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　　農業擔保行業與其他擔保業相比，存在單筆金額小、項目筆數多、客戶分布范圍廣、盡調成本高等特點，而業務開展、項目審批、風險防控等工作仍過于倚重傳統的人工操作和經驗判斷，效率低、成本高。為更好地服務新型農業經營主體，積極應對新挑戰和新困難，全國農擔體系集思廣益，因地制宜，將數字化轉型工作定位為農擔業務未來高質量發展的一條新路徑，在全國農擔體系現有人均效能接近極限、人員規模不可能無限擴大的前提下，通過數字化轉型和信息化建設，推動業務模式調整和風險思路重塑，實現業務上量和風險可控，以提高效率、降低成本、控制風險，逐步建立農擔數字化生態，打造體系核心競爭力。

　　數字化轉型思考

　　全國農擔體系充分認識到信息系統是開展農擔業務的技術基礎，是提高工作效率、加強風險防控的關鍵保障。

　　在系統建設方面，多數省級農擔公司完成了擔保業務處理系統建設工作，含客戶管理、業務審批、保后管理、項目預警等功能，能夠進行擔保業務線上處理，提高業務處理效率。

　　在大數據應用方面，部分省級農擔公司應用工商、司法、稅務、征信、農業主管部門、涉農企業等大數據，在業務獲客、客戶畫像、風險防控等方面進行了部分應用，解決了業務人工處理的瓶頸，推動業務模式逐漸轉變。

　　在組織保障方面，約半數省級農擔公司設有專職信息技術部門，專業人員基本在5人以下，大部分只有1?3人。部分省級農擔公司未設置專職信息技術部門，信息化職能由辦公室或戰略發展部等部門承擔。

　　總的來說，多數省級農擔公司信息化建設還處于起步階段，信息化投入資金不足，信息化運用技術層次不高，對數據重視程度不夠。

　　隨著5G、云計算、大數據、移動互聯等技術的快速發展，不斷催生新金融和新業態，數字化轉型正在成為各大金融機構戰略部署的熱點。銀行界熱烈響應，紛紛提出數字化轉型戰略，將其視為提效降本控險的重要手段。據中國銀行業協會統計，銀行機構線上業務的服務替代率平均水平高達96%，大量銀行開發移動APP、打造線上服務平臺，建立遠程銀行和開放銀行模式，提高銀行整體數字化水平和提升客戶體驗。國家農擔于2021年發布多篇指導性文件，指引全國農擔體系開展數字化轉型工作，各省農擔公司紛紛從業務實際出發，探索制定自身數字化轉型思路和發展藍圖，但因業務模式各有特點、信息化建設基礎存在差異、外部環境不同，對于數字化轉型的定義、目標、步驟以及建設內容都有所不同。

　　“先立乎其大者，則其小者不能奪也”，要完成數字化轉型，必須先明確目標和路徑，目標代表了方向，路徑包含了轉型模式、工作內容和建設步驟等。信息技術和金融科技的快速發展，使農村金融市場環境、競爭對手、產品和服務模式正在發生深刻的變化。商業邏輯的改變，要求我們用“第一性原理”重新定義行業價值和形成邏輯，“第一性原理”強調回到事物的最初點，從最初的命題出發，尋找突破的可能。農擔公司的初心使命就是在注冊資本金和人員規模有限的前提下，通過融資擔保業高杠桿率，引入“金融活水”，解決新型農業經營主體“融資難、融資貴”的問題，這表示全國農擔業務開展、體系建設和數字化轉型必然是在各方面資源有限的情況下，遵循“輕資產、輕架構、輕投入”原則，采用開放式農業信貸擔保模式，善用資源，節省投入，強調合作，做到“以小博大”“四兩撥千斤”。

　　建立開放式農業信貸擔保分析

　　為提升自身市場競爭力，銀行界率先提出了“開放銀行”的概念，強調以用戶需求為導向，打造開放合作平臺，采用組件化標準化技術，對外開放API，快捷聯接客戶和合作伙伴。開放式農業信貸擔保是指農擔體系開發開放式平臺聯接農業融資鏈條的各個環節，打通“農業信貸數字高速公路”，形成農擔—新型經營主體—銀行—政府的數字生態系統，使用金融科技手段推動業務上量和加強風險防控，采用低人工成本、可持續經營的方式解決傳統信貸客戶融資貴、長尾客戶融資難的問題。

　　(一)開放式農業信貸擔保的必要性分析

　　1.農擔體系自身定位所決定。農擔體系介于政府和市場之間，提供的是“準公共產品”，以客戶為中心，與商業銀行緊密合作，幫助新型農業經營主體應對復雜多變的市場競爭和自然風險，最終實現各相關方商業價值的提升，有農擔參與的農村金融價值鏈天然就有開放和合作的屬性，農擔體系不可能走封閉化道路，必須強調多方的合作共贏。

　　2.農擔數字化轉型的需要。數字化轉型高度重視數據的重要性，將其作為重要生產資料之一，算法模型將成為生產工具，農擔內部使用一體化和標準化的理念來建設業務信息系統，但考慮到建設成本、信貸鏈定位等因素，在外部系統對接必須采用連接思維，將農擔體系作為農業農村多來源、多格式數據和信息交互的中心，形成內外協同、數據共享的農村金融生態平臺形式。

　　3.數字化轉型投入巨大迫使農擔必須另辟蹊徑。各銀行高度重視金融科技，以工農中建等國有大行為例，2021年六家國有大行科技投入總額超過1000億元，同比增長10.8%，工商銀行科技人員占全行員工的8.1%。在股份制銀行中，平安銀行科技人員占全行員工的比例已經超過20%。農擔體系無法負擔如此巨額的投入，不能照搬商業銀行高投入、重量型的數字化轉型模式，必須走“輕資產、輕架構、輕投入”的道路。

