農業ローン:AgTech を活用して 7 つの課題を克服

私たちは、世界が農業および関連分野における技術的優位性を受け入れる、ペースの速い高度な時代に生きています。残念ながら、小規模自作農家は、スペクトルのより良い半分をまだ見ていません。それは主に、気候変動と財政支援の欠如によって課せられたリスクと相まって、古くからの伝統的な農業慣行の使用によるものです.

間違いなく、農家が実り多い収量を達成するには、農業ローンが不可欠です。これにより、農地への投資と維持、種子や農薬などの高品質の投入物の購入、農具や機械の購入に資金を割り当てることが可能になります。同様に重要なのは、作物の不作が発生した場合の経済的保護を確保するための作物保険の利用です。

そのため、農業ローンはこれまで以上に重要になっています。世界中の政府でさえ、銀行が農家に適切な信用オプションを提供することを奨励しています。それを踏まえて、農業融資分野における多くの進歩と、テクノロジーがどのようにハードルを克服するのに役立つかを見てみましょう.

インドの農業融資の状況

農業とその関連部門を合わせると、約 3,680 億米ドルが経済に貢献しており、テクノロジーに基づく完全な混乱が予想されます。このドメインに関連するいくつかの顕著な要因を次に示します。これにより、テクノロジーを利用した農業ローンが今必要とされている理由がさらに明確になります。

• インドの人口の 55% 近くが農業および関連部門に依存しています。
• 同じセクターが経済に約 16% 貢献しています。
• また、これらのセクターに割り当てられた暫定予算は、2019-20 年の時点で 210 億米ドルという驚異的な金額でした。

反対に、商業銀行やその他の正式な融資機関から借りることができるのは、農家の約 30% にすぎません。その上、限界農家や小規模農家の 50% は、どこからも借りることができません。また、興味深いことに、2018 ～ 19 年度に銀行から 1,680 億米ドルの農業融資が提供されました。しかし、大規模および中規模の農家が利用できるのは、クレジットの 50% のみでした。

この情報が意味することは、主に次の理由により、銀行が小規模農家や限界農家に信用オプションを提供することに消極的であるということです:

• アクセスが悪く、遠隔地に到達するのが難しい
• 予測不可能な政策環境
• 限定情報
• セクターの予測不可能な性質によるデフォルトの高いリスクの認識
• 小規模で限界に達した農家または SMF のサービスと取得にかかる法外な費用

農業融資の課題については、後のセクションで詳しく説明しますが、テクノロジーがそのような問題を克服し、小規模農家の作物ローンの支払いを加速するのにどのように役立つかを理解することもできます [セクションにジャンプ]。

優先セクター融資 (PSL) に関する話題全体とは?

優先セクターは、インド政府とインド準備銀行 (RBI) が優先的な財政支援のために事前に決定したセクターです。これらのセクターには、国家的に重要な活動が含まれており、開発の優先順位が割り当てられています。それらは国の人口の基本的なニーズを満たすために不可欠であり、タイムリーな信用の欠如は、場合によってはそのセクターの参加者に大きな損失をもたらす可能性があります.

要するに、優先セクターへの融資は、収益性の高いセクターのみを支援するのではなく、経済の価値はあるが恵まれないセクターを対象としています。

優先セクター融資の必要性

独立後の初期の時代、農業は財政支援を緊急に必要としていました。それは経済の主要なセクターでしたが、銀行はいくつかの要因により信用を供与することに消極的でした。さらに、緑の革命の先駆けとして、農民と協同組合は追加の信用を必要とし、インド国立銀行はそれを満たすことができませんでした。

1966 年 7 月に始まった一連の出来事は、今日知られているような指定融資、または優先セクター融資の概念への道を開きました。何年にもわたって、RBI は優先セクターの融資にいくつかの変更を加え、他のセクターを追加し、さまざまな銀行グループに適用されるターゲットとサブターゲットの範囲を変更してきました。

PSL スキームは、経済における配分効率を把握するためのパラダイム前提条件と見なすこともできます。

PSL のコア フィロソフィは何ですか?

