省級大數據管理機構的核心作用。自中央實施新一輪機構改革后，各省機構改革方案陸續出臺，部分省份成立了大數據局或者類似機構，成為機構改革中的一個亮點。省級大數據管理機構應該在三農普惠金融數據化建設中發揮核心作用，在地方政府支持下，打破部門壁壘，將分散在各職能部門有關數據進行整合，加強與掌握數據資源的企業合作，尋求人民銀行等中央部門有關數據支持，通過海量的、多維度、多形式、有深度的數據，打造無死角、全方位、立體化的涉農主體數據庫資源，將靜態數據和動態數據相結合，將客觀數據與鄰里評價等主觀判斷數據相結合，將物理空間活動與網絡空間活動的行為習慣分析相結合，通過人工智能技術，描繪涉農主體信用及行為習慣全景圖像，為商業金融機構提供涉農貸款扎扎實實地做好基礎性服務。
積極搭建涉農數據共享平臺。由各省新設立的大數據管理機構牽頭，一是與人民銀行、農業農村、市場管理、公安、社保、民政等部門合作，結合互聯網等有關數據，以農戶、新型農業經營組織等為主體，通過人工智能技術進行家庭人口及住址、土地承包及經營流轉、新農合、農業補貼、金融機構貸款記錄、電子商務交易記錄等數據的關聯畫像，形成省級三農主體數據庫，并定期進行數據更新。二是與農業農村、市場管理、國土資源、氣象、水利、衛生防疫以及商業衛星管理機構等進行合作，逐步建立以村、鎮、縣為單位的種養殖情況、農副產品市場價格情況、土壤水文及自然災害等情況的區域性三農中微觀數據庫。三是與地方涉農金融物理網絡持有商合作，如吉林省作為農村金改試點搭建的覆蓋省市縣鄉村五級物理金融綜合服務網點及人員，通過網點人員采集的包含圖像、語音、家庭資產情況等在內的動態數據豐富和完善省級三農主體數據庫，交叉驗證區域性三農中微觀數據庫。四是與地方金融監管、地方涉農金融物理網絡持有商等機構合作，依托大數據及人工智能，共同開發三農主體的通用和專業相結合的信用評價模型，由系統自動對三農主體進行評分，評分將根據數據庫的變化而自動進行實時動態調整。
合理運用共享數據成果。在貸前和貸中方面，商業金融機構接到三農用戶融資需求時，一是可根據該潛在客戶書面授權或基于IT、移動端電子授權，登錄省級三農主體數據庫進行查詢。二是對依據三農主體信用評價標準得出的三農個體評測分數進行參考。三是根據有關部門授權，可以查詢經脫敏后的三農區域性中微觀數據庫，了解區域性的農業生產經營情況等信息。四是出于風險控制和成本考慮，可以與地方涉農金融物理網絡持有商合作，由其代理對于擬貸款規模較大的涉農個體進行現場核查并數據上傳，實施交叉驗證。最后，商業金融機構根據有關數據和評分，綜合判斷潛在客戶的履約意愿、履約能力和履約穩定性，并結合自身評審要求篩選客戶進行授信。對于小額度授信，甚至可以運用人工智能的深度學習、圖計算等技術，實現無人審核授信并實現線上自動貸款投放。
在貸后管理方面，除商業金融機構運用人工智能實現自動客戶匹配及時催收以及與地方涉農金融物理網絡持有商合作進行貸后管理防范風險外，為切實防范金融風險，打消金融機構扶農支農最后顧慮，確保三農普惠金融的可持續發展，金融監管機構可與省級大數據管理機構共同與公安、電信、交通等部門合作，對存在明顯故意逾期拖欠行為且“跑路”失聯的貸款戶通過技術手段進行必要的約束。同時，監管機構應推動進一步完善有關政策和法律法規，在保障客戶隱私權利的前提下，建立誠信體系，提高違約違法成本，促進金融生態環境良好建設。
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