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【专栏】农商行如何借力金融科技?

星图金融研究院 · 零壹财经 2020-01-08 15:08:09 阅读:4672

关键词:农商行农村金融机构挑战金融科技

在茅山山脉之西,碧波荡漾的固城湖、石臼湖之东的高淳,高淳农商行客户经理李经理吃完早饭,开始了一天的工作。 7:40处理前一天的2笔涉农贷款申请流程; 10:30查看砖墙镇的ATM机、POS.机、便民服务终端等便民机具运行是否正常、宣传资料和横幅标语有无缺失损坏; 1...

在茅山山脉之西,碧波荡漾的固城湖、石臼湖之东的高淳,高淳农商行客户经理李经理吃完早饭,开始了一天的工作。

7:40处理前一天的2笔涉农贷款申请流程;

10:30查看砖墙镇的ATM机、POS.机、便民服务终端等便民机具运行是否正常、宣传资料和横幅标语有无缺失损坏;

13:40走访桠溪镇桠溪村的尤珍家庭农场,查看青虾养殖情况以及种植计划和资金需求;

15:25到小茅山脚村,通过移动PAD为青山茶场办理现场开户和小微贷款;

18:00到古柏镇唐倩圩查看贷款农户的大闸蟹蟹苗的投放以及水田中水草和钙的补充情况,确保生产顺利;

20:00在淳溪镇为农民们做金融知识讲座;

21:00回到支行总结当天的客户拜访记录。


李经理每天这么忙,是因为农商行基层客户经理要承担农业贷款、便民金融服务和金融知识下乡等多重任务。

农业贷款不同于城市里的各种白领贷、公积金贷,不能纯粹地做线上“不见面贷款”。民间经常说“家财万贯,带毛的不算”,遇到自然灾害和病害,农业养殖经常一死一片,农业贷款自然是还不上了,农户要2-3年才能缓过气来。所以,李经理需要经常去看看贷款农户的实际生产经营情况才放心。有时候,他还要找第三方公司帮助农户做好灾害防护,找保险公司为农产品做好保险,否则等发生农业灾害了,贷出去的款子就很难收回来了。

值得注意的是,截止2019年6月,全国农村金融机构共有营业网点7.7万个,全国乡镇银行业金融机构覆盖率95.65%,行政村基础金融服务覆盖率99.20%,这些,都是靠千千万万的“李经理”的一双脚一步步踏出来的。

有人说,农商行的基层客户经理就是银行业里的“赤脚医生”,是非常贴切的形容。那么中国农村金融机构的发展情况如何呢?

一、农村金融机构发展概况

根据中国银保监会官网的数据,截止2019年6月,全国有4597家银行业金融机构,农村金融机构约有2300多家,其中农商行1423家,农村信用社784家,还有其他若干农村合作银行和新型农村金融机构。农村金融机构数量约占银行业金融机构总数的50%。

根据国家统计局数据,截止2018年末,中国大陆总人口为13亿9538万人,乡村常住人口5亿6401万人,占全国人口40.42%。农村金融机构,以占银行业金融机构总资产13.4%的资产,服务了中国40.42%的乡村人口。可以说,以农商行为主的农村金融机构,用较少的资源,为广大农村的金融服务做出了巨大的贡献。



农商行近几年资产规模发展迅速。以A股上市的6家农商行——紫金.银行、常熟银行、无锡银行、吴江银行、江阴银行、张家港银行为例,2018年他们的资产增速都突破了10%,营收增速最高突破了30%。

在高速发展的同时,整个农商行行业的不良率依然高企。上述A股上市的6家农商行截止2018年末的不良率分别为1.69%、0.97%、1.26%、1.31%、2.15%、1.47%。据中银国际证券研究数据,截止2019年1季度末,农商行整体不良率 4.1%,较2015年提升1.6个百分点,高于行业整体不良率 2.3个百分点,农商行不良率前十名都超过了5%,远远高于国有银行、股份制银行和城商行。

资产规模迅速发展,不良率又远高于行业平均线,充分反映了农商行经营的复杂性,那么农商行经营面临哪些挑战呢?

