农业是比较传统的,但同时它的市场规模非常大,尤其是在产前这一端,农业生产资料是几万亿的规模。因为它比较传统,所以这个链条里的企业都离不开供应链。
在包含供应链金融、信贷等基础服务里,实际上农村金融在国家层面已经喊了十几年,但真正落地的没几家。有很多人在做试点,但真正做起来的不多,因为有很多问题。比如:
1、市场分散,实施成本高。
基于个人信用和数据实际上是最大的问题。中国是个农业大国,地域大导致市场比较分散。所以无论是做金融、信贷还是风控,成本特别高。
包括农业银行在内的国有四大行实际上都想做,但却没能力做,因为成本太高了,而且他们还有更优质的客户。
2、产业复杂,风控操作成本高。
农业产业是特别复杂的,因为种植产业链里不同的作物会有不同的种植结构,它的风险系数也不一样,所以说风控操作起来非常难。
3、缺少风控信息,没有抵押。
因为没有信息链接所以查不到农业里的征信,支付宝、淘宝没有普及也起不到作用,导致这里的风控信息没法获取。传统的信贷要有抵押,但无论是零售端还是门店,无论在县城还是村镇里,他们本身的身份是农民,是没有抵押物的。
4、从业人员通常是三无人员(无工作证明、无社保、无固定资产)。
我们城市里有社保、公积金等,但农民基本上都没有。
5、传统农业产业链金融都是依赖利息高昂的民间借贷。
产业链的金融基础是传统的民间借贷,它的利润和利息也比较高,之前出现过很多暴力催收问题,现在国家已经禁止。
我们围绕农资零售端的几个主体在供应链金融上进行了尝试。
首先是围绕核心厂家进行的尝试。
其实我们掌握的是核心厂家的信息流、交易流和订单流,基于一套系统我们都是可以监控到所有的数据。我们从数据端去做,不直接提供资金而是跟第三方金融机构合作。
当然在系统里会有授信的过程。比如基于门店的情况给与5万或10万的授信,下订单的时候可以用一部分授信和一部分自有资金去交易。这实际上是供应链金融里最简单的一个流程。
其次是围绕核心厂家依托经销商的尝试。
另外一个场景是一些核心厂家依托于县级经销商的,他会把县级经销商捆绑在一起,相当于去做零售商,因为我们还是基于担保来做的。因为没有担保的话资金没人敢放,所以担保一定要基于核心厂家。为什么要A门店授信5万,B门店授信10万,实际上是基于线上的交易数据和线下的风控手段一起来核实确定的。
我们还研究了几种涉农产业链供应链金融的模式,其中可行的模式有两种:
模式1:基于担保授信的方式
这种方式是围绕核心厂家,由流通商或厂家作为核心厂家来做,传统的小贷公司甚至是行业里都是这么做。
基于这种方式,零售商向金融机构提供资金的一些情况,实际上零售商是拿不到资金的,他们拿到的全是货。
为什么厂家流通商不可以做赊销?
厂家实际上没有那么多资金去做赊销的,因为厂家还要上游去进原材料来生产,它是没有资金的,一定需要第三方机构。所以这实际上是零售商跟金融机构之间的一种借贷关系。这里依托的是核心厂家来做风控的。
因为金融机构没有做风控的能力,而且成本太高。这些零售商都分散在各个县、乡、村,所以一定是依托核心厂家或大的流通商,他们来做担保,然后根据情况给予一定的授信额度。
我们做试点的时候跟一个金融机构给了核心厂家500万授信,然后它给下边的零售商分额度。所以它的风险系数对于银行来说是最小,它就可以把这资金往下放。
而对于门店来说是赋能。首先我们帮他装了it系统,因为国务院强制要求所有的从事农业、农资的门店必须上电子台账系统,就是卖给百姓的所有订单必须要线上化。
通过这种it服务可以让门店实现赋能,我们也能掌握更多的数据。
在乡镇里,门店之间的竞争是很激烈的,核心厂家的零售商相比其他零售商的资金压力会小很多,因为它的借贷成本低,竞争力就强了。对门店来说,这解决了货的问题,同时又解决了营销的问题。还增加了零售商对厂家的粘度。
模式2:全产链闭合的模式
很多核心厂家围绕着种植户或零售商去做农产品的回收。目前这种情况是很多的,我们在试点的时候也做了一些,围绕着种小麦,小麦回收到小麦场或广西的糖厂。
提供生产资料下去后,种出的小麦之后会再回收,回收之后到加工厂。这样整个产业链就实现闭环了,这也相当于订单农业。实际上相当于把小麦各方面锁定了。
这种方式更简单,但农产品的回购不是那么容易做,这是有限制调整的,不是所有的农产品都适合做。
基于这种我们是做了两种场景的尝试,当然在试点过程中的风控是做得比较严的,基本上没有坏账率。
在农村金融领域做供应链,大家目前都在尝试基于门店做供应链金融创新,比如农发贷,它是基于对种植户的;农泰金融它是基于做经销商或零售商的。
因为大家都想拿数据,因为我们做云服务是掌握了很多数据的,所以农村金融实际上是一项系统性的工程,最大的问题就是要解决信用、风控的问题。
随着国家的强制推进,比如去年国家发布了要求所有的农村零售门店必须上线电子台账系统,实现了销售东西的可追溯性,这样我们就能掌控交易数据,为下一步做风控提供了一个数据的参照。
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