一、项目背景及目标

在农户融资上，农户仍然存在融资渠道不畅，贷款审批流程较长，涉农群体风险控制数据缺乏，数字化风险管控不足等问题。整村授信是快速拓展农村市场业务的有效作业手法，但近年来，随着大数据应用逐渐普及、大行持续下沉，农村金融市场也发生了变化。

稠州银行基于多年深耕农村市场经验，积极探索涉农大数据及Ai大模型在农村金融领域的应用，迭代升级传统整村授信业务，开展数智化整村授信，将线上客户数据与线下入户走访相结合，扩大农户小额信用贷款投放，更好满足农户短、小、频、急的资金需求。

二、项目方案及系统架构

项目策略方案

为开展数智化整村授信项目，稠州银行重点规划了如下工作。

首先重点解决涉农金融数据缺少较少问题，为解决该问题，稠州银行通过深度融合省金综金融专题库、省农担农业类指标库、中国人民银行征信系统以及银行自有金融指标库，形成了横跨政务、农业、征信、金融四大领域的多源数据生态。这一生态实现了从宏观经济环境到微观主体行为、从外部公共数据到内部专业数据的多层次汇聚，构建起覆盖农业主体、新市民与金融机构的全维度信息网络，为精准画像与智能风控提供坚实数据支撑。

除了有线上数据维度的支撑，稠州银行开展数智化整村授信时，还针对农户主体数量大、类型多、分布广等特点，在依法合规前提下稠州银行参照农户家庭资产负债表融资模式，不断完善农业农户大数据采集机制，加强涉农数据整合利用。在取得客户授权、确保敏感数据安全的前提下，在稠州银行自研的乡村振兴——整村授信系统中建立信息采集平台。通过多维度、关联性分析，挖掘农村客户金融需求，为涉农资金发放提供数据支撑。在农户申贷环节，稠州银行采取“内部挖掘+自主采集+外部互联”的整体思路，引入外部多元化数据，提高乡村振兴贷风险识别智能化水平，强化风险提前感知、精准识别、快速分析和及时拦截能力，提高农户贷款审批效率，扩大涉农贷款覆盖面。

随着数智化整村授信的开展，对于整村授信的村居，开展数字化运营是非常重要的工作。为此稠州银行还探索涉农大数据及Ai大模型在农村金融领域的应用，自研搭建了“数字村居”系统，该系统以“数据驱动+Ai赋能+精准营销”为思路，充分发挥稠州银行多年深耕乡村领域经验，依托数字化整村授信采集平台、省金综、省农担、人行征信、行为评分卡等多个系统数据，搭建了集村居地图可视化、授信村画像、农户千人千面、涉农大模型等为一体的服务平台。其中重点搭建对的系统的核心“秋收引擎”是赋能稠州银行乡村团队的利器。

项目系统架构

该系统采用分层架构设计，基于Spring Boot、Nacos、Redis、Elasticsearch技术栈构建，整体分为四个层级：

展示层：支持Web端与移动端访问，提供网格化地图营销平台交互界面；

应用层：包含用户登录服务、网关服务、网格化核心服务及乡村服务等模块，实现授信村管理、关键人维系等业务功能；

支撑层：依托微服务框架（Spring Cloud）、服务治理组件（Nacos）及分布式缓存（Redis），保障系统高可用与扩展性；

数据持久层：通过湖仓一体平台与数金中台对接，实现数据抽提、加工与存储，支持文件/API接口两种交互模式。

系统复用地图营销平台基础设施，硬件采用虚拟机部署（应用服务器8C16G、数据库每日备份），支持万级用户日常访问，移动端通过稠银空间VPN接入，PC端限制业务办公网络访问，确保数据安全。

三、项目创新点

构建了数据要素流通网络，打破涉农信息孤岛

通过“政务-农业-征信-金融”跨行业数据交换范式的建立，稠州银行构建了涉农数据要素流通网络。这个网络能够支撑跨机构、跨业态的风控协同，形成了TB级高价值数据资产池，充分体现了数据跨企业流通的广度和深度。借助数据要素流通网络，全面地了解农户的经营状况和信用风险，从而为三农主体提供精准的金融服务，有效推动了金融服务的下沉和普惠。

打造了数智化整村授信特色产品乡村振兴贷，实现智能风控

与传统模式相比，一方面我们的“乡村振兴贷”是一个标准化、线上化流程：从村居准入、三方评议、入户建档，到申请与放款，全流程实现无纸化、线上化操作。产品标准化程度高、易于上手，便于人员快速复制和业务规模迅速扩张。另一方面，我们开发了四大智能风控模型支撑。我们构建了村居模型、风险筛查模型、定价模型和贷后预警模型，形成全流程智能风控体系。贷前采取“内部挖掘+自主采集+外部互联”策略，实现自动化审批、差异化授信，全面提升风险识别能力。贷后对客户进行动态风险分层，每日自动跑批监测，实时发布红、橙、黄三级预警信号，并推送客户经理，实现贷后精准管控。

（三）搭建“数字村居”平台，Ai赋能村居运营

其中系统的核心“秋收引擎”是赋能稠州银行乡村团队的利器。一方面该引擎通过借助行内外多个系统数据源，提供涵盖信贷提升、引流、回捞等六大维度的商机。引擎还将农户进行分层分类，对于在贷期间表现较好的农户，调用农户利率优惠券，通过权益券的形式触达农户，主动为农户降费让利。对于模型发现有信贷需求的客户，系统直接将提额产品推送至客户手机银行，客户仅需在手机银行上完成申请，线上审批通过后即可在手机银行完成签约。