二、农商行经营面临的挑战

农商行很多是从农信社改制而来,有历史包袱,有独特的生态体系。一些较小的农商行,虽然已经纳入银保监会的监管序列,但是依然很容易受到当地人情关系的影响。另外,小型农商行贷款的行业结构单一,大多以农商为主。小型农商行被局限于县(区)内,信贷集中度很高,行业风险较难分散,尤其在一些经济不发达地区,区域性风险很高。

农商行贷款的行业集中度很高。据联合资信公布的评级报告显示,截止2017年末,安徽祁门农商行单一最大客户贷款集中度和前十家贷款客户集中度分别为8.52%和83.43%。湖北咸宁农商行2018年末不良率3.74%,该行对公贷款中,房地产、建筑等行业贷款占比较高,行业投放较为集中,不利于信用风险分散。

小型农商行人才稀缺,员工学历程度较低、年龄较大。以四川省绵阳市安州农商行为例,在岗员工279人,40岁以上员工占60%,本科以下学历员工占60%。这些农商行位于县乡镇等偏远地区,他们大多数只能招聘当地的人员,市场化的优秀人才不愿意去这些地方。这导致农商行缺乏创新的发展思维,也缺乏风险管理的优秀人才。

另外,农商行主要是做小微企业和农村金融,然而小微企业贷款和农村金融不良率都较高。根据央行数据,截至2019年5月末,全国金融机构单户授信1000万元以下小微企业贷款不良率是5.9%,比大型企业高4.5个百分点,比中型企业高3.3个百分点。农村金融不良率目前也在4%左右。根据银保监会发布的统计数据,截至2019年1季度末,我国农商行不良贷款余额5811亿元,不良贷款率4.05%,远高于大型商业银行(1.32%)、股份制银行(1.71%)、城商行(1.88%)、民营银行(0.68%)和外资银行(0.76%)。


农商行不但面临贷款集中度高、历史包袱重的问题,还面临互联网金融时代的巨大变革。

三、农商行传统渠道优势逐渐丧失

互联网金融出现以前,农商行获得农民的存款是很容易的,但是自从2013年互联网金融出现以后,农商行受到了很大的影响。很多农民朋友可能没有农商行的银行.卡,但是很大概率会有支付宝和微信,余额宝和零钱通的开通又极其简单, 一两步操作就可以完成,这比下载一个农商行的APP、注册账户、开通理财简单多了。

截至目前,支付宝用户已经突破12亿,微信用户数已经突破10亿。很多农商行没有获得的客户,微信和支付宝通过线上渠道就可以触碰到了。随着互联网金融入局,以及利率市场化的推行,农商行获得负债的难度加大了,付息成本加大了。某县级农商行2015年存款才80多亿,利息支出就有2亿。

农商行不但在线上面临互联网金融的压力,在线下也面临大银行的肉搏战竞争。在安徽省长丰县,徽商银行已设立7家网点,并建立多处惠农金融服务室,与当地的长丰农商银行直接争夺农村金融市场。农商行的“点多面广、人员熟、地缘亲”的优势逐渐被瓦解。

在本土渠道上面,农商行已经直面了巨头的真刀真枪的挑战,其实未必不是一件好事。强大的对手,是最好的磨刀石,没有对手下沉到农村场景,农商行就不会着急改变。

本土市场规模始终是有限的,尤其是县乡镇市场,很多农商行其实很希望能够跨区经营获得更差异化的客户,扩大自己的负债和资产规模。

那么问题来了,农商行能够跨区经营么?

