大數據如何助力精準扶貧?

Intetix Foundation(英明泰思基金會)由從事數據科學、非營利組織和公共政策研究的中國學者發起成立，致力于通過數據科學改善人類社會和自然環境。通過聯絡、動員中美最頂尖的數據科學家和社會科學家，以及分布在全球的志愿者，我們創造性地踐行著我們的使命：為美好生活洞見數據價值。

原文： Big Data Tackles Poverty https://longitudes.ups.com/big-data-tackles-poverty/

原作者： Atlantic Re:think

大數據革命使得獲取資本方式比以往任何時候更加公平負責。那么大數據如何幫助窮人呢?

即使你擁有世界上最好的點子，但如果你缺乏如銀行賬戶或信用卡等基本金融資源，那么開始一項小生意幾乎不可能的。

Kiva開發主管Karen Little完全同意以上觀點，她說，世界上有很多聰明的人由于無法獲取啟動資金從而失去創業的機會。銀行長期忽視窮人貸款需求，這主要是因為窮人沒有收入、消費習慣以及還貸款等的歷史記錄。(Kiva是小額信貸網絡平臺，幫助全球窮人獲取小額貸款。)

缺乏超過三分之一的世界人口金融數據，這不僅僅影響個人的融資渠道或存款賬戶的基本安全，它也剝奪了決策者對解決全球貧困問題關鍵信息的知情權。可喜的是，網絡和手機正在改變這個現狀，世界上大約有85%的人口在使用手機，在如此高的普及率下，可通過基礎信息技術收集大量關于窮人位置、行為和需求的信息來得到貧困地圖。隨著大數據革命蔓延到世界上最貧困人群，大數據革命使得獲取資金方式比以往任何時候更加公平負責，同時為貧窮提供更深刻的見解和改革的最佳方法。

一: Kiva

數據包括所有企業和用戶使用手機和連接設備產生的全天候數字和網絡信息。這些信息包括網絡活動、從物聯網傳感器收集的數據和人造衛星產生的數據等等，這些都組成了我們每時每刻產生的數據，其中手機數據占據了用戶產生數據的大部分。

在銀行服務領域，我們通過分析手機數據可以得到小額信貸和銀行辦事處在貧困地區的最佳位置。更為重要的是，數字存取和數字支付在為那些沒有信用記錄的人創造信用記錄，向非銀行放貸機構支付記錄最終將成為傳統銀行貸款要求的信譽證明。

同時，越來越多小額貸款不需要信用記錄證明，如Kiva網站或者肯尼亞最受歡迎的融資應用Tala。Tala通過算法以及10000個指標來修正個人信用水平，這些指標包括所發信息長度、通話時長等。Kiva的工程副總裁David Pollak說，“我們試圖通過大量數據找到促成借款人信用高的因素和找到還款可能性高的借款人”。大數據除了用來評估新借款人的信用水平，大數據高級分析有助于Kiva評估和跟蹤300個獨立小額信貸機構和社會企業，超過200萬Kiva借款人和從140多萬Kiva放款人的100萬貸款。

數據分析也是Kiva得到惠普企業基金會“Matter to a Million"項目700萬美元的投資的一個重要原因。從2014年開始，放款人已經借給Kiva的借款人超過1150萬美元，若沒有大數據保駕護航那么借款風險不可估量。“如果數據分析的力量小于基于直覺的力量，那么Kiva根本不可能存在”。Pollak補充道，“Kiva能夠將全球各地出款人和借款人連接的原因就是使用數據分析”。

二： Data-Pop

大數據的下一個階段是使用數據分析來解決貧困問題的根源。紐約州立大學布法羅分校的一個研究項目已經可以通過手機來精確描繪塞內加爾的貧困分布地圖。傳統的貧困地圖的獲取方法效率低下，它需要密集的實地調查且只能每3年更新一次。而隨著手機的普及，現在獲取貧困地圖成本低且結果精確，貧困地圖可以實時更新并且與當地決策者共享，從而達到精準扶貧的目的。

從犯罪到自然災害，大量數據流的挖掘能夠幫助做出精確預測并幫助發展。Data-Pop聯盟是一個全球聯盟，其專注于使用大數據作為全球發展的工具。在與卡塔爾計算研究所合作中，Data-Pop聯盟分析數以百萬計的推文從而收集埃及的貧困和一般經濟狀況的實地情報。該組織的另一個項目是利用Google地球來估計易遭受洪水的地區，這些地區往往窮人居多。

最后，Letouze希望大數據將支持自下而上的決策體系,窮人能夠參與扶貧改革并且能夠向政府代表和部門施加政治壓力。他說道，“解決貧困的關鍵問題不僅僅是當權者如何使用這些數據，也是產生數據的人們如何參與扶貧從而改善自身生活”。