伴随着金融科技的发展，一些机构开始尝试通过以大数据为基础建立的风险控制模型，为缺乏抵押品的农民授信，帮助其解决资金问题，从而填补三农领域的资金缺口。

　　但是，数据的缺乏与数据标准的不统一以及农业生产过程中诸多的不可控的风险因素，让农业金融听起来美好但做起来并不容易。

　　在诸多的探索之后，长期根据订单作业积累了大量数据的“养鸡业”成为金融科技服务于三农的突破口。

　　“大家的印象是像京东金融这种高速发展的公司在一年多的时间里肯定产生了很丰富的、能满足农民各种需求的金融产品，但事实上我们整个团队经过一年多的时间只做出了一样产品，叫做‘养殖贷’”。京东农村金融数据农贷负责人王瑞直言科技金融服务于三农领域构想的难度。

　　事实上，从最初情况来看，养殖业并不是一个很好的突破口。对于传统的金融机构来说，其服务于三农一个重要的经验就是“带毛的都不算”。因为即便不考虑抵押物，养殖业无论从养殖过程还是最后的销路都充满风险和不确定性。

　　不过，受肯德基、麦当劳长期大宗订单的推动，国内“养鸡业”很早就出现“订单式”的作业方式，积累了大量的数据。这让擅长于利用大数据建模的金融机构找到了从基于抵押物“折算”信用到基于数据生产“信用”的弹药。

　　更为关键的是，日趋明晰的养殖流程和日益普及的订单化养殖模式，为此后的风险管理创造了可能。

　　山东牧族生态农业有限公司负责人王海青介绍说，他的首个蛋鸡养殖场养殖13.5万只蛋鸡。从养殖过程来说，养殖场采用全自动化的养殖设备；从销售市场来说，其与国内知名农业企业签订有养殖合同，规避了市场风险。这让其能够利用基于金融科技的新产品来解决资金缺口。

　　除了信用产生的不同，金融科技公司还尝试在养殖业优化传统金融机构做不到的贷后管理。

　　王瑞介绍说，在和养殖户合作过程中，他们并不会一次性提供养殖贷，而是根据养鸡的数量测算出各个时段的物料需求，将款项分拆到各个环节并直接打给饲料公司等发货方。

　　值得注意的是，这种贷后管理模式，不仅能够确保资金的用途、倒逼养殖户优化养殖流程，还能够降低养殖户的借款成本，不用为多余的资金支付利息。

　　王瑞介绍说，数据化京农贷可以把饲料的用量精确到天、到克，并据此匹配贷款资金，使用数据化京农贷养鸡，覆盖养鸡过程中需要的12元饲料款，总共只需支付利息6分钱，比传统行业要低一半。

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