從農業科技轉向農業金融科技
已發表: 2021-12-05在不調整監管框架的情況下，通過農業金融科技，可以改善農民進入市場的機會和農業經濟。
大約 30% 的農民可以獲得機構信貸，其餘 70% 仍然依賴於非正規信貸。
銀行家對向農民和其他價值鏈參與者提供貸款持謹慎態度，主要是因為缺乏數據、市場聯繫、貸款交易成本高以及復蘇，以及州政府不可預測的貸款豁免。
農業法的廢除引發了從廢除對小農戶的潛在影響到政府未來的改革計劃以及投資者對該行業投資的擔憂等問題的辯論。 新的農業法由政府提出，旨在使小農與市場建立聯繫，以推動印度食品供應鏈急需的效率和透明度。 本文不是對廢除農業法的影響的反思。 本文試圖回答這個問題，我們是否仍能實現改善農民市場准入和農場經濟的預期結果，而不必調整監管框架，如果可以，如何？
我認為這是有可能的，隨著農業技術的不斷發展和成熟，它們會觸動數百萬農民並贏得他們的信任。 在我們看到的幾種農業科技干預措施中——“農業金融科技”——一個鬆散地用於使用技術推動農民和價值鏈融資的術語，可能會顯著改善農業和農民經濟，正如已廢除的農業法所設想的那樣。 本文討論了農民和價值鏈融資中的挑戰和機遇，以及農業科技公司如何改變他們的模式，通過他們的金融科技調整來抓住機會。
農民的獲取和融資成本
儘管農業優先部門貸款 (PSL) 的預算撥款同比增加（當前財年約為 2200 億美元），但農民獲得機構信貸仍然是一個持續的挑戰。 大約 30% 的農民可以獲得機構信貸，其餘 70% 仍然依賴於非正規信貸（非正規信貸的年利率為 24% 至 60%，而 PSL 下為 7%）。
由於嚴重依賴非正式的高成本信貸，印度平均農場（約 1 公頃）的加權平均資本成本 (WACC) 每年繼續超過 20%。 如果WACC超過20％，世界上沒有太多企業可以賺錢，更不用說印度的小農了。 儘管農業生產有足夠的毛利率（農業收入 - （投入 + 勞動力）成本），但由於高利息成本將健康的 EBIDTA 轉化為病態的（通常為負的）PBT，利潤率受到侵蝕。 除非我們大幅降低信貸成本，否則印度 85% 以上的小農場（面積小於 2 公頃）不太可能在農場經濟學中發揮作用。
深化機構信用的三維方法
銀行家對向農民和其他價值鏈參與者的貸款持謹慎態度，主要是因為缺乏數據、市場聯繫、貸款交易成本高以及復蘇，以及州政府不時提供不可預測的貸款豁免。
儘管技術無法解決貸款豁免問題，但它肯定可以通過“3D”方法——數據、數字化和需求——解決銀行家在農民融資方面面臨的其他挑戰。 借助農業技術支持的這些 3D，銀行家的放貸能力可以成倍提高。
數據——農民身份和農場身份是大多數銀行家需要的衛生數據點，以及其他幾個用於承保風險的數據點，稍後將討論。 雖然 Farmer id 似乎可以通過基於 Aadhar 的框架解決； 由於缺乏記錄/更新/數字化以及一代又一代的持續耕地分割，農場 ID 仍然是一個挑戰。 正如印度政府最近發布的 IDEA（印度農業數字生態系統）框架所提出的，這兩個數據點也構成了 Agristack 的基礎層。
數字化——捕捉作物健康、投入使用、土壤健康、價格、產品質量有助於建立農場和農民的信用，這是風險評估、監測和緩解的關鍵。 如果沒有基礎資產的數字化，銀行家的承銷就很困難，無論是田間作物（用於作物貸款）、倉庫中的商品（用於收穫後倉單融資）或牛（用於牛貸款）。 與房屋貸款或汽車貸款不同——資產質量/價值不會頻繁而劇烈地變化； 資產質量和價值，尤其是農作物貸款，可能會在幾小時/幾天內發生變化，並伴有非季節性降雨、蟲害侵襲、溫度衝擊等風險。事實上，新興的氣候風險需要更精細和高頻的數字化方法預測和減輕向行業參與者提供貸款的任何人的氣候風險。
