数字化决定农村金融机构业务的深度与广度
当前，中国农村金融市场的旧格局正在不断被打破，但就竞争方式而言，主要还是以传统竞争方式为主并辅以初步的数字化竞争。各家银行信贷资源对农村的倾斜、对考核的强化，是驱动业务发展的主要动力。在这种模式下，农村金融格局的改变所呈现的行业竞争，更多的是对诸如龙头企业、政府客户、基建贷款、存款等现有市场要素的竞争，是既有市场的红海竞争。
因此，要改变这种情况，实现银行服务在农村地区真正的下沉，改变金融服务集中于现有的狭小市场领域的情形，就需要通过数字化赋能，破解长期困扰农村金融风险与运营成本的困境，提高农村金融市场的深度和广度，在培育农村金融市场的同时实现有序竞争。
也正是因为如此，当前各参与主体都将数字化作为参与竞争的重要变革。不过，从当前的情况来看，各参与主体的数字化思路不尽相同。大行主要秉承数字化赋能的生态化、平台化模式，农村中小银行试图推动现有模式与数字化的融合，而网商银行等互联网银行则重点强化技术创新。从这个意义上讲，农村金融市场竞争的核心，最终将是数字化之争。
当前农村银行业务数字化的几种模式
以数字化赋能、资源整合为核心的大行生态化、平台化模式。通过银政合作，基于特定场景构建平台和生态，是大型商业银行的主要思路。以建设银行为例，其在各地进行了诸多的探索和实践。比如，针对农村市场所构建的“裕农市场”平台及其生态、以农民社交为思路的“裕农朋友圈”、以产业数字化为抓手的山东寿光“蔬菜智慧管理平台”、以农村治理为切入点的“阳光三务（党务、村务、财务）平台”等。
再比如，2018年以来，建行与黑龙江省合作，以“农业大数据中心+产业公共服务平台+金融科技”为核心模式，推动“数字农业”平台及生态建设，并得到农业农村部的推广，该平台旨在通过构建覆盖农业生产端、流通端和销售端全产业链条的数字化服务体系，来提高农业的产业化发展水平。
在上述生态中，“土地资源管理平台”是其核心职能。该平台实现了农村土地承包经营权的租赁、流转、鉴证、抵押、登记等线上办理功能，在提升农村土地经营权审查登记、档案追溯、土地纠纷化解等工作时效的基础上，提高了当地农业现代化管理水平。该平台汇聚了土地流转、承包、租赁、涉农补贴等数据，为农业生产数据与行业政务数据、金融行为数据等多维信息的交叉验证、挖掘整合打下良好基础。在此基础上，建行通过挖掘、综合应用“农业+政务+金融”大数据，对服务对象进行风险评估和信用画像，精准找到实际种植者、生产者，开发了“地押云贷”“农户抵押快贷”“农户信用快贷”“农户担保快贷”“农户消费快贷”等线上产品。依托该平台所包含的涉农数据，建行实现了批量化获客、精准化画像、自动化审批、智能化风控以及综合化服务。
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与数字化相融合的微贷技术模式。一些中小银行通过IPC等微贷技术模式，建立了自身的经营特色。近几年，这些银行不断推进自身既有模式与数字化的融合，主要包括两个方向：
一是“微贷技术+流程数字化”。IPC等微贷技术，本质上是一种发挥客户经理能动性以及专业性的精耕细作、精细化管理技术，高度依赖人力的投入。随着竞争的加剧，如何提高产能成为了相关模式进化的方向。以常熟银行为例，该行通过移动贷款平台建设，推动了既有模式与数字化的对接。经过多年实践打造出“IPC微贷技术+信贷工厂”的业务模式：IPC微贷技术是在信用体系不完善的时候，信贷员通过多维度考察客户还款能力和还款意愿的技术，其核心是通过交叉检验方式、自制报表来进行客户识别和风控防控，在这个过程中，由信贷员对一笔贷款的全过程负责。但这一模式也存在客户经理负担过重、审批流程效率不高的问题。在此情况下，常熟银行将IPC微贷技术与强化各流程环节分工协作、流水式运作的“信贷工厂模式”相结合，其前端通过IPC微贷技术实现风险过滤，而后端则通过信贷工厂的批量操作、标准化的流程来提高审批的效率，实现信贷流程的“前端减负、后端剥离、集中审批”。2012年，在数字化趋势引领下，常熟银行移动贷款平台（第一期）上线，该平台的开发有利于实现资料电子化传输和在线审批，进一步提高了小微金融服务的效率。