PSL スキームは、この特別な分配のために、信用力があり実行可能でもある、苦境にあるセクターへの信用フローがタイムリーかつ適切ではない可能性があるという理解に基づいて展開されています。このイニシアチブは、社会の弱い部分と、より高い雇用の可能性を約束し、それによって貧困の緩和を約束する経済の部分にも焦点を当てています。

その結果、脆弱な経済に融資するという国家の優先事項の変化により、雇用可能性が高まり、基本的なインフラストラクチャが作成され、競争力が向上し、より多くの雇用が創出されました。

PSL は企業の社会的責任ではありません。代わりに、それは銀行の標準的な業務です。また、PSL スキームは、銀行が複数の創造的な構造、商品、およびこれらの財政的に障害のあるセクターへの信用を合理化できる多くのプロセスを開発することを奨励しています。アイデアは、農家やその他の適格な受益者に直接融資し、これらの農業ローンが仲介者を介して再ルーティングされるのを避けることです。

その結果、PSL は、市場の力がしばしば失敗する弱いセクターを押し上げます。 PSL を介した指定貸付により、商業銀行は利益とともに高い社会的利益を生み出すことができます。戦略的セクターへの投資を拡大することにより、PSL は社会的公平性をさらに促進し、雇用の増加を促進し、発展途上の地域や社会の脆弱な部分の経済発展に貢献します。さらに、特定のカテゴリーの借り手が、高金利を請求する非公式の金貸しに依存することを減らすのに役立ちます。

農業、小規模産業、および自営業は、最初に指定貸付の恩恵を受けたセクターでした。 2016 年、RBI は PSL の下のカテゴリを更新して、次の 8 つを含めました。

特に、農業融資だけでも PSL 目標の約 18% を占め、中小農家の 8% を含みます。

PSL の農業目標には、次の目的が含まれます。

• 国内の銀行は、企業以外のバックグラウンドを持つ農家への全体的な融資の割合が、過去 3 年間のシステム全体の平均を下回らないようにする必要があります。
• また、以前は直接農業セクターの一部であった受益者に、調整済み純銀行信用 (ANBC) の 13.5% を保証するための努力を捧げなければなりません。

農業における PSL 融資オプションのカテゴリ

農業部門への PSL 融資オプションには次のものがあります。

• 農業インフラ
• 補助的な活動
• 農業信用 農家への短期、中期、長期のクレジットを含む

農業ローンのオプションの一部を以下に示します:

• 漁業、酪農、畜産、養蚕、養蜂、養鶏など、農業および関連事業に直接従事する個人農家および個人事業主への融資
• 伝統的または非伝統的なプランテーション、園芸、および関連活動を管理する農家への融資
• 灌漑のための農民への中長期ローン、農業機械や器具の購入資金、関連活動のための開発ローン;
• KCC (キサン クレジット カード) スキームに基づく農家への融資
• 非機関の貸し手に借りがある苦境にある農家への融資
• 流域開発と土壌保全のための融資
• 植物組織培養、種子生産、アグロバイオテクノロジー、バイオ農薬、バイオ肥料、ミミズ堆肥の生産促進のための融資。そして、
• 農産物を棚に置くために特別に開発された貯蔵施設 (倉庫、マーケット ヤード、サイロなど) および冷蔵ユニットまたは冷蔵チェーンの建設を促進するための融資。

したがって、優先セクターへの融資という選択肢が、経済的に困窮している農家にとって驚くべき効果をもたらすことは明らかです。ただし、アグテックの既存の課題に対する解決策は、テクノロジーの組み込みなしでは不完全です。

優先セクター融資の課題

PSL の苦境の 1 つは、商業銀行に経済的負担がかかることです。農家は、市場価格の変動、極端な気象現象、または害虫の蔓延や病気による作物の損失により、頻繁に損失を被る傾向があります。支払いが遅延または未払いの場合、銀行は銀行への収益の提供を停止するため、ローンまたは資産を NPA (不良資産) として分類します。

NPA は、これらの金融機関に次のような財政的負担を課しています。 RBI は、銀行が比較的多数のデフォルトを特徴とするセクターに PSL クレジットを割り当てることを義務付けているため、より高い NPA 比率は、銀行の財務健全性が危険にさらされていることを規制当局に知らせる可能性があります。銀行は、これらのNPAによって失われた資産の価値を説明するために資本を確保する義務を負い、常に銀行の収益性を損なう.

