普惠案例
会员风采
普惠案例

科技+农村金融:“看不见的银行”解决最后一公里难题

 发布时间:2018-09-05 15:53

29岁的河南农村小伙儿彭家伟自从十几岁就在外面打工了。后来父亲生病,不但把家里的积蓄花光,还欠了几万元以致于变成了贫困户。为了照顾生病的父亲,2015年彭家伟决定回到老家兰考县三义寨乡南马庄村养鸡。他把在外打工赚的钱全部投入鸡舍和设备上,又通过亲戚朋友借的钱、银行贷款一点点滚动扩大规模,现在有4000只肉鸡,一年纯利润约为6-7万元。

正当彭家伟急需流动资金购买鸡饲料时,他知道了支付宝上可以贷款的事。最近,彭家伟通过支付宝里的“旺农贷”贷款2.4万元。“旺农贷”日利率0.05%,相比银行贷款,“旺农贷”的利率虽然高一些,但彭家伟还是觉得“旺农贷”用起来更方便。

“传统贷款比较慢,程序也比较复杂,需要村里开证明,到乡里盖章,再到县扶贫办盖章,还要担保,最后去银行,大约需要两个月的时间能拿到贷款。”彭家伟说,“旺农贷”在手机上操作就放款了,而且资金秒到账户。“我觉得方便最重要、时间最重要,利息高一点也不是太在乎,因为可以随借随还,按天付利息,与传统贷款需要几个月甚至半年一年付息相比,实际付的利息并不太高。比如我如果明天急用钱,支付宝这个’旺农贷’还是最方便,而且不用多付一天利息。”

“旺农贷”是蚂蚁金服主导成立的网商银行针对农村地区推出的一款信贷服务产品。今年5月底该产品在兰考县上线以来,已向兰考县农户发放信贷资金近亿元。无数像彭家伟一样的农村创业者在“旺农贷”信贷资金的支持下,走上了扩大生产、脱贫致富的道路。

通过大数据为农户授信无抵押无担保

长期以来,我国农村经济发展存在金融难普难惠的问题,农村金融服务运营成本高、信息不对称、有效供给严重不足。到2017年年末,全国涉农贷款余额30.95万亿,同比增长9.64%,低于人民币贷款增速3.56个百分点。据社科院发布的《“三农”互联网金融蓝皮书》数据显示,我国“三农”金融缺口资金达到3万亿元以上。

农村金融面临的掣肘,是信息不对称所导致的信贷风险与成本高企,而造成信息不对称的原因又在于农村价值链的数据断裂。对此,蚂蚁金服积极运用大数据等技术创新,降低金融服务的成本和信息不对称性,探索出了“数据化预授信模式”。

以蚂蚁金服在兰考的实践为例,蚂蚁金服将自己的大数据技术和经验提供给兰考县政府,整合当地三农用户数据,协同兰考县建立区域专属授信模型。农户群体基数大,单笔资金需求小,“数据化预授信模式”将大数据技术运用于风险授信决策,可以为这类客户提供无需抵押、免担保的纯信用贷款以支持农户生产经营,实现3分钟在线申请、1秒钟资金到账、全程0人工干预,人均贷款额度0-20万元不等。

对此,河南兰考县副县长王彦涛深有感触。据他介绍,与蚂蚁金服合作的数字化信贷方式此前刚上线时,短短20天就授信了8000户,“去年我们用了一年的时间,五家商业金融机构也只做了2万户,所以数字化的力量是无限的。”王彦涛表示,与蚂蚁金服、网商银行的合作,增加了兰考普惠金融试验区的动力,也是未来探索的方向,用数字化方式探索解决普惠金融“最后一公里”的问题。

目前不仅在兰考,河南内乡、社旗,湖北巴东、利川,甘肃通渭、临洮,山东邹城、诸城、新泰,以及陕西、广西等省份的众多县域都已经开始了这种模式的探索。

如何通过技术给农民合理的资金支持?

一直以来,业内对于农村金融业务都有这样的观点:农业生产自然风险和市场风险都很高,农村经营主体普遍小、弱、散,诚信意识不高,管理不规范,这些因素都导致了农村金融相对风险比较高,也是诸多农村金融服务从正常商业模式上难以为继的主要原因。

因此,如何在适当的时间将合理数量的资金提供给真正有需要的农户,就成了蚂蚁金服的风控专家们要解决的问题。这样既能解农业生产的燃眉之急,又要让农户有能力按时还上,为未来累积良好的信用。

首要解决的问题,是识别出哪些是真正在从事农业生产的用户。除了阿里生态内的数据外,蚂蚁金服还通过与农业保险公司、农业企业、政府机构等合作,结合农业保险、农业企业上下游种养殖数据等,更为精准地识别农业生产经营行为。

