近日，多家上市銀行發(fā)布2024年度業(yè)績報告，涉農(nóng)金融供給持續(xù)增量擴面。在縣域貸款、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)鏈等涉農(nóng)金融細分方面，信貸供給高效觸達各類經(jīng)營主體。

加大涉農(nóng)金融供給

金融是推動鄉(xiāng)村振興的重要驅動力。去年以來，大型銀行牢牢抓住信貸賦能這個“牛鼻子”，延伸普惠金融服務，持續(xù)加大“三農(nóng)”縣域金融供給覆蓋面。

6家國有大型銀行業(yè)績披露近期落下帷幕，金融服務鄉(xiāng)村振興可圈可點。截至2024年末，作為服務“三農(nóng)”的國家隊和主力軍，農(nóng)業(yè)銀行縣域貸款余額9.85萬億元，占境內(nèi)貸款比重超40%，增量突破萬億元，增速12.3%。建設銀行涉農(nóng)貸款余額3.33萬億元，較2023年末增加2513.19億元，增幅8.16%。郵儲銀行涉農(nóng)貸款余額2.29萬億元，較2023年末增加2545.72億元，余額占客戶貸款總額的比例超過25%，增速高于全行各項貸款增速。

股份制銀行和農(nóng)商行強化信貸資金投入鄉(xiāng)村振興。截至2024年末，光大銀行涉農(nóng)貸款余額3183.6億元，比2024年年初增加201.48億元，增長6.76%。截至2024年末，招商銀行涉農(nóng)貸款余額2410.41億元，較2024年年初增長19.85%。此外，多家銀行積極支持鄉(xiāng)村振興，加大涉農(nóng)貸款投放，促進城鄉(xiāng)融合發(fā)展。

近年來，中國人民銀行強化支農(nóng)支小再貸款、再貼現(xiàn)、存款準備金率等貨幣政策工具運用，加強金融與產(chǎn)業(yè)、財政等政策聯(lián)動，發(fā)揮好政府性融資擔保機構的融資增信和風險分擔作用，金融機構服務鄉(xiāng)村振興的能力和水平不斷提升。在普惠金融方面，將支農(nóng)支小再貸款利率從2%降到了1.75%，額度增加了1000億元。

去年以來，我國涉農(nóng)信貸持續(xù)增長。人民銀行發(fā)布的2024年四季度金融機構貸款投向統(tǒng)計報告顯示，2024年四季度末，農(nóng)村貸款余額36.94萬億元，同比增長10%，全年增加3.38萬億元。農(nóng)戶貸款余額18.23萬億元，同比增長8.2%，全年增加1.38萬億元。農(nóng)業(yè)貸款余額6.36萬億元，同比增長9.8%，全年增加5753億元。中國銀行研究院研究員葉銀丹表示，涉農(nóng)貸款持續(xù)增長，表明金融機構持續(xù)積極響應國家政策，通過加大信貸投放力度，支持農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展。

農(nóng)業(yè)銀行副行長孟范君表示，農(nóng)業(yè)銀行將繼續(xù)聚焦主責主業(yè)，持續(xù)深耕縣域農(nóng)村市場，努力推動鄉(xiāng)村振興金融服務更聚焦、更平衡、更扎實。同時，將進一步加大“三農(nóng)”縣域金融供給，持續(xù)向縣域農(nóng)村傾斜金融資源，推動縣域貸款占比穩(wěn)步提升、涉農(nóng)貸款穩(wěn)步增長。

滿足產(chǎn)業(yè)融資需求

今年中央一號文件提出，著力壯大縣域富民產(chǎn)業(yè)。當前，農(nóng)村新型特色產(chǎn)業(yè)不斷成熟，銀行應抓住機會，強化融資幫扶，與縣域鄉(xiāng)村新業(yè)態(tài)相伴成長。

多家銀行業(yè)績報告顯示，金融服務差異化優(yōu)勢凸顯。農(nóng)業(yè)銀行強化鄉(xiāng)村振興重點領域金融服務，出臺城鄉(xiāng)融合發(fā)展專屬金融服務方案，加大鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、鄉(xiāng)村建設項目信貸支持力度，并探索批量化、鏈條化、客群化服務模式，助力農(nóng)業(yè)新質生產(chǎn)力發(fā)展。建設銀行立足涉農(nóng)生態(tài)圈、產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)集群和商業(yè)集群，打造全場景、全客群、全鏈條融合發(fā)展的涉農(nóng)金融服務模式，深化糧食安全、水果、蔬菜等場景建設。同時，與中國食用菌協(xié)會開展合作，推進整縣模式、龍頭企業(yè)模式、經(jīng)銷商模式、特色菌類模式，提供專屬化金融服務。

從近些年涉農(nóng)信貸來看，信貸投放并非坦途，各種融資壁壘阻礙金融活水潤澤鄉(xiāng)村沃土。葉銀丹認為，相較于大城市和經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，縣域金融市場規(guī)模較小、基礎設施不完善，金融機構對新業(yè)態(tài)的覆蓋面和服務能力相對薄弱，由于農(nóng)戶或農(nóng)村企業(yè)的信用信息不完整，導致銀行等金融機構對貸款的授信風險評估較為保守；對于農(nóng)戶和鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)來說，現(xiàn)有的信貸產(chǎn)品可能難以滿足其融資需求，缺乏針對縣域及農(nóng)業(yè)特色的定制化金融產(chǎn)品。

