近年来，随着数字技术的蓬勃发展，数字金融已成为推动乡村振兴的重要引擎。在实施乡村振兴战略的大背景下，数字金融为解决农村金融服务不足、激活农村经济活力、促进农业现代化提供了新的路径和解决方案。同时，移动支付、互联网银行、区块链等新兴技术不仅重塑了传统金融服务模式，更为农村地区带来了前所未有的发展机遇。笔者在此探讨数字金融在助力乡村振兴中面临的主要机遇及挑战，并提出相应的对策建议。

数字金融助力乡村振兴面临四大机遇

其一，金融服务覆盖范围大幅扩展。数字金融的普及打破了传统金融服务的区域限制。随着数字金融的兴起，金融服务开始通过互联网和移动端渗透到乡村地区，移动支付和数字贷款等服务的普及大大扩展了金融服务的覆盖范围。村民可通过智能手机完成日常的支付、转账、贷款申请等操作，无需再受地域限制。同时，农村的小微企业、合作社及个体农户也能通过数字金融平台获得融资，解决资金周转困难问题。这样的普及不仅减少了中间成本，也提升了金融服务效率，农村居民与数字金融的接触面不断扩大，为乡村经济活动提供了强有力的金融支持。

其二，农村经济数字化转型加速。随着电子商务和互联网技术的深入发展，越来越多的农产品可通过数字平台进行交易，这不仅使得交易过程更加透明、便捷，还大幅减少了中间环节，降低了交易成本。通过数字金融工具，农民不仅能更高效地管理资金流转，还能获得实时的市场信息，调整生产和销售策略。同时，智慧农业的发展也得益于数字金融支持，农户可利用无人机、物联网、区块链等技术进行精准农业生产，为可持续发展奠定坚实基础。

其三，村民创新创业意识进一步激发。数字金融为乡村创新创业提供了强有力的支持。通过大数据、人工智能等技术手段，数字金融能够精准评估农村创业者的信用风险，为他们提供更加灵活的贷款方式和融资渠道。多元数字金融模式为农村创业者提供了多样化的融资选择，可帮助其解决资金难题，推动乡村产业的多元化及创新创业活动的蓬勃发展。

其四，金融普惠性和公平性的提升。数字金融通过技术创新大幅提升了金融的普惠性和公平性。利用大数据和人工智能技术，数字金融能够建立精准的信用评估模型，为村民提供个性化的金融服务。这种基于大数据的信用评估体系大大提升了农村贷款服务的支持范围，有效推动农村地区的经济活动。此外，数字金融还可通过移动支付、区块链等技术，确保农村金融交易的透明性和安全性。村民通过线上平台进行的每一笔金融交易都可以追溯，这大大减少了金融诈骗和资金挪用的风险，保障了农户的经济利益。

数字金融助力乡村振兴面临三大挑战

其一，数字基础设施薄弱。现有部分乡村地区的数字基础设施，如互联网、移动网络等建设滞后，特别是偏远地区，缺乏高速稳定的网络覆盖。这在一定程度上限制了数字金融服务的可及性和广泛应用性。

其二，金融素养和技术能力欠缺。农村居民数字技术接触率偏低、数字素养水平有限等问题，导致其对新兴的金融工具缺乏信任或无法有效利用，增加了相应的金融风险，数字素养和数字技术所带来的商业和文化价值还有待进一步释放。

其三，金融产品及服务难以满足个性化需求。我国农村情况千差万别，标准化、规模化的金融产品及服务通常难以满足小、散、远农村的个性化需求，脱离于农村现有的数字系统，一定程度上限制了金融产品及服务在农村地区的普及和发展。

数字金融助力乡村振兴的实践进路

一是加强数字基础设施建设。政府应加大对乡村地区数字基础设施建设的投入，通过财政补贴、税收优惠等措施鼓励更多企业及社会资本参与，提升互联网和移动网络的覆盖率和质量，为数字金融的普及和应用提供坚实的物质基础。同时，政府应积极制定并出台农村数字化发展规划，配以相关的激励政策，加大与互联网企业、电信运营商的合作，扶持农村数字基础设施建设，以提升数字化金融服务的可达性。应出台金融扶持政策，推动银行、金融机构在农村地区设立网点，鼓励其建立小额信贷线上平台、加大融资信用服务平台建设统筹力度等，以提高数字金融服务的覆盖率。

二是深化数字金融人才培养。一方面，可与行业组织、高等院校、科研机构等建立合作关系，通过开展金融教育和技能培训活动，包括线上课程、专业认证、研讨交流会等，提高农村居民的金融素养和数字技能水平，增强其对数字金融产品的信任和利用能力。另一方面，可在农村地区设置数字金融相关的职位，并提供具有竞争力的薪酬待遇，通过引进、招聘等形式吸纳兼具数字金融知识及技能的相关人才，为乡村振兴注入新的活力。

三是探索普惠金融服务的可持续模式。鼓励金融机构创新商业模式和服务方式，探索适合乡村地区的普惠金融服务模式，确保金融机构在乡村地区实现可持续发展。如建立健全农村金融科技平台，实现在线贷款申请、金融风险管理、理财产品购买等，为农民及企业提供全方位的金融服务；结合农村实际情况，推出形式多样的金融产品，如惠农e贷、绿色金融债券等，进一步满足其种植养殖、创新创业、增收发展等方面的融资需求。

〔作者：许美玲、王宫，单位：河北金融学院信息工程与计算机学院。本文由河北省统计科学研究计划项目资助（项目编号：2024HY20）。〕