2022年3月11日，两会圆满落幕，三农经济和乡村振兴又一次成为关注焦点。作为金融从业人员，无可逃避地再一次面临终极灵魂拷问——三农金融如何快速健康发展？

虽然与小微企业普惠贷款一样同为世界性难题，在我国实现三农金融又快又好发展的难度更大：我国地缘辽阔，地域经济发展程度和人群贫富差距的问题汇集点就在农村；绝大多数农业和农村经济是最底层的小微企业，务农人员也是平均收入最低的群体之一；农村产业种类繁多且单一规模小，传统线下贷款调查方式因投入产出比而失效；农业农村数字化程度低，大数据风控手段通常不具备使用前提……

为了解决以上问题，近二三十年来我国开展了大量尝试：从2000年左右尝试设立小额贷款有限公司到各级农业担保机构的诞生成立，从当初全国推行政银保项目到今日对银行的“精准宽松+普惠金融任务”要求，无论何种政策均绕不开这一核心问题：如何商业可持续的识别和控制三农经济体的信用风险。

蚂蚁金服的操作

在各类三农金融创新型解决方案中，蚂蚁的探索最为超前，因此有必要深入分析蚂蚁金服的农村金融战略。

2016年4月，蚂蚁金服正式把农村金融列为与国际业务、绿色金融并列的三大战略方向之一。蚂蚁金服农村信贷有三大模式，分别为数据化平台模式、“线上+线下”熟人模式、供应链模式。

为了推进数据化平台模式，蚂蚁拼命推广电商交易和支付宝的普及，引导农村交易数据上网留存。目前打法有两个：一是通过支付宝为流量入口，重点在农村地区推广借呗、花呗，通过搜集农村种养殖业数据信息与农业人口进行交叉验证和增信，提供与城镇居民差异化授信金融服务；第二个打法与淘宝“千村万县”计划相连，是以“智慧县城+普惠金融”项目为入口，通过从地方政府合作项目中获得的行政收费、税收、工商、种养殖等信息入手，由网商银行提供旺农贷，为农户生产经营提供大额、可循环贷款。

“线上+线下”熟人模式是通过熟人的线下触达能力与淘宝电商数据相结合的风控手段，面向产业链下游经销商、中小规模种养殖户及小型生产经营户，提供相比数据化平台更高额度的信贷服务，不惜代价直接采集村民信息，补上蚂蚁在客户精准营销数据方面最为重要的最后一块拼板。对于有生产型标签的，通过线下“熟人”（村淘合伙人）尽调，适度提额。产品形态有旺农贷和网商贷。

供应链金融模式与“谷雨计划”紧密联系。网商银行通过淘宝电商，以规模化农业主体为核心发放生产经营性贷款。借助核心农业主体对上下游企业的深入了解，选择资质良好的企业作为融资对象，提供系统融资安排。

上述打法效果显著：通过不到5年持续经营，网商银行截至2020年底的涉农贷款服务客户数累计超1785万，和772个县域达成战略合作。但同样存在问题，归纳有四：一是随着农村电商用户的增长乏力，“电商-支付-信贷”商业打法复制难度加大。二是由于缺少线下关键信息，导致农户从支付到信贷的转换率很难提高。三是“智慧县城”项目受限于政府数据开放的真实意愿和能力等因素，扩面增速和落地效果有限。四是三农金融风控中，线下团队的熟人客户筛选和关系型风控必不可少，但中和农信式大建线下团队的解决方案遭到蚂蚁金服和网商银行摒弃，尚未找到有效解决方案。

核心的原因

三农金融为何难做？核心是营销和风控两大痛点问题难以高效解决。

营销方面，农村人群对线上产品自学能力弱，接受度差，导致线上新型金融手段的普及度和接受度较低，线上触达和营销效果不明显，不如线下熟人介绍和口口相传效果好；而建设线下团队成本高、效率低，难对村镇银行和农信社形成竞争优势，很难成为后进入市场者的优先选择。

风控方面，三农金融涉及行业众多，每个细分行业因经营模式、成本构成、操作风险、价格波动、销售方式、地域特点的不同而风险各异，需要逐个建立风控逻辑和方法体系，难度大，成本高；同时，三方大数据少，无法据此开展量化风控；而风控可用软信息封闭于线下区域小圈子之内，建立线下团队同样面临成本高、操作风险高、管理难度大、不易标准化等问题。

