引言

普惠金融已成为我国金融业发展的重中之重，其核心是如何拓宽金融服务的覆盖面，保障居民的支付能力。近几年来，金融技术如大数据、人工智能等迅速发展，给这一领域带来了新的动力，特别是对提高金融服务效率和促进农村小额信贷的发展起到了很大的作用。以中国农业银行为例，金融科技拓宽农村金融服务渠道，促进信息流通与信用体系建设，有效降低普惠金融服务成本与风险，提升金融服务的可及性。然而，在农村地区，数字基础设施不足、农民数字素养欠缺等问题依然突出，导致“数字排斥”现象普遍。然而，我国目前面临着信息不对称、信息不对称、产品同质化和信息安全性不高等诸多问题，严重影响着我国普惠金融的健康发展。

因此，需进一步推动数字技术与金融服务深度融合，加强农村数字基础设施建设，完善征信体系与差异化产品设计，强化风险防控与信息安全，从而在科技与传统结合的道路上，能够探索出更可持续、更高效的普惠金融发展路径。

一、金融科技和普惠金融的意义

（一）金融科技的意义与作用

金融科技是以技术驱动金融创新，通过人工智能、区块链、云计算、大数据等技术重构金融服务模式。其作用集中体现在：显著降低交易成本与信息不对称，提升金融服务的效率和可获得性；通过数据化风控和智能运营增强金融机构的风险管理能力；以个性化、场景化的服务改善用户体验，推动金融产品与业务流程的智能化转型，为金融业高质量发展提供核心动力。

（二）普惠金融的意义与作用

普惠金融是通过构建包容、公平、可持续的金融服务体系，其作用主要表现在：通过拓展服务渠道、降低服务门槛，缓解金融排斥问题；支持“三农”发展和乡村振兴，助力农业现代化与城乡协调；在促进社会公平的同时，推动经济包容性增长，成为实现共同富裕的重要金融工具。主要针对小微企业，农民，低收入人口等常规金融无法覆盖的人群。其作用主要表现在：通过拓展服务渠道、降低服务门槛，缓解金融排斥问题；支持“三农”发展和乡村振兴，助力农业现代化与城乡协调；在促进社会公平的同时，推动经济包容性增长，成为实现共同富裕的重要金融工具。

二、金融科技助推农业银行普惠金融发展的成效

（一）服务广度显著拓展

中国农业银行目前的网上普惠贷款余额已经超过1万亿元，截止2023年底已经有超过300万个用户，其中，基层金融服务的覆盖面达到99%，为农民提供金融服务的"最后一公里"提供了有力的保障。这些成果都离不开银行以金融科技为基础，建立起的“线上+线下”立体服务网络，尤其是“惠农通”服务点与手机金融的深度结合。

服务效率大幅提升

通过大数据风控和智能审批系统，农业银行实现小微贷款“秒批秒贷”，以“纳税e贷”为例，依托企业税务数据实现全流程线上自动化审批，将传统贷款审批时间从数周缩短至几分钟，客户从申请到放款最快仅需3分钟，实现业务处理效率提升90%以上。

风险控制能力增强

构建“智慧风控”体系，整合行内外40多类数据源，建立超过500个风险模型，普惠型小微企业贷款不良率连续三年保持在1%以下，在2023年末仅为0.85%，较数字化转型前下降1.2个百分点，资产质量明显优于行业平均水准。

服务成本持续下降

通过流程自动化和规模化运营，农业银行单笔普惠贷款运营成本降低60%以上，截止2023年，新发放的普惠贷款利率同比去年降低0.3个百分点，对小微企业的优惠力度超过150亿元；同时，借助卫星遥感、物联网等技术创新农业信贷模式，将农田、农作物等转化为合格抵押品，有效缓解涉农主体抵押物不足问题。

产品创新不断深化

推出“链式金融”服务，基于区块链技术构建农业产业链融资平台，已覆盖粮食、畜牧等10余个重点产业，为产业链上下游超5万户经营主体提供融资支持；创新“智慧乡村”综合服务平台，整合支付结算、农村电商、物流管理等服务，打造农村数字金融生态。