PSL には、貸出機関に対するその他の直接費用も含まれます。そのうちの 1 つは、保険、現金の輸送、間接費、減価償却費などに加えて、賃金、給与、印刷、電気、家賃、接続などで構成される取引コストです。 PSL では、特に農業セクターでは、ローンは低額で大量に提供されるため、取引コストが何倍にも増加します。

さらに、優先セクター ローンの補助金付きの性質と、すでに低金利であることから、銀行は個人向け預金に対してより低い金利を支払う必要があります。したがって、人々にとって魅力的な投資オプションが少なくなり、最終的には銀行に影響を与えます。

インドのアグテック:アグロフィンテックのプラットフォームを確立

インドの進化するアグテック環境は肥沃で、質の高い新興企業のインキュベーターに発展しているため、投資家の関心をますます獲得しています。インドは、過去 5 年間にいくつかの企業が出現したことで、国内にあるアグテック サービス プロバイダーの数で世界第 2 位にランクされています。

アグリ バリュー チェーン全体を広く見てみると、アグリテックが関与するほぼすべての段階でフィンテックの機会があります。ここでそれらのいくつかを見てみましょう.

• 農場管理とデータ分析 :これには、リモート センシング、ドローン、センサーと IoT、予測モデリング、トレーサビリティ、作物の監視が含まれます。フィンテックは、ほぼリアルタイムのインテリジェンスを活用して、リスクを最小限に抑えながら、データに裏付けられた融資の決定を下すことができます。デジタル アプリでの農業従事者のオンボーディングとリモート モニタリング、入力にリンクされたクレジット、およびクレジット スコアリングはほんの一例です。
• 家畜管理 :作物生産と同様に、デジタル アプリと代替データにより、本人確認が容易になり、ローン処理が迅速になり、KCC (Kisan クレジット カード) の確認と更新が簡単になります。
• 農業生産市場: デマンド アグリゲーション、kirana が含まれます。 または雑貨店、近代的な貿易、農家や FPO からの調達。アグテック ソリューションが在庫管理とサプライ チェーン管理に役立つ場合、金融機関は現在および過去のデータから利益を得て、倉庫融資の場合のように融資を改善できます。
• 新しい農業: サービスとしての農業、ハードウェア、垂直農業、水耕栽培などの新しい農業概念の台頭により、生産者と金融機関の両方がビジネスを拡大し、収益性を高める機会を模索しています。
• 農業投入市場: これには、農業投入材業界におけるマーケティング、ロジスティクス、流通、および信用のための農業投入材製品および付加価値ソリューションの、データおよび助言主導型、農場への直接、チャネルにとらわれない、およびラストマイル配送が含まれます。 .

十分な資金と相まって、アグリ セクターに関する非常に多くの良い点がある中で、中小規模の農家に農業ローンを提供する上で根強く残っている障害は何ですか?

農業融資における最も顕著な課題

すべてのポジティブな点にもかかわらず、作物ローンの進行に関してはまだいくつかの課題があります。そして、これらの課題には複数の層があります:

これらをさらに詳しく見ていきましょう。

課題 1:農業データへのアクセス制限または不正確さ

政府、銀行、フィンテック プロバイダーは、小規模農家の農業データにアクセスする際に課題に直面しています。その上、融資を申請する小規模農家や限界農家は、証拠として提出するために必要な書類を持っていないことが多く、銀行が提供する詳細を検証することを困難にしています.

テクノロジーは、銀行が融資申請を評価するために使用できる代替の農業データを提供することで、このようなハードルを緩和するのに役立ちます。これにより、クレジットの利用可能性が、中小農家にとってよりアクセスしやすく便利になります。

課題 2:天候、害虫、病気による予測不可能な損失

農業従事者は、異常気象、害虫の蔓延、作物の病気などの予測不可能な要因により損失を被ります。作物の損失により、利回りが低くなり、タイムリーなローン返済を可能にするのに十分な利益が得られなくなります。

一方では、アグテック ソリューションは生産者に不利な状況を警告し、作物への被害を抑えることができます。 On the other hand, banks can remotely monitor these farm plots and provide remedial advice to increase crop productivity and ensure a successful harvest.

