在论坛上，黄益平教授发表了许多观点和研究成果，他认为，农村金融的困难主要体现在三个方面：一是获客难，因为“三农”客户大多规模小、地理分布上也比较分散；二是风控难，生产具有较强周期性、受自然灾害与市场波动影响大，同时缺乏传统银行风控所需要的财务数据与抵押资产；三是市场化利率定价难，贷款利率如果不能自由上浮，覆盖风险，金融机构缺乏提供融资的意愿。这里讨论的农村金融主要指商业化、可持续的普惠金融服务，而不包括一般讨论的农村合作金融和政策性金融。2003年以来，从改造农村信用社开始，政府、监管与机构在改善农村金融服务方面做出了很多努力，也取得了很多成绩，但农村金融服务难的局面并没有从根本上改变，核心挑战还是如何解决信息不对称的问题。

不过最近两个新的发展提供了新的思路：一是农村生产产业化，二是金融服务数字化。这两个领域的发展为帮助金融机构获得客户、识别风险提供了新的手段。金融机构可以跟产业链的核心企业合作，掌握涉农小微企业和经营农户的生产、投入、产出的过程与信息。金融机构也可以利用“触网”农户在线上留下的大数据进行信用风险分析。

最后黄教授提出利用产业化、数字化的契机，采取分层市场服务的策略。最上层是成规模的新型农村经营主体，在线上、线下利用供应链环节与信息提供金融服务。中间是数量更多的涉农中小微企业与有生产性融资需求的农户，主要依靠当地中小金融机构利用线下“软信息”提供金融服务，辅之以线上服务。最下面是广泛的普通农户，主要依靠线上“大数据”进行获客与风控。

在提问环节，与会人员就供应链金融及商业银行的风控模型等对黄教授进行了提问。黄教授以自身研究，特别是大数据与机器学习应用组合对上述问题进行了全面解答，他特别强调目前基于大数据与机器学习开发的商业银行风控模型还只是基于理论层面的讨论，并没有应用于实际当中，值得进一步深入实践，这也为感兴趣的同学指明了研究方向。（供稿人：张延龙）