Инновации и практика трансформации финансовых услуг в сельских районах Хэйлунцзяна с помощью финтеха

Национальная стратегия возрождения сельских районов и развитие новых методов сельскохозяйственного производства повысили требования к сельским финансовым услугам. Однако традиционные сельские финансы сталкиваются с такими узкими местами, как трудности с предоставлением услуг на «последней миле», устаревшие меры контроля рисков и высокие операционные расходы. Это особенно актуально для крупных аграрных провинций, таких как Хэйлунцзян, где сельское население рассредоточено, а отрасли промышленности отличаются особой спецификой (например, животноводство, традиционная китайская медицина), что делает спрос на дифференцированные финансовые услуги особенно высоким. Финтех, благодаря таким технологиям, как большие данные, блокчейн и искусственный интеллект, может оптимизировать эффективность распределения кредитов и снизить информационную асимметрию, открывая новый путь к решению этих проблем.

Значимость данного исследования заключается в двух аспектах: во-первых, на теоретическом уровне, создавая аналитическую основу для сельских финансов с использованием финтеха, оно восполняет недостаток углубленного изучения региональных кейсов в существующих исследованиях. Во-вторых, на практическом уровне, в исследовании обобщены инновационные модели, используемые в провинции Хэйлунцзян (например, ипотечные кредиты на приобретение живых животных, финансирование цепочки поставок), что позволяет использовать опыт, применимый к аналогичным сельскохозяйственным регионам Китая. В отечественных и международных исследованиях в целом признается стимулирующая роль финтеха в сельском финансировании, при этом основное внимание уделяется таким областям, как применение технологий (например, спутниковое дистанционное зондирование для оценки активов), управление рисками (кредитный рейтинг на основе больших данных) и инклюзивное финансовое покрытие (продвижение мобильных платежей). Однако существующие исследования в основном сосредоточены на макроэкономической политике или общем анализе моделей, при этом ограниченное число систематических исследований посвящено провинции Хэйлунцзян, типичному сельскохозяйственному региону, и особенно мало тематических исследований, анализирующих локальные пути (например, адаптируемость к отраслям, характерным для холодного региона).

Данное исследование следует логике «проблема-решение-проверка»: во-первых, оно описывает текущее состояние и проблемы сельского финансирования в провинции Хэйлунцзян; Во-вторых, в нём обобщены инновационные модели финтех-приложений (например, онлайн-продукты, такие, как «Longlin Quick Loan»); в-третьих, анализируется эффективность на примере типичных случаев (например, система баллов «Moral Bank» в городе Чаоян); и, наконец, предлагаются пути оптимизации. Методология исследования сочетает анализ кейсов и сравнительный анализ с использованием количественных данных (таких, как уровень покрытия кредитов и уровень неработающих кредитов) и качественных интервью (исследования финансовых учреждений и фермеров) для подтверждения фактической эффективности финтеха.

Основано на больших данных: модель точного профилирования и интеллектуального управления рисками. Провинция Хэйлунцзян интегрировала многомерные данные, включая подтверждение права собственности на землю, сельскохозяйственные субсидии, кредитную историю и потоки транзакций, для построения динамической модели оценки кредитоспособности фермеров, эффективно решая проблему асимметрии информации в сельском финансировании. Суть этой модели заключается в использовании платформы финансовых услуг на основе больших данных в сельском хозяйстве для преобразования разрозненных данных в количественно измеримые кредитные активы. Например, Хэйлунцзянский филиал China Construction Bank запустил такие продукты, как «Земельная ипотека в облаке» и «Сельскохозяйственный кредит в облаке», основанные на данных платформы, что позволило полностью реализовать процесс одобрения онлайн. Фермеры могут подать заявку и получить кредит мгновенно через мобильное приложение. По состоянию на 2025 год в рамках этих продуктов было выдано кредитов на общую сумму более 180 млрд юаней, обслуживая 310 000 сельскохозяйственных предприятий, при этом процентные ставки по кредитам примерно на 20% ниже, чем у традиционных офлайн-продуктов. Платформа также динамически корректирует свою модель управления рисками с помощью технологий машинного обучения, например, предоставляя предупреждения о кредитном риске в режиме реального времени на основе таких факторов, как циклы роста сельскохозяйственных культур и колебания рыночных цен, что позволяет поддерживать низкий уровень необслуживаемых кредитов.

