來源 | 零壹財經專欄
作者 | 高聲談
2022年3月11日，兩會圓滿落幕，三農經濟和鄉村振興又一次成為關註焦點。作為金融從業人員，無可逃避地再一次面臨終極靈魂拷問——三農金融如何快速健康發展？
雖然與小微企業普惠貸款一樣同為世界性難題，在我國實現三農金融又快又好發展的難度更大：我國地緣遼闊，地域經濟發展程度和人群貧富差距的問題匯集點就在農村；絕大多數農業和農村經濟是最底層的小微企業，務農人員也是平均收入最低的群體之一；農村產業種類繁多且單一規模小，傳統線下貸款調查方式因投入產出比而失效；農業農村數字化程度低，大數據風控手段通常不具備使用前提……
為瞭解決以上問題，近二三十年來我國開展瞭大量嘗試：從2000年左右嘗試設立小額貸款有限公司到各級農業擔保機構的誕生成立，從當初全國推行政銀保項目到今日對銀行的“精準寬松+普惠金融任務”要求，無論何種政策均繞不開這一核心問題：如何商業可持續地識別和控制三農經濟體的信用風險。
螞蟻金服的操作
在各類三農金融創新型解決方案中，螞蟻的探索最為超前，因此有必要深入分析螞蟻金服的農村金融戰略。
2016年4月，螞蟻金服正式把農村金融列為與國際業務、綠色金融並列的三大戰略方向之一。螞蟻金服農村信貸有三大模式，分別為數據化平臺模式、“線上+線下”熟人模式、供應鏈模式。
為瞭推進數據化平臺模式，螞蟻拼命推廣電商交易和支付寶的普及，引導農村交易數據上網留存。目前打法有兩個：一是通過支付寶為流量入口，重點在農村地區推廣借唄、花唄，通過搜集農村種養殖業數據信息與農業人口進行交叉驗證和增信，提供與城鎮居民差異化授信金融服務；第二個打法與淘寶“千村萬縣”計劃相連，是以“智慧縣城+普惠金融”項目為入口，通過從地方政府合作項目中獲得的行政收費、稅收、工商、種養殖等信息入手，由網商銀行提供旺農貸，為農戶生產經營提供大額、可循環貸款。
“線上+線下”熟人模式是通過熟人的線下觸達能力與淘寶電商數據相結合的風控手段，面向產業鏈下遊經銷商、中小規模種養殖戶及小型生產經營戶，提供相比數據化平臺更高額度的信貸服務，不惜代價直接采集村民信息，補上螞蟻在客戶精準營銷數據方面最為重要的最後一塊拼板。對於有生產型標簽的，通過線下“熟人”（村淘合夥人）盡調，適度提額。產品形態有旺農貸和網商貸。
供應鏈金融模式與“谷雨計劃”緊密聯系。網商銀行通過淘寶電商，以規模化農業主體為核心發放生產經營性貸款。借助核心農業主體對上下遊企業的深入瞭解，選擇資質良好的企業作為融資對象，提供系統融資安排。
上述打法效果顯著：通過不到5年持續經營，網商銀行截至2020年底的涉農貸款服務客戶數累計超1785萬，和772個縣域達成戰略合作。
但同樣存在問題，歸納有四：一是隨著農村電商用戶的增長乏力，“電商-支付-信貸”商業打法復制難度加大。二是由於缺少線下關鍵信息，導致農戶從支付到信貸的轉換率很難提高。三是“智慧縣城”項目受限於政府數據開放的真實意願和能力等因素，擴面增速和落地效果有限。四是三農金融風控中，線下團隊的熟人客戶篩選和關系型風控必不可少，但中和農信式大建線下團隊的解決方案遭到螞蟻金服和網商銀行摒棄，尚未找到有效解決方案。
根本原因
三農金融為何難做？核心是營銷和風控兩大痛點問題難以高效解決。
營銷方面，農村人群對線上產品自學能力弱，接受度差，導致線上新型金融手段的普及度和接受度較低，線上觸達和營銷效果不明顯，不如線下熟人介紹和口口相傳效果好；而建設線下團隊成本高、效率低，難對村鎮銀行和農信社形成競爭優勢，很難成為後進入市場者的優先選擇。
風控方面，三農金融涉及行業眾多，每個細分行業因經營模式、成本構成、操作風險、價格波動、銷售方式、地域特點的不同而風險各異，需要逐個建立風控邏輯和方法體系，難度大，成本高；同時，三方大數據少，無法據此開展量化風控；而風控可用軟信息封閉於線下區域小圈子之內，建立線下團隊同樣面臨成本高、操作風險高、管理難度大、不易標準化等問題。