需求——事實證明，具有循環需求的市場包容性通常會推動農民的金融包容性。 與銀行家使用的傳統的基於抵押品的融資方式不同，基於現金流的流動資金融資在可靠買家確認的採購訂單後變得可行。 確認的需求和市場聯繫不僅能夠獲得信貸，而且能夠獲得高質量的投入和諮詢，這是我們在 CIIE.CO 作為 Bharat Inclusion Imitative 的一部分進行的研究的結果之一。
如果在給定的價格範圍內確保購買農產品，農民一般更願意採用創新。 需求方的日益組織化，包括來自機構買家、Horeca、ecomm、現代貿易、夫妻店和 D2C 的需求，可以將供應驅動的供應鏈轉向需求驅動； 在整個供應鏈中實現基於現金流的融資。 改革或不改革，供應鏈的這種 180 度轉向必將發生，因為在此過程中受益最大的兩個利益相關者是——農民和消費者——一個正在種植，另一個正在為糧食買單； 其他演員變得偶然。 我也相信需求和供應的分佈式特性不會讓任何人壟斷供應鏈，正如許多人所擔心的那樣。
這些 3D 的工作始於 2010-11 年左右的過去十年，當時印度出現了農業技術，遠在新農業法出現之前。 數字化革命繼續獲得動力，超過 1000 家農業初創公司推動了三個 D 中的至少一個； 以及來自更高寬帶/ 4G接入和智能手機在農民中的普及帶來的順風。 當前的農業科技生態系統已經建立了足夠的深度，可以為該國的任何作物/地理提供 3D； 最終使數百萬農民和價值鏈參與者（包括經銷商、貿易商、加工商和分銷商）能夠接受機構融資。
“數據和數字化”由使用衛星圖像（例如 SatSure、CropIn、RMSI、GreenSat、Dvara E Registry）、氣象站（例如：WRMS、Skymet）、無人機、傳感器和物聯網設備（例如： Frugal Labs、Fyllo、Yuktix、Fasal）、智能手機（例如：Plantix、CropDoctor）、光譜學（例如：Agnext、Raav Tech、InfyuLabs）、區塊鏈/標記解決方案（例如：Innotrace、BWS、Tracex、SourceTrace）以捕獲超本地化天氣參數、土地邊界、土壤健康、植物健康、質量參數、可追溯性； 這可以幫助銀行家評估、監控和降低承銷貸款的風險。
帶有購買保證的“需求”聚合。 價格和付款是及時收回貸款的關鍵驅動因素，而這正是 Innoterra、WayCool、NinjaCart、DeHaat、Agrowave、SMP Agro、Vegrow、Falca、Krishikan、Krishi Sahyog 等市場聯動初創公司可以通過幫助銀行提高效率來發揮重要作用的地方。通過農民、銀行家和買家之間的三方協議收回貸款。
然而，必須注意的是，只有 100% 的數字化方法不太可能奏效，尤其是在一些組件（如農民入職/KYC 檢查在中短期內仍然是實體的）的情況下。 這是農業金融科技有機會通過當地存在和與當地panchayat、CSC、FPO、非政府組織和村級企業家合作的另一個領域。 農業科技初創公司建立直接向農場銷售農業投入品（如 BigHaat、Agrostar、Unnati、Gramophone、Behtar Zindagi、Freshokartz）以及農業投入品公司（銷售化肥、種子、農用化學品、機械和飼料的公司）的模式，可以使用他們的為此目的。 此外，Hesa、Frontier Markets 等農村科技初創公司在第一/最後一英里與農民之間建立了強大的聯繫，也積極與銀行合作，以實現高效的農民入職培訓。
