数据工具手段助力提高扶贫资源使用效率 ， 推动扶贫领域的科学决策 。 综合扶贫、教育、工商、民政、卫计等领域的大数据实时共享及动态比对 ， 提高扶贫财政资金等公共资源利用效果 ， 跟踪和监测地区、机构的扶贫进度和效率 。 多维度的贫困大数据信息也帮助政府选择更加合适的扶贫项目、制定合理的贫困标准 。 以上海为例 ， 其信息数据不但广泛用于上海市年度贫困标准的认定 ， 基于此的《基于核对数据的最低生活保障研究》也为民政部等部门出台国家政策实施标准提供了有益帮助 。
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