効率をもたらし、農場の生産性を高めるために、ますます多くの新しい技術革新が導入されているため、農業部門は常に進化しています。多様な事業の近代化とそれに伴う農場管理コストの増加により、この分野への投資の増加が求められています。
特に、小規模農家は、良質の種子と適切な農機具を購入し、シーズンの開始前に農場全体のメンテナンスを行い、収穫された農産物の販売までの運用コストを管理できるようにする作物ローンをより必要としています。 .
調査によると、農家が適切かつタイムリーに農業金融にアクセスして質の高い投入物を購入できる場合、農家の生産性を最大 50% 向上させることができ、その結果、生計が向上し、貧困から抜け出すのに役立ちます。しかし、地方の融資が非常に無視されている分野である理由は何ですか?
融資機関が小規模農家への対応に消極的なのはなぜですか?
ここ数十年で、インドの農業金融市場は、数百万の小規模農家により良く対応するために拡大してきました。それにもかかわらず、農業融資に対応する銀行および金融機関は、NPA（不良資産）の発生率の増加、不適切なリスク軽減ツール、より深い農村地域にサービスを提供するための高い運用コスト、信頼できる代替手段の欠如など、かなりの制約に直面しています。農家の信用度を評価するためのデータ、信用の使用状況を監視するための適切な手段、およびビジネス自体が高コストで低マージンであること。
NPA と滞納は、主に全国の農業収入の減少の結果として、5 年以上にわたって増加しています。中央政府と州政府は、農民の苦痛を和らげるために、時々農民のローンを放棄したり、帳消しにしたりしています。ただし、農家の信用度に関する不確実性は、貸し手が適切なデータと適切な品質の農業データにアクセスできる場合に克服でき、プロセス全体を効率的かつ費用対効果の高いものにするのに役立ちます.
農業技術は与信プロセスをどのように最適化しますか?
銀行やその他の金融機関は、農業技術をますます活用して、健全でデータ駆動型の融資決定に到達し、地方の農業コミュニティ向けのサービスを最適化し、より良い金融包摂に貢献しています。
Cropin Technology と The Economic Times が共同で主催した Agri-Innovation Summit 2019 での最近のパネル ディスカッションでは、著名な業界リーダーを招待し、次世代の AgriTech が小規模農家の金融と保険へのより良いアクセスをどのように実現しているかについて意見を共有しました。
Yes Bank シニア グループ プレジデント、Sumit Gupta によると、 、Aadharにリンクされたデジタルで開設されたアカウントとその他の多くの利点のおかげで、農家の補助金と支払いを農家のアカウントに直接確実に配信することが簡単に可能になりました.銀行は、ビジネス特派員の大規模なネットワークを使用して農村地域の人々にクレジットやマイクロクレジットを提供するなど、さまざまなプロセスを技術的混乱に適応させて、配達にかかる時間を可能な限り短縮しようとしています。
Samunnati Agro Solutions の最高事業責任者、Suresh Devnani として 一部の課題の解決策は融資ではなく、市場連携または貿易ソリューションによる介入であり、サムナティ アグロ ソリューションズが重要な役割を果たす場所であると述べています。
デジタル化はまた、データの類似性を提供することでシステムの効率を高め、銀行の資金調達をより効率的かつアクセスしやすくします。
農業融資における AI の役割は?
Kotak Mahindra Bank でアグリビジネス リテールを率いる Shripad Jadhav 氏 、過去 3 ～ 5 年間で、インドでのモバイル普及の増加に続いて、銀行家は顧客獲得、信用引受、信用の最終的な使用状況の監視、および債権管理のためにテクノロジーを使用していることを明らかにしています。
テクノロジーの利点は、希釈せず、共謀せず、データを汚染しないことです。さらに、農村地域からのデータ収集は、従来のプロセスと比較して、より信頼性が高くなり、最小限の時間と労力で済みます。農場と農家のデータのこの正確さと信頼性により、貸し手は農家が銀行にとって良い「資産」になるかどうかを確認できます。
彼はさらに、衛星画像処理と機械学習を使用して構築された統計モデルにより、銀行家と農家の両方のさまざまなリスク軽減オプションを検討するとともに、貸し手は農家の利回りとそれに伴う潜在的なリスクを予測できると付け加えています。
Cropin の SmartRisk® などの AI を活用したプラットフォームにより、銀行は、農家が歴史的に栽培したものや地域に存在する可能性など、さまざまなデータポイントの組み合わせに基づいて、農業の信用度スコアを確立できます。画像処理とビッグデータ分析により、金融機関は農場のパフォーマンスと作物の健康状態をリアルタイムでリモート監視することも容易になります。必要に応じて、銀行は収穫を確実に成功させるための是正アドバイスを農家に提供することもできます。これにより、農家は期限内にローンを返済できるようになるだけでなく、将来の取引の信用履歴も改善されます。
今後の道
テクノロジーの迅速な採用を可能にする最も重要な要素の 1 つは、行動の変化です。多くの場合、Kisan クレジット カード (KCC) またはその他の政府のスキームによる財政援助は、ほとんどの場合、現金の形で引き出されます。これにより、資金がどのように使用されたかの痕跡が残りません。これは、貸し手が農家の費用を分析して、次回の要件により適した融資を提供する必要がある場合に、大きな課題となります。したがって、デジタル化を推進し、人々の行動に変化をもたらす政策を実施することにより、取引を透明にすることが最も重要になります。これは、より遠隔地にある地域であっても、よりキャッシュレスなデジタル取引に向けて行われます。
オリッサ州政府からオーストラリアの有名な金融機関まで、技術的介入により、多数の融資組織が農業コミュニティにより多くの投資を行うことが可能になりました。これらの組織は、信頼できるデータを使用して小規模農家とより良い関係を築き、銀行と農家の両方に付加価値を与えるサービスを提供できるようになりました。