与传统金融机构多提供通用版的贷款服务不同,蚂蚁金服为从事不同农业生产的用户提供了“千人千面”的贷款产品。这是因为风控专家们已经考虑到农业生产有着鲜明的周期性特点,农户需要资金投入的阶段也有规律性。

以种植行业为例,经过长期的行业摸索并结合机器学习等算法挖掘,蚂蚁金服已经建立了超过100个行业的模型,除了水稻、小麦、玉米、大豆这样的常规品类,还覆盖辣椒、芝麻、烟草这样的不太常见的作物。风控模型会对农户申贷时间的合理性做出评价,结合各地的农忙时间,在不同季节节点给予差异化的授信方案,在满足各周期生产经营所需的情况下,防止过度授信以降低风险。比如,10月是中原地区冬小麦的播种期,小麦种植户在10月能够申请贷款的额度就要高于12月,因为12月已经过了种植投入期。

蚂蚁+银行:发挥各自优势共推普惠金融

在服务农村的领域,蚂蚁金服也有很多“同行者”。蚂蚁金服与金融机构共同打造“旺农贷联合放款”平台,面向县域及以下农民,帮助金融机构业务下沉,共同推进普惠金融发展。

以桂林银行为例,2017年桂林银行正式启动了农村金融发展战略。“传统手段下效率低、成本高、风控难,只能服务农村市场的少数大客户,与我们想要的普惠相距甚远。”桂林银行董事长王能表示,这也正是桂林银行选择与蚂蚁金服一起探索农村金融的原因。

目前,桂林银行与蚂蚁金服合作打造了联合放款平台,探索出一条“线上+线下”优势结合的道路。蚂蚁金服发挥自己的技术优势,为桂林银行提供了账户体系、风控能力、数据处理能力;桂林银行发挥自己社区金融的优势,帮助农户接触和了解互联网,实现在线数据积累,完善用户画像,以便农户得到更合理的授信服务,让农户轻松享受到信用贷款服务。

“借助蚂蚁金服的数据风控能力,贷款的风险表现令人满意。”王能介绍,能在这样短的时间服务2万客户,做到随借随还,降低农户获取成本,这在以往的商业模式是做不到的。“是数据化的技术突破了以往成本、效率和风控的障碍,使农村金融的规模和效益得以提升,为桂林银行带来新的发展空间。”

截至2018年6月,桂林银行和蚂蚁金服合作的“旺农贷”产品,已经累计放款超过3.5亿,服务农户超过2万。

桂林永福县罗锦镇江月村江尾屯贫困户廖永林,去年申请了5万元扶贫贷款全部用于投资种植了6亩沙糖桔。去年11月正值农资需求量最大的时候,廖永林眼看自己的砂糖桔无肥可施,一愁莫展。

廖永林从罗锦镇扶贫工作人员那里了解到桂林银行的“旺农贷”产品,赶到网点咨询,工作人员帮助他办理了“旺农贷”,额度1万元,立马就到账了。借助这1万元资金,廖永林度过了最紧张的时期,6亩沙糖桔都得以盖上了保温膜。

数据化产融模式:打通农村经济价值链

蚂蚁金服运用大数据服务农村金融的实践,还包括数据化产融模式。这一模式打通农村经济价值链,解决了规模种养殖户在资金与销售上的后顾之忧。

在数据化产融模式下,贷前阶段蚂蚁金服联合农业龙头企业采用多维度数据分析上游种养殖户的经营状况和信用状况,并根据其偿债能力实现智能化的授信额度决策。

在贷中阶段,蚂蚁金服打造贷款资金定向支付系统,将贷款打入支付账户并用于电商平台上定向购买农资农具,确保贷款资金的“专款专用”。

在贷后阶段,蚂蚁金服不仅通过大数据跟踪养殖户经营状况和风险状况,同时由龙头企业收购农产品并利用电商平台进行推广销售,锁定客户销售渠道、确保还款来源,为资金回笼提供保障。

通过信贷服务与电子商务相结合,蚂蚁金服在实践中构建了覆盖农村经济价值链的信息通路,实现了资金下行和农产品上行的双向流动,让金融机构有效控制风险,也让农户没有后顾之忧。

实践证明,大数据技术可以让普通农户、小微涉农企业等农村用户得以享受与城市用户无差别、平等便捷的普惠金融服务。截至2018年6月底,蚂蚁金服在支付、保险、信贷方面服务的“三农”用户数分别达到2.37亿、1.95亿、1.09亿,其中服务了393.5万家农村小微企业、农村个体工商户、农村种养殖户。

本文整理自:中国金融新闻网

 
  • 上一篇:普惠金融结构性难题亟待破解
  • 下一篇:没有了