農業科技轉向農業金融科技
Samunnati、Jai Kisan 等農業科技公司和 Avanti 等 NBFC 已經證明，結合智能數據干預、市場聯繫、合作夥伴關係和 phygital 方法，向農民、FPO 和價值鏈參與者提供大規模貸款是可行的。
這推動了數十家成熟和成熟的農業技術參與者在市場聯繫、收穫後、農業投入和以數據為中心的模型（如上例）中，將融資/信貸支持作為其核心產品的一部分。 此外，許多新的農業金融科技參與者，如 Agrfi、Gray Matter Technologies、Arboreum、IBISA 已經出現，試圖在農業金融科技和農業保險科技中建立他們獨特的模型和算法。
提供倉儲服務的收穫後農業科技公司，如 Arya、Origo、Star Agri、NCML、NBHC、Ergos 是第一個通過與銀行合作或通過推出自己的 NBFC 以倉單貸款來實現融資的公司。 幾乎所有這些都在為物理基礎設施添加數字層，以數字化庫存到貨、稱重、質量分析、接收和質押生成的過程，以提高貸款支付效率，而銀行家不必在倉庫進行物理訪問/審計. 倉單融資是區塊鏈應用的經典用例，如 Whrrl 等初創公司所展示的。
包括乳製品、漁業、水產和家禽在內的畜牧科技初創公司在構建用於購買飼料、設備、加工等的流動資金貸款和資產貸款（尤其是牛）的金融科技模型方面也不甘落後。 Stellapps、Numer8、Aquaconnect、Livestoc、DGV 是一些正在開發平台以向畜牧農民提供貸款的參與者。
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另一個新興的農業貸款機會是“低資本支出——農場級資產”融資。 儘管數字技術已經實現了農業科技的規模化，但我相信通過硬件技術/設備技術/基礎設施技術解決方案創建農場資產將是補充數字技術解決方案的關鍵，通過農場層面的增值來提高毛利率。 為在農場/農場附近建造的成本低於 10,000 美元的低資本支出加工分揀、分級、包裝單元、微型倉儲、冷藏室、散裝牛奶冷卻器等融資是等待的大好機會。
農場層面的資產創造也有可能增加農場收入並推動農村就業機會的創造。 由 S4S Technologies、Our Food、Inficold、Promethean、Ecozen、Takachar 等公司創建的農場級資產很好地證明了正在出現的機會。 儘管迄今為止農業金融科技的重點仍然是營運資金貸款，但我們將看到用於農業資產融資的定期貸款的創新解決方案只是時間問題。
驅動因素、推動因素和挑戰
農業科技轉向農業金融科技有四個關鍵驅動因素/促成因素：
農民參與度和粘性
大多數已經建立供應鏈模型（包括從農場到餐桌和直接到農場）的農業技術公司通常有機會在一年內與農民互動少於 3-4 個月，在播種時和然後在莊稼收穫。 與典型的 Rabi-kharif 作物週期一致，參與仍然是周期性的。 由於農作物的持續時間短，蔬菜農民的參與度更高，而乳製品/雞蛋/漁業供應鏈的參與度更高，因為農產品的每日吞吐量更高。
在不那麼持續的參與中總是存在失去農民的風險。 這就是為什麼在出售投入、購買產出、提供諮詢和促進融資時有機會與農民接觸的平台方法變得至關重要的原因。 正如 arhtiyas（當地放債人）對農民的高度粘性所證明的那樣，融資絕對是推動長期參與的關鍵支柱之一。