二是“大数据风控+人工辅助调查”。随着客户的线上化转型，传统的微贷技术不仅面临产能的问题，更大的挑战在于在获客、活客领域的竞争劣势。为此，一些中小银行积极探索大数据批量获客、风控与人工微贷技术线下调查相融合的方案。例如，安徽省亳州市2015年整合了全量政务单位数据，覆盖客户基本信息、家庭信息等，安徽亳州药都农商银行将相关数据应用到获客与风控上，实现了大数据强分析和客户经理人工调查的有机结合。在前期系统推送后，对于存在风险点需要人工介入的时候，才会由客户经理进行现场或非现场的核实、处理。该行实现了80%的客户全流程、无人工干预来进行业务办理，有17%的客户会有人工弱调查。在数据的支持下，客户经理的人均管户超过2000户。
以技术创新为导向的网商银行模式。网商银行早期主要是为阿里巴巴电商体系内商家提供贷款，后来随着支付场景将业务拓展到线下商户。当前，该行业务进一步下沉，逐步走出“阿里生态”。在农村金融探索上，该行早期主要通过“村小二”推荐、人工审核等方式服务农户，但效果并不理想。在此基础上，该行逐步探索出通过银政合作、基于公开涉农数据建立区域专属授信模型，并以技术创新作为业务发展驱动力的业务模式。目前，网商银行已经与全国超1000个涉农县区合作发展数字普惠金融，数量占全国涉农县域总数近一半。该模式主要包括三方面的内容：
一是特定的客户和业务定位。网商银行客户主要定位于涉农经营性农户、小微企业，其中涉农经营性农户贷款周期短、额度小，平均金额在3万~4万元，笔均贷款时长为3个月左右，且全部是无抵押信用贷款，大部分用户一次贷款的利息成本低于100元。目前，该行涉农用户风险水平表现稳定，不良率在1.5%左右。
二是风控与信贷技术创新。2019年，网商银行率先探索应用卫星遥感信贷风控系统“大山雀”，通过卫星遥感技术结合人工智能模型算法，获取可信动态数据，将识别结果应用到涉农信用贷款模型中，提升农户信贷的服务效率。2021年，该行推出数字化产品矩阵“大雁”系统，解决供应链上的小微企业在生产经营全链路的信贷需求及综合资金管理需求。2022年7月18日，该行发布“百灵”智能交互式风控系统，在行业内首次探索人机互动信贷技术。依托“百灵”系统，推出的提额自证任务，可帮助用户提升信贷额度，小微企业主通过拍照上传合同、发票、店面照片等凭证，即可让系统自动识别这些材料并分析经营实力，从而获得一个更合适的贷款额度。网商银行以图计算技术为基础，构建了目前业内规模较大的动态企业图谱和行业图谱，将行业的经营周期、资产构成、上下游逻辑也都纳入风控评估。同时，该行与行业专家合作，将其对行业的经验和判断转化成可用于风控的知识库，推动“百灵”理解材料背后的意义，建立认知智能。
三是与政府、机构建立起广泛的合作。网商银行与县域政府签约，通过政府将土地确权、农业补贴、农业保险等公开信息与银行数字风控技术结合，建立区域专属授信模型。该行在农村金融领域还与国有大型商业银行、政策性银行、股份行、农商行、农信社、农村资金互助社、村镇银行、农业担保公司、农业保险公司建立多种形式的合作。以村镇银行为例，相关合作是以技术输出促成联合贷款的模式进行：网商银行输出自动审批、卫星遥感等技术，村镇银行发挥线下触角优势，比如，村镇银行的业务员会登门指导农民扫码查询额度。
多种模式的融合是农村银行业务数字化的主要趋势
在上述模式中，国有大行不仅是数字农业的金融服务提供者，还是数字化平台的建设者，顺应了农村经济社会发展趋势。立足于国有大行强大的银政关系，依托国有大行在技术和能力上的优势，通过推动农业的数字化来整合和建立生态，从而建立起一个数字化的获取客户、数据、资金的体系。上述数字化思路或者说下沉思路，是国有大行渠道思维的延伸和升级，秉承了国有大行传统上的资源优势和资源思维。而农村中小银行在既有线下模式基础上加速与数字化相融合，反映了在大行服务下沉、客户线上化背景下，农村中小银行所面临的效能及获客冲击。网商银行的探索，某种程度上是将线下信贷员的工作内容和风控逻辑进行了技术化和线上化改造，反映了互联网银行的技术思维。这些模式的选择，主要是基于当前各家银行的禀赋特征和现实业务需求。
从长期趋势看，随着竞争的加剧，以集约化获客为重点，辅之以初步大数据产品应用的平台模式，并不能完全解决农村金融的核心挑战，也无法有效应对竞争，因此，有必要通过风控硬技术开发来释放进一步发展的潜力。同样，风控技术的发展也需要平台和业务的拓展来深化数据供给，而专家经验则是推动模型进化和发展的重要基础。因此，三种模式的融合，将是农村数字化发展其效能的关键。
* 本文部分内容节选自《数字原生银行》