我們以中和農信為例估算其線下成本構成：2018年底，中和農信貸款餘額90億元，共有員工4970人，覆蓋313個縣級行政區域，30天以上逾期率為1.04%。其單位價格模型如下：平均對接價格在20%左右，刨除6%的資金成本，利差空間約為14%。其中，壞賬與計提等約為1.5%，利潤約為2.7%，以線下團隊為主的運營成本高達10%，幾乎占整體營業收入的一半。倒推估算，中和農信全年人員成本接近9億元，人均年收入約18萬元。
解題三大原則
通過上述分析，我們歸納總結出做好三農金融業務的“三大原則”，解決好“三大原則”問題，才能在三農金融領域中占領一席之地。
1、建立高效運營的線下團隊
這是三農金融市場供給側後進入者要優先考慮的問題，也是決定性問題：市場後進入機構要優先考慮自身在某一行業、某一地域是否具備線下優勢，是否有線下團隊可以復用，以實現運營成本最小化。否則將必然重復與中和農信一樣的路徑——從零開始自建線下團隊，且不說能否比中和農信做得更好，重復建設本身缺乏社會價值和創新價值，現實中更不可能建立競爭優勢。
況且，三農金融的線下競爭在某些地域已經十分激烈，如河北、山東、內蒙等養殖大省的肉羊、肉牛行業，不僅存在農行和農村信用社，還有各類消金公司、小貸機構、保理機構參與競爭。市場後進入者一定要結合自身先天優勢與稟賦，客觀評估自身在三農金融某一細分行業或特定地域內的競爭能力，用於判斷是否進入三農金融行業或是具體切入點。
以我們對目前市場的理解，在全國三農金融領域有較大體系優勢和潛在競爭力的主體至少兩類，一類是開展農險業務的財產保險公司，另一類是全國供銷社系統。
農業險保險公司開展三農金融信保業務具有獨特的先天優勢：一方面，保貸聯動可以充分發揮兩個牌照的互補作用，雙向賦能；其次，信保部門通過自建風控能力可進一步防范保險銷售風險；最有利的，線下銷售團隊可以充分復用，進行保險、信保銷售和線下風控，充分壓縮運營成本同時大幅提高風險保障系數。
全國供銷社系統的優勢在於具有國內規模最大、最全面的深入至農村的體系化組織機構。截至2020年底，全國供銷社系統擁有縣及縣以上供銷合作社機關2789個，基層社37652個，組織農民興辦的各類專業合作社192460個，入社農戶1515.7萬人。
如果能夠對供銷全流程的“四流”進行數字化改造，並為其中各類參與者建立數字ID，則可建立覆蓋所有農牧生產資料和產成品品類、輻射農資流轉全流程的龐大數字供銷網，基於此進行精準普惠金融支持將極大解決三農金融痛點問題。
上述兩類機構中，由於保險公司屬於商業組織，具有緊密的管理、營銷體系和更好的數字化基礎，尤其是農業保險對信貸的獨特作用，我們認為農險和信用險“兩險融合”發展思路是解決三農金融現存問題的有效抓手，需要進一步鼓勵與引導。
2、應逐個行業、逐個地域解決三農金融的營銷和風控問題
前文提到，線下團隊既要找到潛在客戶群體並將多種類型產品營銷推薦出去，又要進行標準化風控操作及初步風險判斷，對線下人員綜合素質提出瞭較高要求。此功能定位與銀行對公客戶經理的崗位職責相似，因此信保機構可以按此標準進行招聘與使用。
人員管理過程中要重點關註體系化培訓工作，以快速提升客戶經理職業水平和風險檢測經驗；另外要通過“薪酬留人、事業留人、崗位留人”等手段和具有競爭力的薪酬管理機制、崗位晉升與淘汰機制確保基層隊伍的穩定、高效與充滿活力。
保險公司在指導客戶經理開展具體信保業務之前，應提前制定信保業務的行業政策和產品政策。鑒於三農金融涉及細分行業眾多，風險各異，建議信保機構優先從農險部門最大產品品類入手實施，看清楚行業和地域風險後再行設計針對性信貸流程和盡調方式。
三農金融常見的細分品類有養殖（生豬、肉羊、肉牛、奶牛、肉雞、水產等）、大宗種植（玉米、水稻、小麥）、經濟作物種植、生產資料供銷與流通、生產加工等，單純從行業風險角度看，我們認為當前的肉羊、肉牛、奶牛養殖和規模以上大宗種植具有政策和價格穩定、地域相對集中等優點，可以作為優先切入的信保品類。
在三農金融風控體系建設方面，結合實踐經驗，我們設計並已經驗證瞭“信貸工廠&IPC融合技術+行業知識庫+單位價格模型+個人征信模型”的有效性，即利用信貸工廠&IPC融合技術的方法建立瞭一整套線下盡調和業務操作標準流程，明確允許進入行業名單，並以細分行業&縣域為單位建立行業知識庫（具體種養殖品種、種養殖規律、養殖特點與類型、產成品及副產品價格走勢、生產成本構成及價格走勢、生產設施及工具投入、品種地域利潤率等），形成細分品種的單位價格模型（例如一頭西門塔爾黃牛的收入、成本和利潤構成與占比）；最後，利用客戶的央行征信、保單信息、農業數據、支付/消費數據、設備數據、網貸多頭等數據搭建申請評分模型，結合保後表現及上述指標變動情況建立保後高風險客戶識別模型，為線下團隊報後管理提供依據。