三、金融科技助推农业银行普惠金融发展存在的问题

（一）普惠金融客户征信数据资料来源渠道单一

金融机构在确定贷款与否前，都是通过信用信息系统对借款人的信用状况、资产状况、还款能力等进行评估。但是，与信用市场的蓬勃发展相比，我国的征信体系却显得十分落后。

数据显示，央行截至2019年仅有50%的个人信贷纪录，远低于美国的92%。此外，平均每位用户询问的次数也非常少，仅为0.352，远低于美国的5.82。在农村或其他偏远地区，信贷信息覆盖范围甚至更小。另外，目前我国的征信系统主要集中在个人信贷上，对企业的信用状况，特别是中小微企业的信用信息十分匮乏。当前，我国的征信体系还不够完善，这对普惠金融的发展造成了很大的障碍。

虽然现在目前国内的商业银行已经进入了网点化的阶段，但是大多数的商业银行还只是停留在在线服务和自助终端这两个层次，缺少对客户的大数据挖掘、智能风控、智能营销等需要，不能为顾客提供准确的服务。商业银行把客户划分为低端客户、一般客户、VIP客户、高档客户、高端客户这五种类型。对于低端客户和普通客户来说，他们会考虑到距离、服务、收费、银行利息等方面的问题。但是，银行的网点是非常智能的，而对于普通的顾客来说，他们在进行业务的时候，还是会享受到银行的正常服务，这就使得进入农业银行的网点，并不是大部分客户的首要选择。

在日常采购、消费、同业借贷、社会交往和私人融资租赁等领域，中小企业所拥有的信息越来越多，其融资渠道也越来越多元化。因此，仅仅依靠中国央行的征信系统和自身构建的信贷评估模型，很难对其进行全面、准确的评估。虽然中国农行已经通过大数据建立了普惠金融的信用评估体系，并且引入了海关、工商、税务等外部数据，但是其自身的数据仍然以客户的信用信息、资金往来和历史借贷等为基础，对于中小企业的多维度、非传统的信用信息仍然存在一定的局限性。

（二）信息不对称引起普惠金融供给不足

我国农村金融市场存在着大量的信息不对称现象，这一现象直接导致了农民的“逆向选择”和“道德风险”。但是由于信贷配置不合理，造成了市场供求关系的内在调控作用不能完全发挥，金融机构仅能满足低收入人群的需要。我国农村是一个高度分散的社会组织，因此在传统的农村金融市场中，存在着严重的信息不对称问题。商业银行不能在控制合理的成本下对借款人的信用状况、资产负债和意愿进行综合评价，这会加大信贷管理的成本，从而使其更加审慎地使用信用政策。传统的普惠金融是以创新为核心的，以“三按揭”“农户联保”和“信用评估”为代表的“三权分置”。但是，目前我国“普惠金融”中存在着“价格高昂”供给不充分等问题，这是一个尚未完全得到解决的问题。

农民在提升生产环境和经济收益水平时，需要大量资金投资，而缺乏初始资金的农民无法实现产业水平的提高，这导致了产业结构的分化，并陷入负面循环。对农民来说，最大的困境是资金不足，导致无法提高劳动生产率；对银行来说，即使资金充足，也缺乏良好的融资渠道，因此银行无法启动资金。由此可见，农民与银行之间的信息交流不够充分，造成许多发展机会被错过。

（三）普惠金融产品的同质化低效竞争

同质化是中国银行业面临的问题，尽管各大银行都尽量打造自己的品牌产品，但在客户基础、业务类型、产品结构、体系结构等方面，仍然存在着很大的差距。农业银行的网点布局略显密集，侧重于营销服务，过度授信、授信过度等问题，同质化势必造成市场秩序混乱，传统的存贷汇三大业务面临着转型的压力，同业竞争日趋激烈，出现了低效竞争的问题。

具体的表现如下：

由于人们的金融意识逐步提高，股票、债券、货币基金等理财产品的高收益特征，在一定程度上将农业银行的部分存款从农业银行中分流出去，导致了资本的外流。虽然通过产品设计和提高产品的收益率来吸引顾客，但是产品都是一模一样的，这就导致了融资成本的上升，而到了2018年，央行出台了《资管新规》，规定了理财产品必须实行净值化，而不能向投资者保证“保证收益、保证收益”。这标志着金融产品突破了传统的刚性兑付，使得“平价”的银行理财时代成了过去式。

由于出现银行、地方政府、公司债事件频繁发生，导致了信贷工程的市场前景并不被人看好。以往在我国房地产业、制造业和建筑业是我国商业银行信贷业务的重要组成部分，现在出现了许多新兴产业，因此，我国农业银行的信用体系必须适应和适时地进行调整。

