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钛媒体|高风险、高成本，金融机构如何下沉农村市场？( 二 )


农村金融难做：高成本、高风险近年来 ， 一些金融机构打着普惠金融的旗号下沉农村金融市场 ， 但实践表明 ， 高风险、高成本这种农商行等传统金融机构经历过的"坑" ， 他们依然要再踩一遍 。
一方面 ， 农村征信目前依然是一片空白 。
在许多地区 ， 农民交易的主要方式依然是现金购买、当面结清 ， 这涉及到劳动力回报、农产品售卖、购买生活必需品以及生产资料等方方面面 。 因而 ， 传统的线下金融机构也难以完全掌握一个农民的真实金融资产状况 ， 更不用说那些互联网金融机构了 。
曾有相关金融机构调查表明 ， 中国各市县九成乡镇网上银行开通率不足30% ， 七成乡镇手机银行开通率不足20% ， 银行卡发放率虽有所提高 ， 但使用率徘徊不前 ， 只有3.4%的家庭购买过理财产品 。 因而 ， 征信数据的缺乏 ， 使农村金融从一开始就失去了业务拓展的依据 。
而农村金融创业者往往需要采用各种传统的、或现代的渠道和方式来获取征信数据 ， 包括实地尽调、村民风评等手段无一不用其极 。 并且 ， 有些金融机构还与零售机构、电商平台、农资服务商等企业"合纵连横" ， 对风控数据的搜集可谓是不遗余力 。
但由于农村基础设施的不太完善 ， 且客户群体的相对分散 ， 无论采用哪一种方式均是需要投入大量的人力、物力、资金 ， 从而导致获客成本、尽调成本、运营成本的节节攀升 。 并且 ， 许多线下的征信调查 ， 其精准性存疑 ， 很难作为规模化运营的依据 ， 这都在无形之中限制了农村金融的下沉速度 。
另一方面 ， 即便是经历了"详尽"的征信调查 ， 但农村、农民、农业的不确定性依然会导致金融业务的高风险 。
比如：
经营风险：农村生产经营项目多为种植、养殖、畜牧 ， 这些项目往往周期长 ， 而这个较长的时间周期内 ， 容易产生经营性风险 ， 如一旦养殖的家禽发生疾病时 ， 就有可能导致借贷人血本无归 。
市场风险：包括主粮、经济作物、肉禽、水果蔬菜等农业大宗商品 ， 均会受到市场波动的影响 。 且相较于工业大宗商品而言 ， 农产品的保质期往往十分短暂 ， 对于市场价格波动更加敏感 。 因而 ， 即便是即便是获得丰产丰收 ， 收益率也往往不高 ， 可能会重蹈"多收了三五斗"的悲剧 。
自然灾害风险：一旦碰上天灾人祸 ， 比如在近期的新闻报道中 ， 有许多即将收割的小麦被引燃的案例 ， 这可能会农民导致颗粒无收 。
如此种种 ， 都可以导致涉农贷款会出现逾期、坏账等类似事件的发生 ， 而这并非是因为农村人信用不高所致 ， 而是产业风险带来的不可控性 。
而由于农村的抵押物等十分有限 ， 也就无法轻易抹平金融信贷坏账带来的风险 ， 使得农村金融发展愈加困难 。
农村金融的互联网流派随着政府积极推动试点土地流转、农村信用社改革等促进农村、农业发展的利好政策 ， 加上农村人口流出后出现了规模化、专业化生产经营模式 ， 都进一步激发了农村金融的存量市场和增量市场 ， 导致许多互联网金融机构纷纷下沉 。
从目前来看 ， 较为典型的代表有两种：
其一 ， 以阿里、京东为代表的电商平台 ， 主要探索从产业端生态整合来解决农村金融的下沉问题 。
如京东数科 ， 通过将整条产业链上单个企业的潜在风险相关联 ， 形成了一个背靠产业整体的风险逻辑 ， 用科学的手段精准评估 ， 实现资金更有效配置 。 但是 ， 这里面的另一个问题是 ， 中国的地域差别大 ， 农业产业链非常长 ， 很难用一套完全标准化的方式覆盖农业金融服务 。 所以 ， 只能一个项目一个项目地推动 ， 对各个环节的要求也比较高 。
而阿里旗下蚂蚁金服的产业金融模式 ， 一端连接的是新农业 ， 另一端连接新零售 。 他们针对与龙头企业有强绑定关系的新型农业经营主体 ， 在匹配一定的风控措施后网商银行进行放款 。 同时 ， 为了确保放贷资金的有效使用 ， 而不是利用到其他领域 ， 网商银行的放款联动的是农村淘宝上的生产资料 。 在生产过程中还有保险等金融服务 ， 在农产品售卖过程中的零售服务 ， 商品流、资金流、信息流由此实现了统一 。 这也比较符合阿里的调性——建平台躺赢 。


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