進一步解釋一下信貸工廠&IPC融合技術，簡單來說是將IPC信貸員方法和信貸工廠方法進行融合，整體流程上遵循信貸工廠標準化、流水式設計思路，但盡調時更註重發揮信貸員的軟信息搜集、風險識別能力，並增大與其責任綁定力度。
具體來說，通過運用信貸工廠技術將信貸全流程分為準入初篩（或白名單準入）、現場盡調、貸款復核、貸款審批，貸款發放，貸後管理、貸款的回收、逾期催收、不良處置9個工作環節，每個環節詳細規定提交的各類材料清單、內容及報送格式，證明材料如照片要詳細到如何拍攝及拍攝內容要求，描述最好要量化數字或明確描述要求等，填報的表格需提前固定好模板，詳細規定好每個環節操作人員的動作標準和需要驗證或負責的工作內容等。
當然，整個過程最好全部在線上完成，需要搭建操作系統用於支持各環節錄入與系統審批。IPC技術主要應用於信貸員線下盡調時軟硬信息搜集、交叉驗證和信用評估審核，主要目標指向是確權、利潤核驗、營收核驗和權益核驗。確權是指通過親見親簽方式核實信息真實性，內容涉及借款人、配偶、主要股東、擔保人、營業執照、行政許可、土地使用證明、房車等傢庭資產、設備、生產工具、養殖數量或種植面積、主要物料等各類材料的真實性核驗和證明材料獲取（物證照片或交叉證詞等），並且通過與各類人員談話較差驗證材料真實性和可信度。
利潤、營收和權益核驗則是通過訪談、實物核對、流水或納稅證明等方式對各項成本、今年產成品及副產品收入、去年收入投向、利潤率以及或有負債進行估計與核驗，協助客戶還原資產負債表和損益表，其中通過填報指標生成的毛利潤率，要與客戶口述毛利潤率、行業毛利潤率進行比較，確保偏差不大且能夠解釋。
3、數據科技創新將不斷推動三農金融展業方式迭代發展
深入觀察發現，近年來的數據科技技術創新不斷改變三農金融的展業形態和風控模式，減少瞭線下人員的工作量，增加瞭客戶信息維度，提高瞭信息核驗的客觀性和準確性，
在此列舉一些已被驗證有效的創新技術手段。
農業保險數據。前文提到，農險保險與信貸牌照之間具有明顯的互補和價值溢出效應，農業保險的作用不止於此。由於農險保單相關信息均為保險公司農險人員和協保員隊伍線下搜集而來，為防止騙保等問題其會對農戶投保數量、保額等信息進行現場核實，確保瞭相關信息的準確性（可能會有少保或未全額投保，但一般不會出現超保的情況）。類似數據可為信保或信貸機構對農戶經營真實性進行核驗並估算主營業務收入提供瞭可靠依據。
衛星掃描和無人機遙感技術。通過該技術，可以遠程核驗種植作物面積，對於果實較大的，還可以估算產量。實際操作中，一般是將衛星掃描或無人機遙感地圖集成在線下客戶經理移動端，請農戶描述或親自劃定地塊四至范圍，建立地塊與農戶的關聯關系並建立檔案；結合事先建立的具體作物的行業知識，用於評估農戶主營業務收入水平。近年來，螞蟻金服聯合多傢技術提供方不計成本地搜集農戶、土地及種植物相關信息，目的即在於此。
稅務數據。對於規模以上種養殖和加工企業，稅務數據能夠直接倒推出企業收入水平和過往經營存續情況，具有強金融屬性，隨著各地稅務數據的不斷放開，數據線上可獲得性強，可用於線上批量風控。缺點是稅務數據對於農業種養殖行業覆蓋度不高，僅適用於特定監控嚴格行業或規模以上企業，屬於當地銀行的服務客群范圍，競爭較為激烈。
稅務數據應用效果較好的行業有奶牛生產行業，受監管政策和牛奶加工核心企業影響，一定規模以上企業均裝有稅控機，信保機構可通過線下盡調或是接入線上稅務數據獲取稅務數據。稅務數據用來與“奶牛數量+行業知識”推測出來的經營情況以及與養殖戶口頭溝通的情況進行三方核驗，則可以較為準確的核實經營真實情況或養殖戶誠信情況，另外由於證明瞭過往一段時間的經營盈利情況，可以與養殖戶口述過往利潤資金規模進行核對，對投向進行判斷核實，可謂一舉奪得。
End.