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以前，农户贷款存在困难，主要缘由在于缺少银行认可的抵押物以及信用记录。如今，网商银行借助科技手段，把土地转变为农民的“信用名片”，又将作物本身也变成了农民的“信用名片”，进而为农村金融开创了全新局面。

农户信息的立体化获取

传统的农户去贷款之时得依靠人力去进行调查以及使用纸质材料，效率是很低劣的并且所涵盖的信息是受限的。网商银行搭建完成了“农户自行证明加上多方开展审核以及借助卫星实施检测”这样一种由多种途径复合构成的渠道。农户依靠手机把自家所拥有的地块给圈出来，紧接着系统就会与农业部门那儿的土地确权数据开展自动比对，最开始要对耕种主体的真实性予以确认。

不限于对信息作出核实，让银行去结合卫星遥感图像，持续监测地块之上的作物类型以及长势。农户主动申报、政府机构数据跟天空中的“电子眼”信息，通过这套方法交叉验证，在安徽、山东等多地的水稻、小麦种植区用于广泛应用，把信息源头可信度的问题从根本上解决了。

风控模型的精准构建

要是有了确实可靠的数据，那怎样将其用于评估信用就成了关键所在。网商银行为农业构建起了专属的数字化风控模型。此模型不只是去看农户种植了什么，以及种植了多少，而且还会对包括当地气候、历史产量、该作物的市场价格趋势等诸多维度因素进行综合全方位分析。

比方说，于黑龙江的大豆产区那儿，模型会去参考国际大豆期货价格，还会参考当地降雨量预测，以及淘宝等相应些平台上农资产品的采购数据。借助量化分析，模型能够更加科学地去预估农户未来的产值，以及农户未来的还款能力，进而给出呈现差异化的信贷额度，以此替代了往昔那种“一刀切”的授信模式。

供应链金融的数字化革新

品牌下沉以及市场扩张长时间被经销商的资金困境所制约。传统供应链金融手续繁杂，放款速度迟缓，难以与快节奏的备货需求相匹配。网商银行发布了“大雁系统”，该系统以品牌商作为核心，通过数字化方式连接其上下游数量众多的小微经销商。

系统运作采用“1+N²”那种模式，也就是一旦接入类似旺旺这般的核心企业，那么其上游供货商，以及下游各级经销商，甚至终端门店都得以被迅速覆盖，这造就变更以往那需要逐户于线下详尽调查的模式，把整个供应链的贸易关系还有数据流转变成融资的信用根基。

深入行业的数据解构

如果想要金融工具切实地与行业脉搏相契合，那就必定要义不容辞地懂行，“大雁系统”的背后所隐含的实则是各个细分行业的深度研究知识库，就拿快消品行业来说这般，系统会精细地深入到更具体的饮料、零食等品类之中，进而剖析其独具一格的销售周期、回款账期以及物流特点。

于同旺旺的合作期间，系统察觉到疫情发生后供应链的层级出现简化情况，一级经销商直接供应终端变成了趋势，这样一来致使销售周期被延伸，资金被占用的时间更长久，特别是在春节前备货的旺季阶段，经销商资金方面的压力极大，系统依据此情形动态地调整风控策略，精确盘算其季节性的资金缺口。

电商与码商的双重赋能

针对范围广泛之类的小微经营者，网商银行借由“电商 + 码商”这种模式来开展风险评估，在线上的时候，银行剖析淘宝以及天猫店铺的经营数据了，其中涵盖近两个月的交易流水，还有用户评价以及退货率，藉之判别店家的稳定性及其信用。

位于线下，街头巷尾到处都是的小店，用上了那支付宝收钱码，每一笔收款相应转化成了信用数据。银行呢，综合考量交易流水情况，店铺所处商圈的人流热度怎么样，就连同类型商家的经营水平如何，据此给店主构建信用画像。要是连续收款达到30天，并且有着稳定流水，便有得到贷款资格这样的机会。

全流程的技术赋能

数字技术不光投入在贷前审核这个环节，还贯穿于贷中以及贷后整个流程全程。网商银行借助IT系统达成自动化审批，把放款时间缩减到分钟级别。在贷后这个阶段，系统持续对农户作物的生长态势、经销商货物的销售速率或者小微店铺的流水变动情况进行监测。

有这样一些动态数据，它们能够及时去反馈相关风险，举例来说，如果卫星展开监测，显示出某地区的作物遭遇到很大面积的灾害，那么系统就能够提前进行预警，如果经销商库存周转出现异常放缓的情况，此时银行能够主动去联系相关客户，从而了解各种各样详细的情况，如此一来致使风险管控从原本的事后补救转变成为事前预警以及那个事中管理，进而提升了整体业务的稳健特性。

如此这般把土地、将作物、令货物流转统统都转化成信用资产的方式，能不能给解决更多领域之内的小微融资难题送去新的思路呢？欢迎于评论区之中分享你的看法，要是觉得本文存有启发，那就请点赞予以支持。