另一方面秋收引擎还打造了专属涉农信贷Ai智能体，提供Ai大模型对话功能，满足个性化需求。客户经理可直接在数字村居系统与Ai发起对话，了解村居的特色产业及风土人情、农户的资质分析画像、农业产业链上下游等多样知识，全面提升稠州银行村居金融服务能力。

四、项目过程管理

项目各阶段的执行周期

第一阶段： 完成数据基础建设与系统开发，为项目运行打下坚实基础。

核心工作：

多源数据生态对接（重点）： 集中技术力量，完成与“省金综平台”、“省农担”、“人行征信”等外部数据源的系统接口对接、联调测试和数据清洗规则制定。这是整个项目的基石，必须优先且高质量完成。

自研系统基础版开发： 并行开展“乡村振兴一整村授信系统”信息采集平台的基础功能开发，确保能够支持后续的数据录入和初步分析。

第二阶段：完善数智化整村授信系统和数字村居平台搭建。

核心工作：

启动“内部挖掘+自主采集+外部互联”的数据采集工作。客户经理团队入场，在获得授权的前提下，开展农户信息采集，并验证“农户家庭资产负债表”模式的适用性。

风险识别模型初建： 基于存量数据，构建并训练初步的行为评分卡和风险识别模型，提升贷款审批的智能化水平。

“数字村居”系统核心模块开发： 重点开发“秋收引擎”、村居地图可视化、授信村画像等核心功能，为数字化运营做准备。

第三阶段：全面推广与深化目标： 将成功经验复制到更多村居，扩大涉农贷款覆盖面，并深化数据应用。

核心工作：

系统与模式全面推广： 在试点成功后，组织客户经理培训，将数智化整村授信模式和“数字村居”系统在更大范围的已授信村居中推广。

数据模型优化迭代： 根据更多农户的申贷和还款数据，持续优化风险模型，强化风险的“提前感知、精准识别、快速分析”能力，提高审批效率。

数字化运营全面铺开： 全面运用“数字村居”系统进行农户的“千人千面”管理和精准营销，使数字化运营成为常态化工作。

第四阶段：智能化升级与年度复盘目标： 探索前沿技术应用，总结年度成果，规划下一年度方向。

核心工作：

AI大模型应用探索： 在已有数据和分析能力的基础上，开始试点AI大模型在涉农信贷营销等场景的应用，探索下一阶段的创新增长点。

项目年度复盘与评估： 全面评估项目年度KPI，如授信村数量、农户覆盖面、贷款发放效率、不良率等。总结成功经验和不足，制定下一年度的优化和扩展计划。

五、运营情况

在过去的项目运营周期内，系统推广工作稳步开展，已成功在稠州银行全部授信村居部署应用。从整体运行情况来看，各核心系统平台性能稳定，未出现重大中断或技术故障，为业务的连续开展提供了可靠保障。

在用户反馈方面，村居管理人员客户经理对系统的应用现出积极的接受度。前端信息采集流程的便捷性得到了初步认可，“数字村居”系统的可视化看板为村居金融管理提供了直观的数据支持，使授信进程和村内金融状况一目了然。农户获得小额贷款效率大大提升，后台审批与管理功能运行高效顺畅，有效助力了业务效率的提升。

总体而言，项目运营平稳，系统平台的有效性和稳定性得到了较好验证，为下一阶段的深化推广和功能优化奠定了坚实的基础。

六、项目成效

稠州银行数智化授信村的农户获得银行贷款的效率得到了极大提升，农户只需要在线上申请（微信银行、手机银行、小程序等渠道）完成基本信息录入，通过“软信息+硬数据”相结合的方式审批，借助风控模型判断实时返回申请结果，3分钟内完成定额、定价确认，同时客户在稠州银行手机银行或小程序等线上电子渠道完成自主签约，担保方式为纯信用，客户仅需提供身份证即可完成全流程申请，做到“秒批秒贷”。

截至2025年9月末，稠州银行已累计为9919个村居提供金融服务，开卡数达94万人，其中村民预授信419万户，有效授信金额达到422.47亿元，有效授信户数25.76万户，贷款余额158.04亿元，贷款户数10.43万户，户均余额15.15万元。

七、经验总结

本项目在建设推广过程中，围绕“数据、风控、运营”三大核心，形成了可复制、可推广的宝贵经验，主要总结为以下三点：

坚持“标准先行、生态共建”，打通跨行业数据壁垒

推广的关键在于建立了“政务-农业-征信-金融”跨行业数据交换范式。这一标准化的流通网络，不仅汇聚形成TB级高价值数据资产，更解决了信息孤岛问题，为精准风控与金融服务下乡奠定了坚实基础，是项目可规模化复制的核心前提。

打造“线上产品+智能模型”双驱动的全流程风控体系

“乡村振兴贷”的成功推广，关键在于将标准化线上流程与全生命周期智能风控相结合。通过村居、筛查、定价、预警四大模型，实现了从贷前自动化审批到贷后动态预警的闭环管理，使业务在快速复制扩张的同时，有效保障了资产质量。

构建“以客户和客户经理为中心”的数智化运营平台

“数字村居”平台，特别是其核心“秋收引擎”，是赋能一线、提升服务温度的关键。经验表明，通过数据驱动实现客户分层、主动提额降费，并引入AI智能体为客户经理提供村情洞察，双向赋能极大地提升了服务效率和客户体验，确保了项目的可持续发展与良好口碑。