Решая проблему сельских районов, испытывающих нехватку традиционного залогового обеспечения, провинция Хэйлунцзян инновационно применила технологии мониторинга живых животных на основе Интернета вещей и спутникового дистанционного зондирования для оценки активов и управления активами после выдачи кредита. В животноводстве, оснащая скот умными ушными бирками или ошейниками, можно собирать данные о жизненно важных показателях и траекториях активности в режиме реального времени, превращая живой скот в «динамический актив», который можно заложить. Программа «Умный кредит на скотоводство» отделения Сельскохозяйственного банка Китая в Хэйлунцзяне использует устройства Интернета вещей для мониторинга здоровья мясного скота породы ангус, что позволило животноводческой ферме Минцин в городе Мишань успешно получить кредит в размере 10 миллионов юаней.

В растениеводстве технология спутникового дистанционного зондирования в сочетании с многоспектральной съемкой обеспечивает точную оценку роста сельскохозяйственных культур, площади посевов и последствий стихийных бедствий, что служит основой для определения суммы кредита. Например, Beidahuang State Farms Group использует данные дистанционного зондирования для предоставления семейным фермам «мостовых кредитов на сельскохозяйственную технику», динамически корректируя кредитные лимиты в зависимости от области использования сельскохозяйственной техники. Эта модель не только расширяет возможности обеспечения, но и снижает расходы на управление после выдачи кредита благодаря технологическим средствам, обеспечивая точный контроль рисков.

Модель финансирования цепочки поставок сельскохозяйственной продукции на основе блокчейна: Внедрение технологии блокчейн решает проблемы, связанные со сложностью проверки подлинности транзакций и высокими затратами на передачу кредита в цепочке поставок сельскохозяйственной продукции. Провинция Хэйлунцзян использует основные предприятия (такие, как Beidahuang Group и крупные заводы по переработке сельскохозяйственной продукции) в качестве центров для хранения информации о заказах, логистике и движении капитала на всех этапах цепочки поставок в блокчейне, формируя делимые и передаваемые цифровые кредитные сертификаты. Платформа «Умные кредиты для микропредприятий» Сельскохозяйственного банка развития Китая интегрирована с системой сельскохозяйственных услуг Бэйдахуан, предоставляя семейным фермам «займы на посадку» на основе данных, хранящихся в блокчейне, таких, как договоры доверительного управления земельными участками и документы о закупках сельскохозяйственных ресурсов. По состоянию на 2023 год эта платформа выдала свой первый кредит в размере 6,4 млн юаней полностью онлайн. Кроме того, технология блокчейн также используется для отслеживания сельскохозяйственной продукции. Например, компания Longjiang Agricultural Investment создала цифровую идентификацию на блокчейне для компании «Longwangmiao Rice», позволяющую потребителям сканировать код для просмотра информации на протяжении всего цикла выращивания. Это повышает престиж бренда и обеспечивает подлинность транзакций при финансировании цепочки поставок.

Модель комплексной сервисной платформы на основе мобильных платежей: провинция Хэйлунцзян, благодаря созданию комплексных сервисных платформ, таких как «Умные деревни», глубоко интегрирует мобильные платежи с сельскохозяйственным производством, потреблением и государственными делами, способствуя трансформации сельского финансирования из единой кредитной услуги в модель «финансы + экосистема». Платформа объединяет такие функции, как подача заявок на кредит, мобильные платежи, закупка сельскохозяйственных ресурсов, технические консультации и продажа сельскохозяйственной продукции, формируя замкнутую экосистему услуг. Например, фермеры города Суйхуа могут подавать заявки на «быстрые кредиты под залог земли» через приложение «Умная деревня», напрямую оплачивать сельскохозяйственные ресурсы и подключаться к платформам электронной коммерции для продажи сельскохозяйственной продукции. Проект по обеспечению удобства мобильных платежей, реализуемый Хэйлунцзянским отделением Народного банка Китая, способствовал внедрению «UnionPay QuickPass» в уездах, охватывая такие сценарии, как общественный транспорт, супермаркеты и медицинское обслуживание, что привело к значительному увеличению количества мобильных платежей в сельской местности. Эта модель повышает эффективность доступа к финансовым услугам за счет агрегации сценариев, одновременно накапливая многомерные данные о поведении пользователей, что создает основу для последующей оптимизации продукта.

Четыре модели работают не изолированно, а создают синергетический эффект за счет обмена данными и технологического взаимодействия. Например, кредитное профилирование на основе больших данных обеспечивает базовый контроль рисков при финансировании цепочки поставок, а данные мониторинга Интернета вещей, в свою очередь, могут быть использованы для итерации кредитной модели. Однако текущие проблемы включают неравномерный охват сельской цифровой инфраструктуры, недостаточный уровень цифровой грамотности среди фермеров и межведомственные барьеры в передаче данных. В будущем необходимо дополнительно усилить политическое руководство и содействовать глубокой интеграции технологических приложений с отраслями, характерными для сельского хозяйства.