众所周知，“三农”领域一直以来存在资金匮乏问题，有调查显示，目前这一缺口高达3万亿元。在近日发布的《中国农村互联网金融报告2017》(以下简称《报告》)中也指出，我国农村金融发展存在供需矛盾，金融抑制是长时期存在的状态。
信用问题难解 信贷投入不足
“一只鸡投资100元，30万只鸡就要3000万元资金。自有资金用掉以后，饲料、疫苗出现很大的资金缺口需要补充。” 从事蛋鸡养殖的山东牧族生态农业有限公司负责人王海青坦言，在同传统金融机构的接触过程中，由于传统金融机构对资产抵押的需求、对3年财报的要求等繁琐手续，很难得到资金支持。
农业金融的难点在于信用。农村的宅基地、生产土地不能转让与抵押，无法产生信用，而农业生产产值难以有效估价，以传统金融手段无法根本解决农民的信用问题。
《报告》指出，金融资金的逐利性、农业收益的不稳定性、农民收入低且缺乏有效地信用体系和担保机制等原因，造成金融机构出于自身风险和利益的考虑，对广大农村地区的信贷投入呈现总体减少的趋势，这加剧了农村金融供给不足的问题。
显而易见，实现农业发展的现代化，需要更为信息化、数据化、网络化的金融服务，比如优化金融产品产业结构，推进农业提质增效；壮大新产业新业态，拓展农业产业链价值链等方面，促进农业生产的集约化、规模化，降低养殖成本，扩大中国农产品(000061)的竞争力。
近几年来，随着互联网及移动互联网技术的发展，金融不断触网，金融科技得到快速发展，并拓展至农村金融领域。
上述《报告》显示，截至2016年末，曾涉足农村金融的P2P网贷平台至少有664家，其中393家仍正常运营，其中专注农村金融的平台约43家。
创新金融服务模式 挖掘数据化信贷
金融的接入无疑会为农业发展注入新鲜血液，加速农业的产业化进程、推动产业链结构优化、促进农业科技的升级。在京东金融农村金融创新业务负责人王瑞看来，金融科技带来的意义，就是为农民解决资金问题和资金管理问题。
大数据与云计算等数据采集分析技术快速发展并被广泛应用到信贷服务中，金融科技企业借助数据化优势，提高 “三农”金融服务的资金管理效率与信息化管理水平，帮助农村金融降本增效。
数据化信贷模式渐成趋势。目前，一些市场主体开始尝试借助自身互联网大数据形成信用体系并开展金融服务，传统农业产业服务平台和电商平台尤其如此。
据了解，京东金融将京农贷迭代为2.0版本，从集约化、标准化相对较高的养殖业入手，提供以数据驱动的农村金融解决方案。
数据化京农贷能够通过数学模型和养殖管理系统将特定的饲料在特定的时间按照特定的量投放到特定的地点，实现资金的精准投放，加强了养殖的管理效率，同时实现了资金使用效率的最大化。
王瑞表示，数据农贷的核心理念在于，其一，数据驱动征信；其二，通过数据化的养殖管理、资金管理和风险管理完成整个贷款过程的贷前、贷中、贷后，将自身与农户的利益高度统一起来。
量化分析生产过程 数据驱动风险管理
事实上，种植、养殖等农业生产经营具有较高的不确性，易受到自然风险、市场风险、技术风险、决策风险等多重影响，导致农村金融服务风险的增加。
为了有效控制风险，涉农的金融平台根据自身特点与需求，建立了各具特色的风控管理模式，例如具有实业背景的互联网金融平台依托实体企业的销售体系、信用数据，通过控制信息流、资金流、物流等降低信贷业务风险。
王瑞表示，不管是种植还是养殖，农业生产环节有三方，即提供饲料、农药、种子的农资提供方，养殖、种植的生产商以及农产品收购方。然而农民担负了整个生产过程中存在的两大核心风险，经营性风险和市场风险。
在京东金融农村金融负责人洪洁看来，农业市场的发展空间非常大，仍是“蓝海”，还未到“红海”阶段，如果只看传统的担保抵押等模式，路会越走越窄。
打破传统的抵押担保这一信用思路，数据化信贷服务的优势也体现在了风险管理中。数据化金融服务平台通过对农业生产过程的深入学习，能够形成一套通过对农业生产过程进行评估而产生信用的体系。简单来说，农民信用的产生是对农业生产过程量化分析的结果。
从京东金融的数据农贷风控模式来看，它以农业生产过程的数据化模型为基础，通过对数据的分析，对未来生产结果作出预测，以预测的统计学结果产生信用。
《报告》分析认为，未来农村电商业务在农村互联网金融中的重要性将日益凸显，涉农互联网金融平台更加注重资产开发、资金来源寻求机构化，“网络运营+渠道下沉”将成为农村互联网金融服务的必由之路。