我们以中和农信为例估算其线下成本构成：2018年底，中和农信贷款余额90亿元，共有员工4970人，覆盖313个县级行政区域，30天以上逾期率为1.04%。其单位价格模型如下：平均对接价格在20%左右，刨除6%的资金成本，利差空间约为14%。其中，坏账与计提等约为1.5%，利润约为2.7%，以线下团队为主的运营成本高达10%，几乎占整体营业收入的一半。倒推估算，中和农信全年人员成本接近9亿元，人均年收入约18万元。

解题三大原则

通过上述分析，我们归纳总结出做好三农金融业务的“三大原则”，解决好“三大原则”问题，才能在三农金融领域中占领一席之地。

1、建立高效运营的线下团队

这是三农金融市场供给侧后进入者要优先考虑的问题，也是决定性问题：市场后进入机构要优先考虑自身在某一行业、某一地域是否具备线下优势，是否有线下团队可以复用，以实现运营成本最小化。否则将必然重复与中和农信一样的路径——从零开始自建线下团队，且不说能否比中和农信做得更好，重复建设本身缺乏社会价值和创新价值，现实中更不可能建立竞争优势。

况且，三农金融的线下竞争在某些地域已经十分激烈，如河北、山东、内蒙等养殖大省的肉羊、肉牛行业，不仅存在农行和农村信用社，还有各类消金公司、小贷机构、保理机构参与竞争。市场后进入者一定要结合自身先天优势与禀赋，客观评估自身在三农金融某一细分行业或特定地域内的竞争能力，用于判断是否进入三农金融行业或是具体切入点。

以我们对目前市场的理解，在全国三农金融领域有较大体系优势和潜在竞争力的主体至少两类，一类是开展农险业务的财产保险公司，另一类是全国供销社系统。

农业险保险公司开展三农金融信保业务具有独特的先天优势：一方面，保贷联动可以充分发挥两个牌照的互补作用，双向赋能；其次，信保部门通过自建风控能力可进一步防范保险销售风险；最有利的，线下销售团队可以充分复用，进行保险、信保销售和线下风控，充分压缩运营成本同时大幅提高风险保障系数。

全国供销社系统的优势在于具有国内规模最大、最全面的深入至农村的体系化组织机构，截至2020年底，全国供销社系统拥有县及县以上供销合作社机关2789个，基层社37652个，组织农民兴办的各类专业合作社192460个，入社农户1515.7万人。

如果能够对供销全流程的“四流”进行数字化改造，并为其中各类参与者建立数字ID，则可建立覆盖所有农牧生产资料和产成品品类、辐射农资流转全流程的庞大数字供销网，基于此进行精准普惠金融支持将极大解决三农金融痛点问题。

上述两类机构中，由于保险公司属于商业组织，具有紧密的管理、营销体系和更好的数字化基础，尤其是农业保险对信贷的独特作用，我们认为农险和信用险“两险融合”发展思路是解决三农金融现存问题的有效抓手，需要进一步鼓励与引导。

2、应逐个行业、逐个地域解决三农金融的营销和风控问题

前文提到，线下团队既要找到潜在客户群体并将多种类型产品营销推荐出去，又要进行标准化风控操作及初步风险判断，对线下人员综合素质提出了较高要求。此功能定位与银行对公客户经理的岗位职责相似，因此信保机构可以按此标准进行招聘与使用。

人员管理过程中要重点关注体系化培训工作，以快速提升客户经理职业水平和风险检测经验；另外要通过“薪酬留人、事业留人、岗位留人”等手段和具有竞争力的薪酬管理机制、岗位晋升与淘汰机制确保基层队伍的稳定、高效与充满活力。

保险公司在指导客户经理开展具体信保业务之前，应提前制定信保业务的行业政策和产品政策。鉴于三农金融涉及细分行业众多，风险各异，建议信保机构优先从农险部门最大产品品类入手实施，看清楚行业和地域风险后再行设计针对性信贷流程和尽调方式。三农金融常见的细分品类有养殖（生猪、肉羊、肉牛、奶牛、肉鸡、水产等）、大宗种植（玉米、水稻、小麦）、经济作物种植、生产资料供销与流通、生产加工等，单纯从行业风险角度看，我们认为当前的肉羊、肉牛、奶牛养殖和规模以上大宗种植具有政策和价格稳定、地域相对集中等优点，可以作为优先切入的信保品类。

在三农金融风控体系建设方面，结合实践经验，我们设计并已经验证了“信贷工厂&IPC融合技术+行业知识库+单位价格模型+个人征信模型”的有效性，即利用信贷工厂&IPC融合技术的方法建立了一整套线下尽调和业务操作标准流程，明确允许进入行业名单，并以细分行业&县域为单位建立行业知识库（具体种养殖品种、种养殖规律、养殖特点与类型、产成品及副产品价格走势、生产成本构成及价格走势、生产设施及工具投入、品种地域利润率等），形成细分品种的单位价格模型（例如一头西门塔尔黄牛的收入、成本和利润构成与占比）；最后，利用客户的央行征信、保单信息、农业数据、支付/消费数据、设备数据、网贷多头等数据搭建申请评分模型，结合保后表现及上述指标变动情况建立保后高风险客户识别模型，为线下团队报后管理提供依据。

