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    互金如何激活农村金融服务链?

    2019-04-15 11:21:36 苏宁金融研究院 赵一洋 分享

    维序者 淮上 www.wyham.com.cn 近日,央行联合银保监会、证监会、财政部、农业农村部等五部委,发布了农历新年金融行业首个重磅政策文件:《关于金融服务乡村振兴的指导意见》(以下简称《指导意见》)。该文件对普惠金融的先锋——互联网金融在助力乡村振兴方面给予了很高的期望,希望互联网金融能够在“推动新技术在农村金融领域的应用推广”方面发挥重要作用。

    反观互联网金融行业,已经过去的2018年可以说是充满“迷茫”与“焦虑”的一年,“互联网金融该往何处去?”成为各界关注的重要话题。

    而上述《指导意见》就为迷茫的互联网金融指明了一个充满机会和挑战的新方向,“上山下乡”对于处于转折点的互联网金融行业来说或许是一条康庄大道?;チ鹑诟萌绾巫プ≌獯卫坊瞿??笔者将在本文为您深度解析。

    互联网金融在“三农”领域大有可为

    互联网金融在“三农”领域具备广阔的发展空间,原因主要基于以下几个方面。

    1、农村金融需求旺盛

    近年来,随着农村居民收入水平的不断提高,其日常消费和生产经营方面的金融需求与日俱增。此外,随着农业产业化的不断深化,农村一二三产业的发展不断融合,农村出现了一系列新型经营主体,包括家庭农场、专业大户、农民合作社、龙头企业等,其生产投入与生产方式与传统小农经济完全不同,因此新的农村企业金融需求不断迸发。

    2、传统金融机构在农村金融领域供给不足

    虽然我国农村金融服务机构类型众多,如政策性农村金融机构(中国农业发展银行)、商业性农村金融机构(中国农业银行、邮政储蓄银行)、合作性农村金融机构(农村信用社、农村商业银行、农村合作银行)、新型农村金融机构(村镇银行、农村资金互助社)及非银行类机构(小额贷款公司、典当、融资租赁、保理)等,但是农村金融供给依然不足,城乡之间的金融资源配置不平衡问题仍然突出,传统融资渠道不能满足农业发展的资金需求。

    从上图涉农信贷投放情况来看,虽然近年来涉农信贷余额一直处于上升态势,但是增长率呈现梯度下降趋势,特别是2014年后,涉农贷款余额增长率一直低于信贷整体增长率,说明银行等传统金融机构对“三农”领域的贷款投放力度持续放缓,信贷资源在城乡之间处于失衡状态。

    此外,由于我国涉农贷款口径统计非??矸?,其按照“注册地”统计原则,即“除地级及以上城市的城市行政区及市辖建制镇之外的区域”,因此很多县域企业信贷,例如县域地区房地产贷款、建筑业贷款等与“三农”毫无关系的较低风险的信贷也包括在该口径内。

    加之,在农村金融内部,出于对风险管理的考虑,传统金融机构更倾向于将信贷投放到大型农场、龙头农业企业,真正具有普惠性质的普通农户贷款、中小合作社贷款供给不足。因此,我国的农村金融供求失衡情况可能比统计数据呈现的局面更加严峻。

    另外,从乡村地区人均网点数量来看,基数依然较低,并且增长停滞,也在一定程度上表明传统金融机构对于服务农村地区缺乏动力。

    截至2017年末,我国农村地区网点数量12.61万个,每万人拥有银行网点数仅为1.3个,其中乡均3.93个,村均0.24个,三个数据相较2016年不但没有明显增长,反而出现了下降趋势。

    据中国社科院2016年8月份发布的《“三农”互联网金融蓝皮书》显示数据,我国三农金融供求缺口超过3万亿元,在中国农村有56.8%的农户表示资金很紧张,有69.6%的农户表示农村贷款不便利;而我国农户和农业生产的信贷需求满足率分别只有27.6%和28.5%。

    因此,从多个维度来看,尽管近年来优惠和引导政策频出,但是我国农村金融供给不足的局面还没有实现根本改变,留给互联网金融创新的空间足够大,互联网金融机构易于找到错位竞争优势。

    传统金融机构服务三农力不从心的原因

    从商业逻辑来看,传统金融机构在服务“三农”方面缺乏动力是可以理解的,原因主要在于高成本和高风险两个方面。

    高成本方面,银行等传统金融机构的组织架构是以物理网点为基础的金字塔结构,物理网点是银行提供各项金融服务的最重要基础设施,而根据阿里研究院测算,一个10人左右的村镇银行基层网点,每年的刚性运营成本超过171万(参见下表)。

    此外,由于农村地域的特殊性:征信覆盖面低、地理位置偏远、客户教育成本高、营销难度大,这些因素都会加大金融机构隐性的管理成本。由于传统银行经营模式的限制,其在服务“三农”领域时的边际成本难以降低。

    高风险方面,对于银行业来说,涉农信贷属于典型的高风险业务,坏账率明显高于业界平均水平。从下图数据来看,银行业中,涉农信贷比例较高的农商行不良贷款比率显著高于银行业整体。在农村金融机构中,农信社的信贷投放最具有普惠性质,客户最为下沉,其不良贷款比例更是常年超过7%,是行业平均水平的5倍以上。

    此外,对于银行等传统金融机构来说,由于政策限制,上述运营成本和风险成本并不能反映到贷款定价当中,因此对于传统金融机构来说,农村金融是一个典型的“赔本赚吆喝”的生意。

