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“整村授信”几乎是所有农商人再熟悉不过的一个名词，因为它承载了助力乡村振兴、践行普惠金融的重要使命，更是帮助大家实现了信贷业务从“被动”到“主动”的颠覆性改变，充分利用了线上的科技技术和线下的“人工大数据”完成客户“画像”进行授信，通过此模式切实解决了农户贷款困难、手续复杂等问题，节省了贷款审批、放款的时间，从而全面提升了办贷用贷效率和客户体验感，可以说是好处颇多，那针对这种“批量化授信”的业务模式，如何去防控风险？要点在哪？这肯定是大家时常关注的问题。

对信贷业务来说“风险控制”是生命线绝不为过，“整村授信”属于批量业务，其风控方式与传统业务相比还是存在较大差别，那“整村授信”的风险如何进行“防”和“控”呢，让我们一起来探讨一下！

小编团队总结的要点主要是授信模型的防控、操作过程的防控、客户管理的督防控三个方面.

在整村授信的授信模型中，风控点主要体现在批量信息采集和背靠背评议两部分，一是在不借助政府大数据的前提下，多数人采集农户的家庭信息缺少时效性，年代久远信息变动较大，且在进行批量数据匹配筛选时对存量、不良、重名等情况处理不完善，导致待评议数据采集错误或不完整，小编建议信贷人员在取基础数据时如果缺乏时效性，可将户籍数据与社保或农补等数据进行对比补充，保证尽可能完整。二是背靠背评议要严格按标准执行，绝不能图一时之快，否则问题百出；在形成待评议名单后，对于评议小组（村民）成员的选择非常重要，不建议由村主任（书记）直接选派人，较容易出现“串供”的情况，最好是人员由我们选择，同时实行“评”、“贷”分离，即参与放款的人员不主持评议（可旁听），避免对评议人员的评议内容形成误导，评议时选取较为隐私的办公室，对于职业、人品等关键问题必须逐户逐人问及并记录，若发现评议人员带有某种个人偏向，给的评分过高、过低或过于均衡，不能如实反馈问题的，要做好引导工作，无法及时予以纠正的，考虑更换评议人员。

通过评议批量采集到的农户信息，还不足以进行预授信，需要将多轮评议产生的名单与系统信息（或大数据）进行比对、交叉验证，对预授信名单再次进行梳理，通过金融、非金融信息对每户的稳定性、还款能力等做综合评估，最终形成预授信名单。

形成标准的操作管理办法，通过整村授信的流程制度设计，将获客、准入、审批、贷后等流程进行拆分，由评议监督员、支行长（主任）、信贷人员分别把控不同的环节从而规避内部工作风险，合规管理及环节分工很重要。

首先需要明确哪个环节由哪个岗位负责，谁具有一票否决权，一户家庭能否贷款？能贷多少？能贷给谁？需要在流程和制度设计上，通过让总行（联社）和支行（分社）相关人员合理分工，让参与“整村授信”工作的不同的角色在参与不同环节时能环环相扣、责任划分明确的方式，相互监督、相互制衡，从而有效控制操作风险；

其次在整村授信业务中涉及到的客户除农户外其他行业众多，这就需要信贷人员了解当地主要行业的特征，而实际操作中部分信贷人员业务水平不够扎实，不能掌握部分行业的专业信息，如种养殖业、批发零售等常见的行业的特点，不能识别隐匿风险，这也说明需要提高信贷人员的专业水平，不能限于信贷知识的培训，还需要涉及到各主流行业的基础知识，避免单一的知识判断带来风险；

最后在放贷过程中，部分信贷人员没有做到尽职调查，对于白名单相应信息未进行询问核实及信息更新，更有甚者觉得有“尽职免责的挡箭牌”，出现了为完成任务而放贷，帮助实际不符合条件的农户授信；建议不定期对信贷人员的业务进行的检查，检验信贷人员在放贷过程中是否遵循标准流程，加强信贷人员的合规教育，提高信贷人员合规意识。