近年来，随着国家对普惠金融工作的高度关注，以及金融科技的快速发展，各大银行、股份制银行以及城市商业银行都开始在普惠金融领域运用科技手段。目前，普惠信贷已经进入了一些商业银行的发展阶段，并且在这一过程中也在不断地进行着业务的创新。中国农业银行启动了普惠贷款“小微e贷”，随后中国建行的“小微快贷”、招商银行的“小额贷款”等普惠金融机构也开始利用金融科技在网上申请、审批和融资。

中国农行以“弱势人群”为锚点，开展了普惠信贷业务，但是普惠信贷的发展却逐渐出现了较为突出的同质化现象。

四、金融科技助推农业银行普惠金融发展的建议

（一）依靠金融科技服务征信体系建设

要使银行的专业性、即时性和普惠性得到充分地发挥，就需要有相应的技术支持。而在软件方面，则是挖掘、运算、分布、批量加工、人工智能等。硬件方面，包含了大量的网络设备、高端计算机和云计算服务，还有海量的内存。

1. 建立健全普惠信贷基础数据库

中国农业银行要充分运用金融技术，建立健全普惠信贷基础数据库，积极推进具备条件的市场主体接入金融信贷基础数据库，为了减少普惠金融机构的征信成本，进一步扩大其覆盖范围，需要充分利用成熟的征信技术，如移动互联，大数据等。通过对海量数据的系统采集和存储，不断丰富和完善我国的金融信贷数据库，为普惠金融可持续发展打下良好的基础。

通过构建信贷信息共享平台，中国农业银行的数据资源将更加完善，能够与广大客户进行商务合作，丰富我国的征信业务。中国农行可与其它金融科技公司组成技术协作联盟，通过协同发展、系统共建等手段，构建金融科技研究与开发平台，能够进一步降低信用信息系统的构建成本。通过这种方式的运行，不仅可以避免相同体系的重复构建问题，而且还能够提升整个金融科技的研究与开发水平，以及对外部的竞争优势。

2. 加强对银行及非银行信息的收集

在数据的导入方面，除了要整理客户的信用状况、资金往来、违约情况等信息之外，还需要关注对非银行业的信息进行搜集，例如日常采购、消费状况、同业借贷、社交信息、民间融资租赁等方式。这就为我国征信体系提供了更多的数据来源，提高了征信体系对信用评级度量的准确性。此外，还应加强对小微企业和三农等特定群体的专门资料的搜集，特别是对特定的农业资料的搜集。拟采用大数据、区块链等前沿科技手段，从信用评分、生产、销售、生产链等角度对小微、三农企业的信用状况进行评估、对弱势群体进行信用评估。

3. 与其他金融机构充分合作

目前，我国的诚信制度面临的主要问题是，不同的机构相互独立，尚无统一的全国性的公开征信服务平台。今后，我国征信体系的构建应继续充分发挥央行主导作用，制定征信标准、政策、和制度，不断完善我国征信体系的顶层设计，中国农业银行要与各类金融机构、金融服务企业充分合作，利用自身优势，根据中央银行制定的统一信用体系，为不同的信用主体提供信息。通过构建中国农业银行与其他金融机构、金融服务企业的信用信息共享，打破了相互封闭的信用信息孤岛。通过这种方式，可以极大地降低我国信用信息系统的运行成本，提高我国信用信息系统的运行效率。

（二）依靠金融科技解决信息不对称的问题

金融技术的出现为解决这一问题提供了新的途径。大数据的兴起，使农民个体信息公开，将非结构化、难以测度的行为数据数字化，对分散在各种场景中的信息进行集中处理，极大地提升了农村金融市场信息供给规模，系统、全面地提升了信息的准确性、及时性和可用性。它有效地降低了由于信息缺失和失真而导致的信息不对称。

因此，数字普惠金融可以以“长尾客户”为中心，形成新的商业模式，根据移动互联网、物联网等技术，持续采集农户和小微企业在消费、绩效、运营、社交等维度的行为轨迹，运用大数据分析和机器学习等方法，将不可观察、不可测量、不可处理的信息转化为可量化、可验证、可建模的结构化信用信号，这样的转型不仅能够拓展信用评估的维度，也能提高信用识别的精准度和动态适应性，从而推动我国农村金融服务由“被动风控”向“主动授信”转型，不仅可以降低金融机构的经营和风险管理成本，也可以让更多没有传统信用记录的人参与进来，从而真正推动普惠金融的可持续、规模化发展。并以此为基础，通过持续完善数据生态和优化算法，使普惠金融成为提升金融服务覆盖面、可获得性和满意度的重要支撑，实现提高金融机构信息对称性的目标。利用先进的大数据技术，使金融机构更好地了解客户需求，进行精准营销，实现资源优化配置。模型的建立有助于提高农户风险识别和风险管理水平，金融技术的发展使得农村金融市场的信息收集和处理更加广泛、科学、便捷、廉价，从而更有效地解决当前我国农村金融市场存在的信息不对称问题。