    因此,在高成本、高风险、低盈利等多重因素驱动下,传统金融机构在农村地区普遍采取“揽储为主,谨慎放贷”的经营策略,也就是政策文件中经常提到的“抽水机”效应:农村地区的储蓄资源难以在本地形成信贷投放,反而向城市流动,加剧了城乡金融资源的不均衡。

    互联网金融服务“三农”的优势

    由上文分析可知,传统金融机构在发展农村金融业务上遇到了三大障碍:高运营成本、高信贷风险以及市场机制扭曲。而互联网金融在克服这三大障碍时,有其独特优势:

    一是移动互联网的迅猛发展,为大幅降低农村金融运营成本带来希望。

    根据《第42次中国互联网络发展状况统计报告》,截至2017年底,我国网民规模达到7.7亿人,网民普及率为55.8%,相比2005年的1.11亿人增长了5.95倍。其中,农村网民超过2亿人,网民普及率为36.2%,相比2005年的1931万人增长了近10倍。移动互联网改变了人们接受金融服务的形态,农民使用移动支付、互联网消费金融等互联网金融工具的次数和规模也大大增加。手机正在取代银行物理网点,成为农村金融新的基础设施。

    二是金融科技的不断引入,有望降低农村金融业务的风险水平,提高风控效率。

    例如,苏宁金融已经开发出基于区块链技术的黑名单共享系统,对于改善农村地区征信覆盖不足问题具有建设意义。此外,宜信在农机租赁领域引入了GPS、流量秤、传感器等物联网技术,实时将千里之外的农机具的地点信息、作业状态信息等数据搜集上传到云端,并且使用大数据分析来动态监控贷中信用风险。

    互联网金融行业正在从商业模式创新阶段向金融科技创新阶段转型,人工智能、区块链、云计算、大数据以及物联网等新兴科技逐渐成为行业标配。随着互联网金融在三农领域不断深耕细作,新兴科技将改变农村金融的整体面貌。

    三是市场化运作机制将改变农村金融的商业发展逻辑。

    传统金融机构更多将农村金融业务作为政治任务来看待,因此创新动力有限,缺乏激励机制。而互联网金融机构则更多地将农村金融业务真正视作生意,因此在创新动力和激励机制上具备优势。从消费金融、小微金融等领域的普惠路径来看,都遵照着先“普”后“惠”的发展规律,互联网金融机构可以利用更为灵活的市场定价和产品创新来保证农村金融业务在商业层面的可持续性。

    农村互联网金融的主要商业模式

    从主体上看,目前在农村互联网金融领域,主要有三类机构:

    一是以阿里、苏宁易购为代表的电商群体,主要探索农村电商与农村金融的生态整合道路;二是以新希望、大北农为代表的农业产业龙头,主要是结合自身的农业产业链资源优势布局农村金融业务;三是以宜信、翼龙贷为代表的P2P公司或者以农分期、什马金融为代表的助贷机构。

    从商业模式来看,目前农村互联网金融可分为线下尽调模式、场景分期模式以及互联网供应链金融模式。下面作个具体解析:

    1、线下尽调模式

    农村互联网金融业务,在早期也是从线下尽调的传统模式开始起步的,而且目前仍是主流模式之一,翼龙贷、宜信的农商贷等都是采取该种模式。

    受制于客户行为数据化程度不高、征信设施不完善等因素,在农村互联网金融产业链条中,包括前端获客、信用评估、贷款用途追踪及贷后催收等关键环节,对于传统线下尽调操作方式仍然非常依赖。

    以宜信的农商贷为例,为开展该业务,宜信以线下网点为单位培养了一支庞大的客户经理队伍??突Ь硇枰械P糯嗽焙头缈厝嗽钡乃亟巧?,他们不仅负责开发客户,还要针对每一笔贷款申请进行入户实地尽调。

    在尽调过程中,需要两名客户经理同时在场,共同收集客户的软信息和硬信息。软信息包括客户的居住环境、言谈举止、家庭成员以及生活生产情况,有无不良嗜好,以此判断借款人的还款意愿、还款能力;硬信息则对借款人和担保人进行包括家庭、职业、资产、收入、资金用途、经营能力在内的全面量化调查,进而对客户的现金流做全面的分析,按照标准流程编制简易版的“资产负债表”和“购销损益账”,评估核算授信额度。

    虽然该模式看上去“笨重”,运营成本较高,但在实践中显示了不错的风控效果。中和农信就是一家采用该模式的农村小额贷款机构,其由中国扶贫基金会发起,蚂蚁金服参与战略投资。根据中和农信2017年年报,该公司2017年共发放贷款41.15万笔,合计86.23亿元,放款量增长29.68%。平均单笔贷款额度约为2.10万元,86%的贷款额度在3万元以内。截至2017年底,中和农信共有在贷客户38.2万户,贷款余额59.41亿元,增长36.41%。M1逾期率仅为0.94%。

    虽然该种模式在贷前尽调环节还无法摆脱对于人工的依赖,但是互联网金融机构十分注重在贷款审核和贷中监测环节部署线上化数据运营平台,该模式正在向O2O方向进化。此外,家家乐等平台还在探索将上述线下尽调环节进行线上众包,以降低人工低运营成本。在未来,这种略显传统的信贷模式还会有广阔的进化空间。

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