四、农商行跨区经营在逐渐放松

2020年之前,农商行跨区经营是受明确约束的,村镇银行只能在所在县(区)内经营,农商行只能在省内开立分行的区域经营。2019年1月14日,中国银保监会发布的《关于推进农村商业银行坚守定位强化治理提升金融服务能力的意见》要求,农商行严格审慎开展综合化和跨区域经营,原则上机构不出县(区)、业务不跨县(区);应专注服务本地,下沉服务重心,当年新增可贷资金应主要用于当地。但是,打仗的时候有战略纵深,军队才能进退有余。银行经营也是一样,如果只做一个区域客户,只经营少数行业的客户,就缺乏战略纵深,风险一旦爆发,就缺乏风险缓释的渠道。

2020年伊始,农商行的跨区经营在逐步放松,监管在稳妥推进农商行跨区经营的试点。银保监会在刚刚发布的《中国银保监会关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》中指出,稳妥推进投资管理型村镇银行和“多县一行”制村镇银行试点。这实际上是允许了经过监管筛选认可的村镇银行跨区经营整合,一方面降低村镇银行的区域集中度,提升抗风险的能力,另一方面可以控制村镇银行数量,减少监管成本。常熟农商银行在海南发起设立的兴福村镇银行中国银行在雄安新区筹建的中银富登村镇银行股份有限公司,都是投资管理型村镇银行。投资管理型村镇银行一方面可以实现跨区经营,另一方面可以依托母公司的强大产品、科技、管理和风险管理实力,快速提升自身的经营水平。

五、农商行如何借力金融科技?

农商行不像场景金融巨头那样天赋异禀,也不像传统大行那样资源丰富,实际上他们的竞争优势很弱。所以,他们更希望凭借金融科技的建设在竞争中实现弯道超车。下面问题来了,农商行的金融科技之路该如何走?

1、不要去做一些花里胡哨的金融科技,实际上,存量客户经营才是农商行最迫切需要的金融科技。农商行普遍比较务实,希望通过金融科技获得业务的增长。但是,当前农商行较多的金融科技创新还停留在基础设施层面,如云计算、大数据、分布式数据库等传统科技,能够促进业务跨越式发展的深层次金融科技创新还不多。比如,上海农商行有几百万存量客户,但是实际上贷款、理财等高价值客户并不多,怎么将存量客户转化为高价值客户,是他们非常关心的问题。金融科技公司在这方面做的比较好,比如苏宁金融建设有“星象”客户画像、“知心”自动化营销促活、“云析”营销效果评价系统、“天梯”客户专题促销活动,通过200多个算法模型助力苏宁金融实现了一年新增高价值贷款、理财、保险会员800万的效果。

2、除了做实用的金融科技,农商行建设金融科技要有明确的战略,要形成对于主航道业务突击的有力支持。重庆农商行在知名咨询公司的协助下,制定了金融科技创新5年规划,让金融科技战略有了延续性。重庆农商行专门引入大数据、人工智能背景人才100余人。2019年成立了总行层面的金融科技中心,以事业部机制运转,总共300人的编制,包含金融科技管理委员会和行长直管的总行金融创新部等部门。常熟农商银行成立了金融科技总部,科技人员712人,在全行占比12%,在16家上市银行中排名第二。江南农商银行将2016年成立的产品创新实验室升级为新农村金融科技实验室,全面开启金融智能技术建设和金融创新业务联合拓展。张家港农商行基于政务数据合作,持续开发优企贷、优抵贷、优农贷产品,金融科技战略高度聚焦小微金融。


3、用好政务数据、农业数据,开发差异化贷款产品是稳妥、可靠的产品创新路径。目前农商行的农业、小微贷款创新很多,可以说是银行业金融机构贷款创新最为蓬勃的群体。目前农商行积极和农业农村部新农直报、农民分红数据、农资公司数据、公积金数据、政务数据对接,开发多样化的助农贷和小微贷款产品。比如山东博山农商行基于8个政府部门的数据开发的新时贷,上海农商行开发的新农直报线上可循环贷款等。另外农村贷款风险较高,因为很多农业数据都在线下,所以农村贷款不能完全线上,必须要有线下的风险管理措施。安徽歙县农商银行打造的信用村、信用户,为每个村和农户都建立信用档案,基于政府、农资公司、邻里提供信用数据,这样的风险管理措施会比较全面。