Challenge 3:Unavailability of Credit Scores

Agriculture is a predominant occupation in rural areas, where farmers do not have adequate and timely access to financial services and have poor financial literacy. Most farmers do not have a bank account. Those who do have one do not fully use them. Without transactional records, banks have to rely on information self-reported by farmers, which may not be enough or accurate for credit scoring or to determine their repayment capacity.

Challenge 4:High Cost of Operations

As mentioned earlier, banks need to consider the transaction cost of delivering the credit to the borrower. Chief among them is sustaining a team of loan officers who visit farms to record information from farmers, either on paper or digitally. They then take this information to the bank for further evaluation and loan processing. This process places a heavy demand on the resources required for manual data collection and the time to collect, retrieve, and process the information. Additionally, bank officials will have to visit farmers to collect loan repayments, and with a lack of clarity on harvest windows, they may have to make multiple visits.

Challenge 5:Inefficiency in Underwriting &Monitoring

When banks underwrite loans, they assess whether or not the applicant meets eligibility criteria and the risk of lending money to them. Their income, credit score, and current debt and liabilities are crucial factors to consider during the process. Without adequate data or documents of proof, this becomes a tedious, drawn-out task.

Challenge 6:High NPA Ratios

As per the Financial Stability Report, December 2021 , the gross NPA ratio of scheduled commercial banks for the agriculture sector was at 10.2% as of September 2021 (20% of the total GNPA in that period), a marginal increase from 9.8% in March the same year. One of the reasons for the high number of bad loans is that as banks try aggressively to meet the PSL target for the sector, the quality of loans takes a hit. Other concerns include willful default by the borrowers, misuse of funds, inefficiency of small farm operators, ignorance of beneficiaries regarding the terms and conditions or added benefits, lack of knowledge about scientific farming practices, low marketing skills, and low equity position of farmers.

In addition, crop failures due to droughts and heavy or delayed monsoons and not receiving insurance claim settlements to compensate for lost harvests, along with government policies of loan waivers, affected repayments, too. The supply disruptions caused by the COVID-19 pandemic in the sector further weakened the debt repayment capacity of farmers.

Challenge 7:Fraudulent Paperwork to Get the Loans Approved

From time to time, borrowers forged proposals based on bogus documents to avail crop loans intended for farmers. Without proper KYC verification, these loans amounting to several hundred crores are misused by the errant borrowers for non-agricultural purposes, instead of enabling farmers to purchase seeds, fertilizers, manure, machinery, tractors, pumps, harvesting, and transport crops.

Therefore, it is evident that there exists a striking gap between agriculture loan provisions and the availability of the same to the farmer.

So, is there a solution?

How Can Technology Help Overcome the Challenges in Agri-Lending?

Technology can play a tremendous role in simplifying and streamlining the otherwise unstructured process of agri-lending, wherein both the beneficiaries and the financial institutions can leverage collaborative growth. One of the pioneers in this field, Cropin, has facilitated the synergetic participation of all the primary stakeholders in a centralized and unique SaaS-based platform.

Advanced and powerful technologies such as AI/ML, deep learning, big data analytics, and satellite monitoring power this platform. Cropin offers end-to-end assistance to digitize operations for insurance companies and banks. In turn, this will help leverage alternative agri-data to drive predictability, thereby streamlining processes and making them smoother for financial institutions. Such digitization also brings down the cost of human efforts to ensure the completion of tasks on time.

Two of such revolutionary products from the house of Cropin are:

スマートファーム :It is a Web- and mobile-application-based digital farm management solution that helps field sales executives and loan officers to create digital records of farm and farmer information. Integrating this ground-level intelligence into a safe and secure cloud platform makes it easy for bank officials to review it almost immediately. They no longer have to wait hours together for the field staff to submit the forms physically post their field visits.

スマートリスク :It is an AI- and ML-powered platform that helps banks monitor farm plots remotely to track their performance. Further, this SaaS solution helps lending institutions to validate the information provided by farmers and compare it with available predictive and historical insights. SmartRisk also enables the institutions to identify areas under cultivation to help expand their business to previously unexplored regions. The data used by the platform to provide actionable insights are from multiple sources, such as satellite imagery and weather forecasts.

Agri-lending comes with its unique challenges. However, it is not impossible to resolve these either. With technology and agtech revolutionaries like Cropin, the journey becomes significantly easier.

How can lending institutions build a scalable &data-driven farm asset management system for priority sector lending?