　　(二)開放式農業信貸擔保的可行性分析

　　1.政府數字化提供了良好的外部環境。近年來我國數字基礎設施不斷完善，政府各部門間數據資源整合和開放共享加速推進。數字化政府的建設為農擔體系數字化轉型和建立開放式農業信貸擔保模式提供了良好的外部環境和有力的保障。

　　2.農業農村數字化提供了市場機會。數字鄉村戰略穩步推進，數字農業方興未艾，《數字農業農村發展規劃》明確提出到2025年，數字農業農村建設取得重要進展，農業數字經濟占農業增加值比重由2018年的7.3%提升到2025年15%。大量農民開始習慣使用電腦和手機進行生產、銷售和消費，海量的農業生產和農民信用數據正在生成，為農擔體系數字化轉型和建立開放式農業信貸擔保模式提供了巨大的市場機遇。

　　3.農擔體系政策性定位帶來優勢。三農數據是重要的公共資源，應優先應用于公共領域，慎重進行市場化運作，避免形成信息孤島和數據壁壘。農擔體系不以營利為目的，專注三農，本身就具備“市場+政府”“財政+金融”雙重屬性特征，有著“準公共產品屬性”的特殊身份，由農擔體系作為三農數據的整合者和應用者，將更多考慮的是數據社會價值的實現，也更易獲得相關主管部門的支持和授權。

　　開放式農業信貸擔保的建設內容

　　農擔體系充分發揮提供“準公共產品”作用，打造開放式平臺建立“政銀擔農”數字生態系統，采用系統對接、APP建設、API接口等多種技術方式，深入產業鏈和消費鏈的各個環節，主動獲客引流，為新型農業經營主體提供無縫、流暢的金融服務。

　　在內部系統建設方面，本著一體化和標準化的原則，建設“縱向貫通、橫向集成”的業務中臺和數據中臺，其中，業務中臺采用模塊化理念和敏捷開發模式，通過短周期、快速迭代的機制，提高業務系統對業務需求的響應速度;數據中臺內嵌行業模型庫，積極引入應用廣、價值高的外部數據，如新型經營主體信息、客戶行為數據、企業運營數據、工商司法輿情數據等，推動大數據模型的應用和優化。

　　在對接政府方面，發揮農擔公司政策性支農金融平臺的優勢，充分獲得政府數據支持，接入工商注冊、行政處罰、土地確權、婚姻登記等多方數據資源，獲取農村土地流轉等高頻交易數據和財政補貼、農業保險等精準數據，積極參加農業農村信用信息系統與服務平臺和企業征信服務平臺建設，完善涉農經濟主體信用信息。

　　在對接銀行方面，采用銀擔直聯、自建平臺、第三方平臺等對接方式，通過農擔與合作銀行之間數據交換、資料傳輸和業務協同，無縫連接農擔業務信息系統與銀行信貸系統，實現銀擔業務全流程線上交易，解決現有銀擔人工對接環節多、流轉效率低、差錯率高等問題，提升銀擔合作效率，規范操作流程，拓展業務規模。

　　在連接個人客戶方面，牢牢抓住APP線上流量入口這條繩索，構建農擔移動金融服務生態圈。APP總體要求一是體驗人性化。既提供多樣性的服務和功能，又化繁為簡，打造讓用戶輕松使用、免培訓的界面。二是豐富場景，引入高頻應用。既要突出農擔特色產品、業務和服務，又要緊密圍繞新農主體生產和生活，提供更加豐富的服務內容。三是功能強大。APP集成采用生物識別、OCR識別、電子合同等金融科技手段，新型農業經營主體通過手機即可完成申請項目、辦理業務、查看項目狀態等操作，打破農擔服務時間和空間局限。

　　在連接法人客戶方面，一是建設開放式API平臺，在整合內部資源的同時，與法人客戶建立數字合作關系。利用API接口，向符合條件的法人客戶開放數據權限。二是加強與核心農業企業和供應鏈信息共享和合作，嘗試構建上下游一體化、數字化的信息系統、信用評估和風險管理系統。例如北京農擔與大北農集團旗下農信互聯合作，通過銀行、核心企業、擔保公司三方系統對接，成功搭建了圍繞業務場景的金融信貸產品。

　　在數字生態圈打造方面，考慮到農擔體系人少本薄的現狀，強調“聯接”和“協作”，如全國農擔體系參與支持的農業農村部“新型農業經營主體信貸直通車”活動、江蘇農擔與農業農村部門合作的“農技耘”都以較低的成本投入取得了良好效果，未來參加國家農業農村云平臺、國家農業農村大數據平臺、國家數字農業農村創新工程等項目，將農擔服務融入農業知識培訓、農產品銷售、農村土地流轉等場景中，讓客戶隨時隨地感知需求和獲取服務。

　　在體系網點建設方面，相比城鎮，農村用戶偏好于線下渠道。考慮用戶差異與區域差異，加強與農業農村部門和商業銀行合作，扎根農村，擇地合建“一點多能、一網多用”的惠農綜合服務物理網點，添置多功能智能柜臺等智能化設備，將農擔業務辦理與惠農補貼支取、繳費、征信信息采集、金融知識宣傳等相疊加，推動線上線下相結合的全渠道農擔業務融合發展。

　　(課題牽頭單位：江蘇省農業融資擔保有限責任公司;課題組成員：楊挺、馬曉榮)