让数据流动起来：科技金融滋养“三农”｜探寻中国特色金融文化

摘要：利用数字化，将庄稼通过化为数据资产，再变成信贷的依据，成为了农村信用体系建设的补充。目前，大山雀服务了31个省的169万农户，可识别包括水稻、苹果、小麦、猕猴桃、柑橘、大棚蔬菜在内的超过15种作物。

网商银行党委委员、三农金融服务部总经理张成柱

华夏时报(www.chinatimes.net.cn)记者 付乐 北京报道

金融兴，产业兴，带动乡村兴。

三农金融是激活农村经济的绿色引擎，解决了农户资金短缺、农村地区金融服务不足等问题，促进农业农村现代化和农民增收。三农金融的发展不仅需要创新产品和服务，也需要深刻融入中国经济环境和文化特色。

5月14日，网商银行党委委员、三农金融服务部总经理张成柱接受了《华夏时报》记者专访，分享了网商银行对于三农金融领域的创新与实践。

文化引领金融活水

《华夏时报》：如何理解中国特色金融文化？

张成柱：文化作为国家和民族的灵魂，对于推动金融业发展具有不可估量的价值。构建高质量发展的金融体系，不仅需要风险管理、金融科技等“硬实力”，也需要加强金融文化“软实力”。中国特色金融文化强调了金融工作的政治性与人民性，其底色在于强调金融须回归服务实体经济的本源。

“诚实守信，不逾越底线;以义取利，不唯利是图;稳健审慎，不急功近利;守正创新，不脱实向虚;依法合规，不胡作非为”，这五个方面的实践要求，是对金融工作本质认识的进一步深化，为积极培育中国特色金融文化指明了方向。

《华夏时报》：三农金融业务在实践中遇到哪些挑战？

张成柱：“大国小农”是我国的基本国情农情。数据显示，我国小农户数量占农业经营主体98%以上，小农户从业人员占农业从业人员90%，小农户经营耕地面积占总耕地面积的70%。

我国农户数量庞大，我们在进行金融服务时，面临的第一个难点是信用信息不足，因为农民往往没有较好的正式信用记录，存在许多“白户”，银行难以评估其信用状况而影响贷款审批。

第二是抵押物不足，农民普遍缺乏可以作为抵押的资产，而传统的银行更多的还是需要依靠抵押物。第三是农户比较分散，贷款需求呈现期限短、金额小、频率高的特征，比如每个农户平均需要的贷款可能只有几万元、几千元，如果由信贷员服务，则服务成本相对较高。

《华夏时报》：中国特色金融文化中强调的“普惠、绿色、可持续发展”等理念，如何更好地融入三农金融业务？

张成柱：“普惠”是网商银行服务农村用户最鲜明的特色，截至目前，网商银行已经服务的5300万小微经营者中，近一半来自于县域及农村。

在农村金融领域，网商银行不断扩大“朋友圈”提升农村金融的覆盖率和可得性。例如，2023年，农业农村部大数据发展中心与网商银行开展创新合作，联合发起“农户秒贷”服务。在确保数据安全的前提下，组合运用“大山雀”与隐私计算技术，将农户相关数据引入风控。

截至2023年底，超260万农户通过“农户秒贷”从网商银行获得贷款额度，他们不需要跑线下网点，手机上点一点就能“秒贷秒批”、“秒借秒还”。这其中，有53.5万农民为首次获得银行的贷款额度，有78.3%的农户，种植面积在10亩以下，是以往农村金融难以覆盖的“毛细血管”。

金融服务下乡路

《华夏时报》：民营银行基于科技基因，研发符合中国特色金融文化价值导向的金融产品，在农村金融方面，网商银行是怎么做的？

张成柱：为了提升农村金融的覆盖率，网商银行将卫星遥感技术应用于小微金融，推出“大山雀”风控系统。

农民最大的资产就是地里种的庄稼。根据卫星回传的影像照片，“大山雀”通过光谱识别农作物种类，再通过深度学习等AI技术，解析卫星图像，识别农作物的种植面积、种类和长势，结合气候、地理位置、行业景气度等因素，利用风控模型预估产量和产值，给予农户精准的授信和合理的还款周期。

利用数字化，将庄稼通过化为数据资产，再变成信贷的依据，成为了农村信用体系建设的补充。目前，大山雀服务了31个省的169万农户，可识别包括水稻、苹果、小麦、猕猴桃、柑橘、大棚蔬菜在内的超过15种作物。

《华夏时报》：如何利用中国特色金融文化指导下的风险管理机制，控制三农金融业务中的信用风险、市场风险？

张成柱：我们做下来发现三农金融的风险相对较低。在风控过程中，无论贷前、贷中、贷后，我们会大量运用大数据，并创新数据要素应用，通过隐私计算等方式获取更多数据，让数据流动起来。

从贷后数据上看，农民还款意愿充分，同时农民收入相对稳定，比如种植经济作物的利润空间比较大。由于网商银行主要服务核心产区的种植业，因此农作物品质、产量都有保障。无论收入稳定性，还是还款意愿上，农民的表现都非常好。

《华夏时报》：中国特色金融文化指导下，三农金融业务未来可能的发展趋势和创新方向有哪些？

张成柱：首先在服务范围上会加大普及力度，三农客户的覆盖率能够再扩大。比如，我们现在主要服务主产区，未来可能也会服务明星产区、核心产区、非主产区等。其次，在大数据和人工智能的应用上做得更加精准，尤其对天气预测、病虫害预测以及价格的监控。最后在供应链金融方面，除了提供传统信贷服务，也能提供更加综合的金融服务，包括账户支付结算，以便帮助农业产业链上的企业降低交易成本和融资成本。

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