农村金融难做，蚂蚁金服能有所突破吗？

原标题： 农村金融难做，蚂蚁金服能有所突破吗？

有些领域看上去需求很大，机会无限，但涉足之后才会发现没那么简单，留给从业者的坑有不少。这样的领域，典型的就是农村金融。

农村金融发展这么多年了，到现在依然还看不到爆发的态势。对于银行来说，农村金融过于小额分散，风控成本高，资产收益太低，只能当做公益来做。对于农业服务领域的创业公司而言，农村金融模式太重，而需求又过于分散，农分期创始人周建近日在虎嗅精选做农业服务领域的业务分享时，也直言农村金融的爆发期未到，创业压力较大。

虽然做起来难，但农村金融毕竟有着潜在的市场规模，而且社会效益显著，现在农村金融这个领域，云集着国有大行、股份制银行、城商行、农商行、村镇银行，还有一些小微金融机构（如中和农信），以及新兴的金融科技公司（如蚂蚁金服、京东金融）、农业服务领域创业企业（如农分期）等。

总体来说，银行做了这么多年农村金融，没有太突出的成果和经验出来，新金融发展这些年，主要成就在支付、理财、消费金融领域，在农村金融领域客观来说也是建树不多。基本上大家都还在模式探索的阶段。

蚂蚁金服近日公布了自身的农村金融模式与成果，这家估值上千亿美元的金融科技公司发展农村金融的方式，在探索中经历了几次迭代后，正在向数据化、平台化方向发展，覆盖的区域也在增加。当然，能否快速在全国范围内扩展并有效控制住风险，还需要市场进一步验证。

农村金融的核心难题是缺乏农村与农民的信用数据，信贷风控不好控制。因此做农村金融，核心是发掘更多农户相关的信用数据，没有数据的情况下，就需要将更多行为线上化，从而形成更多数据。纵观蚂蚁金服的农村金融探索，主要工作也是关于数据的问题。

从联合村淘，到对接农业产业链核心企业做供应链金融

蚂蚁金服对于农村金融的探索已经有很多年了。

资料显示，2014年10月蚂蚁金服正式成立后，采取集群化、矩阵化的下乡模式，配合阿里巴巴集团的农村淘宝项目让支付下乡，还在浙江建德、桐庐等地建起了“支付宝县”，让农民可以在手机上获取挂号、缴水电费等各种公共服务；积累了一些数据，并据此向农户放纯信用贷款，解决农民的融资需求；此外通过村淘点卖基金等理财产品。

这是蚂蚁金服农村金融业务的开始。发展到现在，大致经历了三个阶段：

2015-2016年，主要是线上加线下的熟人模式，在信息化和金融服务欠缺的县域、乡村，联合阿里巴巴村淘合伙人、中和农信（蚂蚁金服曾战略投资中和农信）的线下“熟人”，为用户提供贷款等金融服务。村淘合伙人在当地一般有资源，也熟悉当地的情况，对于业务推广和风控会有帮助。

不过问题在于，农村人口净流出，购买力有限，同时农产品上行也没能做大，村淘发展不达预期，对蚂蚁金服的农村金融业务不能形成足够有力的支撑。另外，这种模式下，需要很多的人工来介入信贷业务，信息的提交、信息的审核、信贷审批都需要通过人工来完成，成本较高，模式较重，很难规模化。

2016年以后，蚂蚁金服在农村主要拓展供应链产业金融模式，通过数据对接农业产业链核心企业，或与农业保险公司合作，贷款给农业企业上游的种/养殖户或合作社，养殖户或者合作社可以使用这笔贷款，在农村淘宝的农资平台定向购买农资农具。农产品成熟后，农业企业向种养殖户进行收购，收购款项将优先偿还网商银行的贷款。

这是一种比较传统的供应链金融的思路，依托核心企业做展业与风控。问题在于，这是银行非常熟悉的模式，在地方上，优质的核心企业数量本就有限，已经被当地银行开发得差不多了。因此以供应链金融的模式做农村金融，也不容易做出差异化来，规模不容易形成。

联合政府与金融机构做数据化平台模式

此后蚂蚁金服的农村金融进入当下的第三阶段，探索数据化平台模式，所谓平台有两层含义，一方面是数据平台，形成或者获得更多农业、农村、农民的数据，作为风控的依据。这方面主要是跟县域政府合作，在支付宝里面的城市服务板块，给县域政府开通专属页面。页面有当地线下支付、智慧政务等方面的一些服务，包括预约挂号、公共事业支付、智慧公交、智慧菜场、文化生活、教育相关等，可以将当地的更多行为线上化，从而形成更多数据。同时还有一个信贷的申贷页面，农户可以申请贷款。

另一方面，是贷款平台，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，帮助金融机构进行业务下沉，基于互联网和大数据的普惠金融产品，为农村居民提供信用贷款服务。人均贷款额度0-30万元不等。

在这套模式下，蚂蚁金服在于河南、浙江、甘肃、山东、湖北等省份的数十个县域政府推进合作，，在第一个上线的河南内乡县，总授信金额超过10亿。在河南兰考县，与网商银行合作的数字化信贷方式上线20天授信了8000户，而当地五家商业金融机构在去年一年的授信数量是2万户。该业务在兰考上线后，至今放款规模达到7700多万。

风控是核心环节。在判断风险的维度方面，主要是三部分组成，一是农户个人信息方面，是不是真正做农业经营，有无不良嗜好等。在这方面，可以从农户的常住地，例如淘宝交易的地址等信息，来判断申贷人是不是在农村哪些地区。另外县政府、农业核心企业也可以提供上下游农户的一些种养殖的数据，一些农业保险公司可以提供农业保险的数据，这对于判断农户的个人风险都有价值；

二是对农户的种养殖能力进行分析预测，包括其种养殖的稳定性和成长性，建立种养殖的评价模型，判断是否能有足够的还款能力；

三是从宏观的外部环境去进行一些预测，主要是自然气候环境和农产品市场环境。

例如未来天气的变化，可以通过时间序列的模型，基于这个地区历史的温度、湿度、光照等数据，预测未来一段时间内的温度、光照、湿度的可能性变化。

还需要分析农产品的每一个品类，如水稻、小麦、玉米等大田作物以及水果等经济作物，和相同作物的不同品种，跟踪每个品种在市场上的价格行情波动情况，包括价格的涨跌与拐点等，通过时间序列模型去发现其中的一些规律，从而提升风险防范能力。数据显示，在种植领域，蚂蚁金服建立了超过100个行业的模型，除了水稻、小麦、玉米、大豆这些常规品类，还覆盖辣椒、芝麻、烟草这样的不太常见的作物。

（编辑：核心网）

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