确保国家粮食安全：政府通过实施粮食单产提升工程、巩固大豆扩种成果、提高小麦和稻谷的最低收购价、继续实施耕地地力保护补贴等政策，来保障粮食生产和农民收入 。
强化农业科技支撑：政府支持重大创新平台建设，加快推进种业振兴行动，加大种源关键核心技术攻关，推动生物育种产业化扩面提速，以及农机装备补短板行动 。
完善乡村振兴多元化投入机制：政府将农业农村作为一般公共预算优先保障领域，创新投融资机制，确保投入与乡村振兴目标任务相适应。同时，强化对信贷业务以县域为主的金融机构货币政策精准支持，完善大中型银行“三农”金融服务专业化工作机制 。
发展农村数字普惠金融：推进农村信用体系建设，发挥全国农业信贷担保体系和政府投资基金等作用，强化财政金融协同联动，在不新增地方政府隐性债务的前提下，开展高标准农田和设施农业建设等涉农领域贷款贴息奖补试点 。
银行业金融机构的涉农贷款增长：力争实现涉农贷款余额增长，完成普惠型涉农贷款增速目标。大型商业银行、股份制银行要力争实现全年普惠型涉农贷款增速不低于各项贷款增速 。
金融支持新型农业经营主体：央行等六部门联合发文，要求金融机构积极开展新型农业经营主体“首贷”、无还本续贷业务，积极发放农户小额信用贷款、普惠小微信用贷款，支持新型农业经营主体健康发展 。
农机购置与应用补贴：农业农村部办公厅和财政部办公厅印发了《2024—2026年农机购置与应用补贴实施意见》，以规范实施农机购置与应用补贴政策，推动农业机械化全程全面高质量发展 。
多家银行推出新的涉农贷款产品：为种植、养殖、民宿等产业发展提供资金支持，以满足农村发展实际和重点需求 。
银行等金融机构作为主要融资渠道，承担着于为“三农”（农业、农村、农民）提供金融服务。通过互联网技术优化“三农”融资渠道，提供快捷、及时的金融信息撮合服务。银行已经帮助超过上万人次的“三农”家庭、个体工商户及小微企业获得有效的资金支持 。
信用风险：农户普遍缺乏有效的抵押物，主要依赖信用贷款，农业经营的弱质性和农户收入的不稳定性可能导致贷款违约风险较高。银行需要对农户的信用状况进行准确评估，这通常涉及到对农户的基本信息、收入支出、资产负债和贷款结构等进行分析。
市场风险：农产品价格波动可能影响农户的还款能力。如果农户的主要收入来源是农产品销售，那么市场价格的下跌可能导致农户收入减少，从而影响其偿还贷款的能力。
自然灾害风险：农业活动受自然灾害影响较大，如洪水、干旱、病虫害等都可能导致农作物减产或绝收，进而影响农户的还款能力。
操作风险：银行在贷款审批、发放和后续管理过程中可能存在操作失误，如贷款审批不严、贷后管理不到位等，这些都可能导致贷款风险。
政策风险：政府对农业的补贴政策、税收优惠政策等可能发生变化，这些变化可能影响农户的经营成本和收益，进而影响其还款能力。
流动性风险：农户可能因为资金周转不灵而无法按时还款。银行需要评估农户的现金流状况，确保其有足够的流动性来偿还贷款。
（模型自动化EDA统计图）
（KS和AUC，模型区分能力指标）
（评分分箱图）
（变量系数稳定性）
（信用额度分箱）
（PSI模型稳定性测评）
（变量重要性排序图，挖掘重要的农户贷款违约因子）
重庆未来之智的Toby老师发现贷款期限变量是判断农户贷款违约的重要因子。借款期限越大，用户违约风险越大；数值越小，用户违约风险越小。我们可以得出较长借款期限面临着高的违约风险，因此我们推荐银行等金融机构主要采取短周期贷款措施。Toby老师提醒一下，部分三农项目属于长周期利民项目，即使有风险，政府经过谨慎评估后也应该兜底风险，而不应该一刀切，拒绝所有长周期三农信贷项目。
重庆未来之智的Toby老师发现无担保人，用户违约风险越大；有担保人，用户违约风险越小。我们可以得出无担保人的贷款风险显著高于有担保人的贷款。
基于“三农”（农业、农村、农民）信贷风险预测模型就为大家介绍到这里。信用风险评分卡模型可以量化评估风险，避免了领导拍脑袋解决问题的尴尬。如果大家对信用风险评分卡各种细节感兴趣，欢迎大家收藏课程《python信用评分卡建模附代码》。微信二维码扫一扫收藏课程。
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