此外，通過促進融資作為投資組合的一部分，初創公司將農民關係貨幣化的能力成倍增加。 根據我的估計，農業技術公司有可能平均賺取盧比。 通過平台方法，包括出售投入、購買產出、促進諮詢、貸款和保險，每年每公頃農場規模 10,000 美元，同時農民收入和/或儲蓄約為盧比。 在這個過程中每公頃30,000。
隨著大多數成熟農業科技公司的毛利率壓力越來越大，以及與 GMV 相關的估值可能下降； 在融資解決方案的支持下，初創公司別無選擇，只能垂直整合或遷移到平台方法中。
銀行與農業科技公司的合作夥伴關係
大多數初創公司沒有儲備或資本向農民提供信貸額度，因此他們依賴 NBFC 和銀行提供信貸額度。 只有少數 NBFC 專注於農業融資，這就是為什麼銀行的合作夥伴關係成為擴展農業金融科技解決方案的關鍵。 沒有主流銀行的積極參與，農業金融科技就無法繁榮。
2021 年 9 月，印度國家銀行提出了一份 RFP（徵求建議書），要求農業技術公司成為商業通訊員，以採購、服務和收集農業和小額貸款。 這是該國最大的銀行與科技公司合作向更多農民邁出的一大步，以降低貸款生命週期中的交易成本。
還有其他銀行，如巴羅達銀行、ICICI 銀行、HDFC 銀行、Kotak 銀行、Yes 銀行、RBL 銀行和 IndusInd 銀行，它們正在與農業初創公司合作，建立創新的農民融資方式。 這些試點和合作夥伴關係可以在將 PSL 貸款轉變為農業、造福農民和銀行機構方面大有幫助。
農業堆棧的發展
Agristack - 建立農場 ID 並將其鏈接到農民 ID - 可能會改變遊戲規則，以促進幾乎即時訪問農民，融資是最大的用例之一。 通過實施 Agristack，銀行在收購/保留農民和收回農業貸款方面的幾千盧比交易成本可降至幾百盧比。
由初創公司開發的幾個小型 Agristacks 已證明農民/價值鏈融資的便利性是關鍵用例之一。 為了改變，許多農業企業也在數字化農民數據庫的過程中，並將他們的堆棧構建為直接連接農民的數字平台（一個恰當的例子——UPL 的 nurture.farm 倡議）。
印度政府也在 IDEA 框架下啟動了 Agristack 的開發。 我們迫切需要這種開放的農業公共數據生態系統來大規模推動農民融資。
不斷增長的農業科技股本基礎
由於風險投資公司和農業科技公司戰略投資的資本注入呈指數級增長（過去 36 個月約為 20 億美元，而過去十年累計 25 億美元），至少排名前 15-20 的農業科技初創公司擁有強大的股權基礎讓銀行家放心，他們可以利用槓桿進一步向農民和價值鏈提供貸款。 不管他們啟動和管理 NBFC 的能力如何，初創公司的資產負債表健康狀況至少可以推動銀行合作夥伴關係以提供貸款便利。
儘管如上所述農業金融科技有許多驅動力和推動力，但這些初創公司在推動金融科技解決方案方面面臨三個主要挑戰：
農業金融科技與銀行流程和系統缺乏一致性
銀行發現在其遺留系統和流程中適應來自初創公司的新時代解決方案，以進行貸款審批、處理、支付和收款具有挑戰性。 銀行面臨這個問題的不僅僅是農業科技公司，還有金融科技公司。 此外，大多數農業科技初創公司不提供整體的端到端解決方案。 例如，為承保提供數據的初創公司在貸款回收中不起任何作用。 這是銀行發現難以與多個參與者打交道以管理端到端貸款週期的地方。 另一個挑戰是，許多銀行在增加新的農民賬戶和增加每個農民的貸款額方面沒有看到足夠的規模。 融資規模的展示是銀行對採用農業金融科技解決方案感到興奮的關鍵。
需要保證金