信貸是鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興不可或缺的因素，銀行為破解涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)授信難、融資難，不斷強化金融產(chǎn)品和服務創(chuàng)新。在廣西，玉林市銀行機構與稅務部門為支持鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，通過銀稅互動機制推動小微企業(yè)的納稅信用轉化為融資信用?！拔覀児緫{借納稅信用等級獲得銀行400萬元的授信額度，有效解決了設備升級改造的資金難題?！睆V西容縣錦潤農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司負責人陳可榮說。在浙江，茶產(chǎn)業(yè)是淳安縣的富民產(chǎn)業(yè)，為幫助茶商企業(yè)緩解收購鮮葉資金壓力，建設銀行浙江省分行指導轄內(nèi)支行因地制宜推出淳安縣茶葉市場融資服務方案，綜合采取信用、組合擔保等多種形式精準授信，解決小微企業(yè)缺乏抵質押物的融資難題。

葉銀丹表示，推動鄉(xiāng)村振興應加快完善信用體系建設，尤其是農(nóng)民、農(nóng)村企業(yè)的信用記錄建立和信息共享。通過多方數(shù)據(jù)共享，提升銀行等金融機構的信貸風險評估能力，為縣域金融資源的傾斜提供支持。同時，利用地方政府的擔保機制，降低銀行等金融機構的風險。此外，地方政府可以通過引入社會資本等方式，開展公共服務性金融產(chǎn)品和擔保服務，增強縣域經(jīng)濟融資可得性。

提升數(shù)字金融質效

近年來，商業(yè)銀行持續(xù)推進智慧銀行建設，強化人工智能創(chuàng)新應用，加快構建科技引領、數(shù)據(jù)賦能、數(shù)字經(jīng)營的智慧銀行新模式，不斷提升數(shù)字金融服務鄉(xiāng)村振興質效。

在傳統(tǒng)的銀行服務模式中，隨著交易規(guī)模增加，單位成本會逐漸降低，但面對鄉(xiāng)村借款人，金融機構往往需要大量的投入，風險卻難以分散。因此，風險和成本制約了銀行向鄉(xiāng)村居民以及小微企業(yè)等普惠群體授信。隨著數(shù)字金融的出現(xiàn)，有別于傳統(tǒng)金融機構的新的融資渠道、金融產(chǎn)品和服務提供者的出現(xiàn)增加了涉農(nóng)客群獲得金融服務的機會。

數(shù)字化目前已經(jīng)成為銀行延伸服務觸角的有力武器，多家銀行財報對數(shù)字化展業(yè)服務的情況著墨較多。農(nóng)業(yè)銀行“三農(nóng)”金融服務的數(shù)字化水平持續(xù)提升，搭建“農(nóng)銀惠農(nóng)云”數(shù)字鄉(xiāng)村平臺，截至2024年末，平臺入駐機構26.4萬戶、服務用戶超650萬、覆蓋2657個縣（區(qū)），累計帶動金融服務總金額約千億元。郵儲銀行積極支持數(shù)字鄉(xiāng)村建設，推進數(shù)字人民幣應用場景鋪設，推動移動支付向縣域鄉(xiāng)村下沉，持續(xù)擴大縣域移動支付受理覆蓋面。

中國人民大學中國普惠金融研究院研究員汪雯羽表示，數(shù)字金融依托數(shù)字技術，能夠在一定程度上消除對實體分支機構的依賴，通過貸款申請、信用風險評估和定價流程的自動化，對金融機構運營成本的減少十分有利。數(shù)字金融發(fā)展顯著降低了交易的可變成本，減少了地域隔閡，克服了一定風險障礙，極大地推動了普惠金融的發(fā)展。數(shù)字金融在中國鄉(xiāng)村通過線上和線下相結合的方式，以發(fā)展速度更快、綜合成本更低、商業(yè)可持續(xù)性更久的方式促進了信貸資金在農(nóng)村地區(qū)投放，極大地促進了鄉(xiāng)村金融供給。

數(shù)字金融對銀行業(yè)高質量發(fā)展的戰(zhàn)略意義凸顯，也為金融大模型的落地創(chuàng)造了廣闊空間。建設銀行首席信息官金磐石表示，金融大模型可以根據(jù)預設的財會專家思維鏈，對涉農(nóng)小微、公司客戶的財務狀況進行分析，自動生成全面、高質量的財務分析報告，助力客戶經(jīng)理更加專業(yè)地進行財務分析，使這項工作從過去的數(shù)個小時甚至數(shù)天壓縮到分鐘級別。數(shù)字金融的運用將在優(yōu)化業(yè)務流程、重構客戶服務等方面發(fā)揮關鍵性作用，推動縣域和涉農(nóng)貸款持續(xù)提升。

當前，隨著人工智能大模型在銀行業(yè)的應用不斷深化，“三農(nóng)”金融也將迎來新機遇。中國銀行研究院研究員劉晨認為，DeepSeek融合了傳統(tǒng)大模型的眾多優(yōu)勢，為數(shù)字金融和銀行業(yè)高質量發(fā)展創(chuàng)造新機遇。大模型在金融機構的應用有望加速落地，由此也對銀行業(yè)監(jiān)管體系跟進完善提出較高要求。金融監(jiān)管部門應建立內(nèi)部合規(guī)審查機制，對DeepSeek模型的開發(fā)、訓練和應用進行全流程合規(guī)審查，建立風險預警制度，控制和減少數(shù)據(jù)濫用與合規(guī)風險，推動金融大模型更好服務鄉(xiāng)村振興。

（來源：中國經(jīng)濟網(wǎng)）