打赢脱贫攻坚战，金融精准扶贫是不可或缺的重要环节。那么，如何实现大数据技术与金融精准扶贫的高度耦合，实现金融精准扶贫目标？首先需要做的就是将大数据的理念充分地延伸，改变传统的金融精准扶贫思维，为提升金融扶贫资源的效率创造坚实的现实基础和制度环境。

在不久前召开的全国金融工作会议上，习近平总书记强调，要建设普惠金融体系，加强对小微企业、“三农”和偏远地区的金融服务，推进金融精准扶贫。在此之前，《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》已经给出了金融支持脱贫攻坚的一揽子政策。然而，随着国家对金融精准扶贫的不断强调，要真正有效地提升贫困地区金融服务水平，推进金融精准扶贫，则需要通过更为具体细致的机制来解决金融精准扶贫过程中的许多问题。现实中，大数据技术在其他领域的成功应用为契合这一机制要求提供了可能。具体来说，大数据助力金融精准扶贫，主要体现在将信息提取、决策支持、预测评估等方面的大数据技术和思维应用于金融精准扶贫领域。

精准识别金融扶贫需求

习近平总书记多次指出，精准扶贫的关键是要把扶贫对象摸清搞准，做到精准扶贫、精准脱贫、精准到户、精准到人，找对穷根，明确靶向。对于金融精准扶贫来说，不仅要识别扶贫对象，还要精准识别扶贫对象的金融需求。只有这样，才能将宝贵的扶贫资金和金融服务用在刀刃上，实现金融的精准滴灌。所以金融需求的精准识别是金融精准扶贫工作的前提。在目前的金融扶贫工作中，普遍采用的识别模式是量化处理采集到的信息，首先对贫困人口进行识别，然后提供相应的金融产品和服务。此种方式隐含的一个假设是贫困人口金融需求的同质化，而这往往容易造成金融资源的错配和浪费。在大数据视阈下，基于数字化处理技术，不仅可以在原有数据上进行分析，还可以结合外部数据提取个性化的信息。譬如，通过对扶贫对象的生产、生活情况和贫困地区金融基础设施数据进行分析，识别扶贫对象不同的金融需求，进而提供差异化金融帮扶产品和服务，则可以提升金融扶贫和受助对象金融需求的契合度。

动态配置金融扶贫资金

融通扶贫资金是金融支持精准扶贫的根本要求。中共中央党校做的一份县委书记研修班学员的问卷调查显示，县域政府推进精准扶贫的首要难点为缺少资金，具体表现为：扶贫资金的多头管理、审批环节过多、获取条件苛刻、缺乏统筹使用的自主性、实施主体不专业等问题。究其根源，目前的大部分金融精准扶贫都是以贫困地区当地政府和县域金融机构为主导，普遍通过产业扶持方式进行脱贫。对于产业扶贫项目中出现的变化，现有的扶贫资金管理模式不能及时作出反应，影响了扶贫资金的合理配置。此外，对于扶贫项目缺少长期的规划，扶贫资金的流向也容易受到地方政府短期目标的干扰。国家统计局2011年的调查显示：2009年项目村、项目户希望得到的扶贫项目与2010年实际实施保持一致的比例分别为5.7%和25.4%。通过大数据技术，可以改变扶贫资金的投入使用和监管方式。不仅可以对扶贫项目的资金使用情况进行跟踪，还可以对扶贫项目开发和运行进行动态预测，降低扶贫资金错配的概率，实现扶贫资金的合理流动。同时，运用大数据技术对扶贫项目进行动态评估，优先引导扶贫资金再次投放到效果较好的项目中，优化资金投向结构，提高扶贫资金的使用效率。