大多數銀行和金融機構堅持擔保，同時向農業科技提供信貸額度，以進一步為農民和價值鏈提供融資。 FLDG（First Loss Default Guarantee）通常佔貸款金額的 20% 至 50%。 大多數初創公司，尤其是那些資金不足的初創公司，都發現很難提供 FLDG。 荷蘭合作銀行等機構正在推出擔保基金，以降低銀行家的資金風險。 然而，在設計和啟動擔保結構時，我們需要更多開發性金融機構、多邊機構、基金會的參與。缺乏內部銀行人才
在轉向農業金融科技的大多數成熟農業科技公司中，缺乏承保風險的人才。 他們中的一些人嘗試從他們的書籍中藉錢，但收效甚微。 除非這家初創公司聘請一位經驗豐富的銀行家，以及一位聯合創始人，否則我認為這種轉變不會奏效。 不幸的是，在 B 輪融資之後，創始人幾乎沒有空間，並且打算進一步稀釋以容納銀行家作為聯合創始人。 鑑於這種轉變的必然性，最好在初創公司的形成階段僱用這類人才。
農業金融科技機會有多大？
鑑於許多空白空間以及向農民提供的職業和個人貸款之間的界限模糊，很難為農業金融科技的市場潛力確定一個具體數字。 讓我在這裡嘗試一些數學。
本財政年度（FY）向農業提供的 PSL 貸款為 2200 億美元，並可能在下一個財政年度接近 2500 億美元。 這包括提供給農民的貸款，用於購買資產以及用於農業和相關用途的營運資金。 這些貸款的一部分也用於農民的個人用途，但沒有衡量有多少 PSL 貸款被農民用作個人貸款。 鑑於機構信貸僅覆蓋印度三分之一的農民，理論上需要 7500 億美元才能覆蓋所有農民。 假設三分之一的農民不需要貸款或信用不高，可以將農民貸款機會數量回落到 5000 億美元。
除了 PSL 機會外，人們還可以在 600 億美元的收穫後貸款中增加未開發的機會（假設價值約 3000 億美元的主食和園藝生產的五分之一在 2/3 週期內儲存幾個月）一年），另外約 200 億美元用於乳製品、家禽、漁業、水產相關行業（假設乳製品和動物蛋白行業平均一個月的營運資金周期，價值約 2000 億美元）和另外 200 億美元的資產為農場級基礎設施提供融資機會（其中一些可以從政府宣布的 10 億盧比的 Agri Infra Fund 提供資金）。
這一切都為農業金融科技帶來了約6000 億美元的機會。 所有這些都不是職業貸款，因為部分 PSL 貸款也是前面提到的個人貸款。 儘管如此，農業金融科技公司有必要同時滿足農民的職業和個人貸款需求，以優化農民收購成本。 我沒有在下游農業價值鏈中增加可用於融資的機會，因為貸款的性質從農場/近農場貸款轉變為中小企業和企業貸款，因為貸款在鏈條中進一步向下延伸到加工、分銷和品牌推廣。 未添加到此數字中的參數保險機會是另一個尚未開發的巨大機會，因為許多保險產品可以與融資解決方案一起出售。
總而言之，考慮到多重順風的機會規模，儘管存在上述一些挑戰，農業科技公司仍必須轉向農業金融科技。 鑑於城市金融科技領域的激烈競爭，如果一些傳統上專注於城市市場的金融科技公司開始關注農業/農村金融科技機會，我不會感到驚訝。
無論是農業金融科技還是金融農業科技，有一點是肯定的，銀行合作夥伴關係以及供應鏈的數字化和 Agtistack 的實施可能會比我們許多人預期的更快地釋放這個巨大的機會，並且在這個過程中使，農業有點監管不可知論。
作者是印度和海外許多食品科技和農業科技初創企業的投資者、導師和董事會成員。 他是 Bharat Innovation Fund 的風險合夥人、ThinkAg 的聯合創始人、FICCI 農業初創公司工作組主席和 Innoterra 的戰略顧問。 本文所表達的觀點是個人的。