目前，在普惠金融实践中，采用“线上+线下”的合作发展模式，将大量非结构化数据与传统金融机构的结构化数据有机结合，可以大大降低信息采集和核查成本，深度挖掘农户软信息，提高信用评价的准确性。改善信息对称性有利于完善金融交易和风险定价机制，为普惠金融定价提供依据，更好地发挥市场功能，减少政府干预，激发普惠金融的内在驱动力，促进其可持续发展。农业银行要加快数字技术与普惠金融深度融合，适时推进传统线下商业模式向数字化协同转型。首先，按照标准化、融合化、集约化的思路，拓展销售渠道，结合互联网技术，加强普惠金融产品“线上+线下”联动宣传，特别注重提高产品对包括老年人在内的长尾客户的吸引力，提高产品的服务覆盖面。二是加强农村和偏远地区金融基础设施建设，加大资金投入，增设银行网点，并配备网络设备、电脑和移动终端，提高数字服务的可及性；三是持续加大普惠金融产品普及力度，提高弱势群体服务覆盖面和接受度，进一步降低信息不对称。农行可以进一步发挥“线上+线下”融合模式优势，增强信息整合和风险评估能力，推动普惠金融服务以更公平、更有效、更可持续的方式覆盖广大农村地区。

（三）实现金融科技与普惠金融服务场景深度融合

农业银行可在现有普惠金融产品的基础上，重点支持一批具有代表性的龙头企业、生产合作社、种植户大户，充分发挥其示范带动作用，打造自身独特的服务特色，在同质化竞争中脱颖而出。具体而言，一方面，以农村电商为切入点，创新线上信贷服务模式，依托电商平台积累的交易、物流等数据，利用大数据技术构建农户信用风险评估与控制模型，解决信息不对称问题，通过数字化手段连接“小农”与“大市场”。整合生产经营、消费等多维度数据资源，扩大农村金融服务覆盖面。

另一方面，聚焦智慧农业领域，发展物联网和大数据的农业供应链金融科技，推动农业供应链数字化、智能化转型，实现商流、物流、信息流、资金流深度融合，利用区块链技术构建可供依托的农业金融科技产业链条，并提升产业链企业的信息化水平和信用透明度，从而有效降低信用风险，解决供应链产品标准不统一、合同不稳定等固有问题。如果能够将大数据、区块链技术系统应用于农产品种植、加工、运输、销售和技术研发全链条，能够与知名餐饮企业合作推出针对性供应链金融产品，既为餐饮企业提供优质信贷支持，又有助于扩大贫困地区特色农产品的稳定销售，构建一套深度融合产业场景的具有农行特色的普惠金融产品体系。

五、结语

随着金融科技的深度应用，能够极大促进农行普惠金融的发展，扩展其服务的领域，提高其服务效率和风险管理的能力，同时也能够促进各种产品的创新。但其发展还存在诸多限制，例如征信数据覆盖面和维度不够，限制了对风险的精确定价；农村地区的信息不对称问题出现了新的特点；产品和服务的同质化严重，很难满足客户多样化和差异化的需要，由此突显出单纯运用技术工具的局限性。

今后的发展方向应该由“数智赋能”转变为“生态重构”。既要打牢基础，利用金融技术对多维度数据进行融合，建立更加完备的信用图谱，着力填补小微企业和农民在信贷信息方面的不足。也要深入场景融合，在农业产业链、乡村治理和民生消费等特定场景中嵌入技术能力，形成智能化、场景化的解决方案，提高金融服务的容易性和适应性；更要夯实农村数字基础设施建设，加强农村数字基础设施建设，提高用户的数字素养，加强全链条风险管理和信息保障，将金融科技的创新与传统金融机构的网络、风险管理和专业能力相结合，建立数据驱动、场景融合、风险可控、生态协同的新型普惠金融模式，让金融服务真正滋润到需要的地方，为实现乡村振兴和共同富裕打下扎实的基础。

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