另外,可以将机器学习、物联网金融、区块链、知识图谱等金融科技融入到农村生产体系的信用评分、生产情况核实、产品销售情况核实、区域农业风险预警等环节,构建穿透农村真实生产链、线上多维度资信数据线下物联网数据充分融合的农村信用评估体系。目前,我们所有农商行的贷款产品在这方面还存在着巨大的短板,需要弥补。

4、农商行跨界场景金融创新要聚焦本土特色,形成对客户的持续附加价值。一直以来,存在一个争议——农商行是否需要建设自己的场景金融平台?答案是肯定的。农商行不像大银行服务质量较高、资金成本低、资源丰富,产品本来就偏弱,十分需要融合本土生态的场景金融平台加持。但是,农商行场景也不宜搞太多,多而不精,会浪费资源,农商行开发和运营资源本来就很宝贵。笔者和某大行网络金融部交流,他们之前搞的20多个场景,每个场景都有不同的目标,基本都停滞了,成为摆设,因为没有那么多资源投入到很多场景的运营。

农商行应该围绕本土最有特色的场景来构建,并且要有相应的运营团队,设定简单的目标,比如APP的月活数量、交易量等。再比如,北京农商行的家居养老平台、济宁银行的慧济生活、广州农商行的太阳集市等,就非常的有特色。这些场景一方面能够获取本土经济中客户的消费习惯数据,建立会员权益体系,另一方面能够促进客户向贷款、理财等高价值业务的转化。你总不能拿着一款大家都有的存款、贷款产品向你的客户推荐吧,要有明显的差异性,清晰的附加价值。


5、农商行可以在数字银行建设上争取弯道超车。在数字银行建设上面,城商行和传统大行走在了前面。如苏州银行、中国银行、南京银行等纷纷成立了数字银行总部、数字金融部等。这些部门的目标都是整合拉通银行个人线上业务经营,再造一个以客户为中心的数字银行,打开一个新的增长空间。同时这些部门会将金融科技和生态相结合,为本行获取更多的外部流量和优质生态合作伙伴,有效促进业务发展。农商行因为起步晚,系统简单,包袱少,可以轻装上阵尽早启动数字银行的建设,统一整合线上银行平台,尽早实现开放银行生态。


6、农商行的金融科技建设一方面要有自主度,另一方面要积极利用资本市场合作的方式引入强援。各省农村信用社是一个特殊的主体,承担着大量的农商银行、村镇银行的管理职能,帮助农商行统一对接科技公司,提供统一的科技和产品平台,建立多方共享的低成本的科技产品服务,帮助农商行快速建立起金融科技平台。但是农信体系的科技产品是向所有机构提供的,高度标准化、平台化。随着农商行发展壮大和农商行法人治理的推进,目前标准化的统一的产品,已经不能适应农商行的发展,农商行开始积极和蚂蚁金服、腾讯金融、苏宁金融、平安壹帐通等金融科技公司对接,获取有特色的金融科技产品。各省农信体系可以聚焦平台服务,比如帮助农商行对接省内的政务数据、农业数据等,或者可以帮助农商行建立贷款平台,同时允许农商行基于本土特色进行定制化开发。

与此同时,农商行也需要充分发挥资本市场的作用,积极和科技公司、大银行对接,在监管的允许下,引入带有强大资源、场景金融和科技背景的战略投资者,这样可以快速引入优秀人才、快速引入流量、快速扩大农商行的生态。不过,打铁仍需自身硬,只有具备强大的创新意识和完善的公司治理体系,才能获得优秀投资者的青睐。

六、结语

风起于青萍之末,浪成于微澜之间。金融科技给这个时代的金融生态系统带来了太多深层次的变化,也许我们需要再过几十年才能真正看得清。

将军必发于卒伍,宰相必始于州郡,农商行目前已经出现了很多一骑绝尘的优秀代表,甚至有的可以和城商行掰掰手腕了。

我们有理由相信,金融科技时代,农商行一定能实现崛起,但是,崛起的每一步,肯定无比艰辛!

(本文作者为苏宁金融研究院高级研究员孙扬)

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