进一步解释一下信贷工厂&IPC融合技术，简单来说是将IPC信贷员方法和信贷工厂方法进行融合，整体流程上遵循信贷工厂标准化、流水式设计思路，但尽调时更注重发挥信贷员的软信息搜集、风险识别能力，并增大与其责任绑定力度。

具体来说，通过运用信贷工厂技术将信贷全流程分为准入初筛（或白名单准入）、现场尽调、贷款复核、贷款审批，贷款发放，贷后管理、贷款的回收、逾期催收、不良处置9个工作环节，每个环节详细规定提交的各类材料清单、内容及报送格式，证明材料如照片要详细到如何拍摄及拍摄内容要求，描述最好要量化数字或明确描述要求等，填报的表格需提前固定好模板，详细规定好每个环节操作人员的动作标准和需要验证或负责的工作内容等。

当然，整个过程最好全部在线上完成，需要搭建操作系统用于支持各环节录入与系统审批。IPC技术主要应用于信贷员线下尽调时软硬信息搜集、交叉验证和信用评估审核，主要目标指向是确权、利润核验、营收核验和权益核验。确权是指通过亲见亲签方式核实信息真实性，内容涉及借款人、配偶、主要股东、担保人、营业执照、行政许可、土地使用证明、房车等家庭资产、设备、生产工具、养殖数量或种植面积、主要物料等各类材料的真实性核验和证明材料获取（物证照片或交叉证词等），并且通过与各类人员谈话较差验证材料真实性和可信度。

利润、营收和权益核验则是通过访谈、实物核对、流水或纳税证明等方式对各项成本、今年产成品及副产品收入、去年收入投向、利润率以及或有负债进行估计与核验，协助客户还原资产负债表和损益表，其中通过填报指标生成的毛利润率，要与客户口述毛利润率、行业毛利润率进行比较，确保偏差不大且能够解释。

3、数据科技创新将不断推动三农金融展业方式迭代发展

深入观察发现，近年来的数据科技技术创新不断改变三农金融的展业形态和风控模式，减少了线下人员的工作量，增加了客户信息维度，提高了信息核验的客观性和准确性，在此列举一些已被验证有效的创新技术手段。

农业保险数据。前文提到，农险保险与信贷牌照之间具有明显的互补和价值溢出效应，农业保险的作用不止于此。由于农险保单相关信息均为保险公司农险人员和协保员队伍线下搜集而来，为防止骗保等问题其会对农户投保数量、保额等信息进行现场核实，确保了相关信息的准确性（可能会有少保或未全额投保，但一般不会出现超保的情况）。类似数据可为信保或信贷机构对农户经营真实性进行核验并估算主营业务收入提供了可靠依据。

卫星扫描和无人机遥感技术。通过该技术，可以远程核验种植作物面积，对于果实较大的，还可以估算产量。实际操作中，一般是将卫星扫描或无人机遥感地图集成在线下客户经理移动端，请农户描述或亲自划定地块四至范围，建立地块与农户的关联关系并建立档案；结合事先建立的具体作物的行业知识，用于评估农户主营业务收入水平。近年来，蚂蚁金服联合多家技术提供方不计成本地搜集农户、土地及种植物相关信息，目的即在于此。

税务数据。对于规模以上种养殖和加工企业，税务数据能够直接倒推出企业收入水平和过往经营存续情况，具有强金融属性，随着各地税务数据的不断放开，数据线上可获得性强，可用于线上批量风控。缺点是税务数据对于农业种养殖行业覆盖度不高，仅适用于特定监控严格行业或规模以上企业，属于当地银行的服务客群范围，竞争较为激烈。税务数据应用效果较好的行业有奶牛生产行业，受监管政策和牛奶加工核心企业影响，一定规模以上企业均装有税控机，信保机构可通过线下尽调或是接入线上税务数据获取税务数据。税务数据用来与“奶牛数量+行业知识”推测出来的经营情况以及与养殖户口头沟通的情况进行三方核验，则可以较为准确的核实经营真实情况或养殖户诚信情况，另外由于证明了过往一段时间的经营盈利情况，可以与养殖户口述过往利润资金规模进行核对，对投向进行判断核实，可谓一举夺得。

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