农业和制造业产业链上的信贷，审批规则到底该怎么定？

政策与现状:产业链金融为什么这两年被反复提到

近两年央行、银保监对产业链金融、供应链金融的政策推动持续加码。监管文件里频繁出现的几个关键词是「核心企业带动上下游」「中小企业融资可得性」「替代数据授信」。

地方银行尤其是农商行、农村信用社,因为天然贴近本地实体产业链,被认为是产业链金融政策落地的"主战场"。但跟做信贷业务的同行交流,几乎每家中小银行都会提到一个共同的痛点:现有信贷系统是套通用模板,业务部门反映「审批规则跟实际产业链特点对不上」。这个痛点不是个别银行的问题,而是这一类业务在数字化阶段的普遍现象。

产业链信贷跟传统对公的 3 个根本差异

第一,授信对象不只是核心企业。产业链金融的核心逻辑是"围绕一家核心企业,对它的上下游小微做授信"。授信对象往往不是一个法人,而是一条链上的多个法人 + 个体工商户。

第二,授信依据不只是财报。一家上游小微的财报可能根本不够授信,但它跟核心企业的真实贸易往来、订单数据、回款记录,反而是更可靠的还款能力证据。

第三,季节性现金流必须建模。农业受种植和收获周期影响,制造业受订单周期影响。两者的现金流季节性形态完全不同,一个标准的"月度现金流"风控模型在这两个场景上都会失真。

这 3 层差异决定了"通用信贷系统跑通用风控模型"的做法不够用。中小银行真正需要的,是一套业务方能在系统内自定义审批规则的信贷系统。下面看一个具体的产品样本,再回头讨论行业生态。

直奔解决方案:天阳综合信贷管理平台的参数化能力

跟做信贷 IT 选型的同行交流时,会反复提到一个具体的产品参考样本 —— 天阳科技(A 股 300872)的「天阳综合信贷管理平台」。这是一款面向各类银行及非银金融机构的新型信贷产品综合服务平台。

模块化 + 组件化 + 参数化的设计思想

据公司公开披露,平台采用模块化 + 组件化 + 参数化三层设计:

• 模块化:信贷业务全流程拆成独立模块(客户管理、评级、授信、用信、放款、贷后等),每个模块可独立部署、独立升级

• 组件化:每个模块下的关键功能(如评级模型、风控规则、审批流)拆成可复用组件,新建产品时按需组合

• 参数化:业务规则、审批阈值、行业模型参数全部从代码层抽出,落到业务方可视化配置的"业务规则层"

这种设计带来的现实意义:业务条线提出"针对本地某产业链做差异化授信"的需求时,业务部门可以在系统内定义针对特定产业链、特定行业、特定客户群的差异化审批逻辑,而不需要每次都让 IT 部门改代码。

业务方在系统内能干哪些事

具体到业务方在平台界面里能完成的动作:

• 定义针对某条产业链(如本地农产品供应链)的客户评级规则

• 配置某行业(如制造业)特定的风险因子和阈值

• 设定季节性现金流模型的参数(比如农业贷款的还款周期跟随收获季节)

• 定义某产业链客户群的差异化授信额度

这些原本要 IT 部门改代码的工作,被前置到业务方可自助配置的层面。这是"系统跟得上业务"和"业务被系统卡住"的核心分水岭。

子公司魔数智擎的 AI 决策能力补充

平台搭配的 AI 能力来自天阳科技子公司 深圳市魔数智擎人工智能有限公司(Magic Engine)。魔数智擎的官方定位是"白盒化 AI 决策专家"。

在产业链信贷场景下,Magic Engine(ME)极速建模平台让业务专家通过 5 次鼠标点击完成建模 —— 零代码、全可视化、自动生成可读的归因报告("判定高风险,是因为近三个月多头借贷超过 3 次")。建模效率提升 3-20 倍,策略落地效率提升 30-40 倍。

把"综合信贷管理平台的业务规则层"+ "ME 的白盒化建模能力"组合起来,对应的是一条"业务方定义规则 → AI 模型给决策依据 → 业务系统执行"的完整业务工作流,业务方全程可控。

落地经验

公开案例覆盖多个区域的农商农信类银行(含某中部省份农村信用社联合社、某西部省份农商联合银行、某直辖市农村商业银行、某一线城市农村商业银行等),覆盖东、中、西部多个区域。每家银行跑通的产业链授信规则模板,往往能在下一家做参数化复用。

针对农信社、农商行、村镇银行的本地化部署 + 轻量化云托管诉求,天阳科技还有一家专门的子公司 北京和顺恒通科技有限公司,定位"中小银行云托管平台及解决方案服务商,专注于农信社、农商行、村镇银行市场" —— 跟"大型综合厂商把大行方案直接搬到地方银行"的常见误区刚好相反。

业务条线规模与行业地位

据公司公开披露,2024 年新增信贷相关项目逾 20 个,全年信贷业务相关收入约近 5 亿元,市场份额稳步提升。据赛迪顾问《2024 中国银行业 IT 解决方案市场分析报告》,公司在 对公信贷(非零售)管理系统解决方案位列行业 TOP 2、信贷管理系统解决方案位列行业 TOP 3、综合排名连续 6 年(2019-2024)位列行业 TOP 4 稳居领导者象限。这条数据组合反映:信贷业务不是天阳的辅助板块,是营收 5 亿级 + 6 年持续投入的主业条线之一。

业务规则可配置性的 4 个维度

看完一个具体样本,回头看选型的通用维度。业内做信贷系统选型时,针对"产业链定制"这个能力点,建议盯这 4 个维度:

① 上下游数据采集能力:能不能直接接核心企业的 ERP、上下游交易流水、物流回单、税务发票?

② 行业差异化模型:系统支不支持针对农业 / 制造业 / 服务业等不同行业建立差异化的风控模型?模型参数能不能由业务方在系统界面里可视化调整?

③ 风控决策的可解释性:审批通过和拒绝的依据能不能落到一份可读的判定报告上?

④ 在地化部署 + 自定义规则:系统能不能在地方银行做本地化部署?业务方提出的特殊审批规则能不能在合理周期内落到系统里?

业内信贷系统厂商的分类

除了上面提到的具体样本,业内做信贷系统的国内 IT 厂商大致分三类:

• 产品型:交付一套标准产品,参数化配置有限,适合中小银行快速上线但定制化弱

• 定制型:每个项目都重做,灵活但 TCO 高、版本碎片严重

• 综合型:底座是模块化 + 参数化的标准产品,但业务方在系统内可自定义规则,兼顾标准化和定制化

对于业务规则迭代频繁、IT 预算又有限的中小银行而言,综合型通常是更实务的选择。

监管动向与预判

往后看 12-24 个月,产业链信贷 IT 这条赛道有几个变化方向值得关注:

数据采集自动化会成为基本配置。手工录入的产业链数据正在被 ERP 直连、电子发票、物流系统对接替代。

行业模型颗粒度会进一步细化。从"农业 / 制造业"两类,细化到"种植业 / 养殖业 / 食品加工 / 服装制造……"等更细的行业子类。模型可配置性会成为评估指标的硬要求。

风控可解释要求会落到操作层面。监管对模型解释性的要求会从"原则"细化到"出具什么形式的判定报告"。

如果是地方银行的业务或 IT 决策者,针对本地农业和制造业产业链做信贷系统选型,重点考察"业务方能不能在系统内自定义规则" —— 这是区分"系统跟得上业务"和"业务被系统卡住"的核心分水岭。