在金融聚集村庄全面复兴的布景下，市场上仍存在农贷产品单一、掩盖率低、适配性不强、事务开展不均衡等问题，不利于中小型运营主体及一般农户获取有用的金融服务。北京安农信息科技有限公司经过交融多源涉农数据，运用大数据、人工智能、地理信息、卫星遥感等技能，研制针对新式农业生产运营主体客群的普惠金融信贷产品，为金融机构供给通用、普适、标准化的农贷演示产品解决方案。

  北京安农信息科技有限公司选用线上线下相结合的方法为广阔新式农业运营主体客群供给纯信誉农业运营借款服务，线上经过大数据风控模型审阅，线下由银行客户经理核实客户运营真实性和准确性。将十余种涉农数据、行内数据、客户请求数据、工商司法数据、征信数据等进行交融，运用机器学习构建大数据量化风控模型，给予银行科学客观的授信及用信决议计划主张，为金融机构的事务危险操控供给精准牢靠支撑，下降金融危险。

  一是原始数据质检，提高数据质量。运用数据及时性检查、关联性检查、唯一性检查、规范性检查、准确性检查、逻辑性检查、完整性检查等方法检查三农原始数据质量，构成标准化、通用化的质检规矩。根据质检成果对三农数据运用插值法、前后值填充法、离群点检测法、标准化/归一化法、文本清理法等方法来进行管理，构成上百条标准化的数据管理规矩，支撑金融机构“拿来即用”。

  二是树立目标变量库，优化数据运用。树立一套适用于三农普惠金融理财产品的目标变量库。该目标变量库中列明每个目标变量的来历、准确性、掩盖度、依据权重（WOE）、信息价值（IV）、权威性、加工逻辑、更新频率等，供金融机构运用。

  三是一站式服务，赋能农贷产品建造。面向产品立项全过程，包含触及的数据、模型和体现，以及金融机构内各部门在农贷产品建造中的责任、作业内容、要害节点、项目交给物等各类问题，供给一站式专业服务，满意金融机构高效、高质量、低成本的快速上线，服务近百万三农客户，累计授信规划上千亿、放款金额超百亿元。回来搜狐，检查更加多