農戶貸款難題正在迎來新的技術解決路徑。
《中國經營報》記者在外灘大會現場獲悉，衛星遙感技術首次在農村金融領域實現商用。
據該技術的運用者網商銀行方面透露，全面商用的第一步，是在全國690余個涉農縣區率先推廣該技術，覆蓋全國1/3的涉農縣區，在試用期，已經有超過5萬個農戶使用和受益。
據記者了解，衛星遙感技術在農村金融的這項應用此前已經入選央行杭州中心支行監管科技創新試點項目(即監管沙箱)。
突破農作物勘查難
相關數據顯示，當前中國70%的農民沒有享受過金融服務，三農金融領域資金缺口達到了3萬億元。難點在于常用于城市人群、小微企業主的風控條件在農村不具備，銀行很難判斷農戶的資產以及耕地產量。
“農村地廣人稀，人力成本巨大，平均一筆貸款僅人力勘查成本就達到幾百上千元。”網商銀行農村金融風險總監顧欣欣告訴記者。
衛星遙感技術引進試圖找到應對這一問題的突破口。
據網商銀行農村金融首席算法專家王劍介紹：“農戶可以拿著手機，繞地走一圈，或是在支付寶上把自己的地在地圖上圈出來，衛星就可以去識別這塊地的農作物面積、作物類型，分辨出水稻、玉米、小麥、花生、煙草等多種作物的區別，目前準確率已達到93%以上。”
通過信息“握手”，“農作物”的數字化得以完成，數字化風控才有前提。“農戶風控核心在于對農戶的個人信用評價以及生產種植行為的評價。有了種植關鍵信息，再結合氣候、行業景氣度等情況，通過幾十個風控模型，就可以預估產量和價值，從而向農戶提供額度與合理的還款周期。”顧欣欣說。
由于衛星拍攝會受到云團、降雨等諸多影響，如何保證衛星對耕地、農作物識別的準確性？王劍透露，一方面通過長周期的多次拍攝，通過幾個月甚至一年時間的圖像去解決特殊氣象下的識別障礙。另一方面，也會從全國很多個地域抽離出來一些地塊，通過衛星遙感影像、農業種植經驗等，多維度信息識別農作物。
該嘗試在初期尚需在線下進行配合。“通過農戶在政府機構登記的土地流轉、農業保險等數據進行交叉驗證。”王劍說。
記者在央行杭州中心支行網站針對監管沙盒項目的公示中看到，網商銀行這一名為“億畝田——基于衛星遙感和人工智能技術的智能化農村金融服務”的創新業務聲明書中也提到，這一項目風險應對措施還包括：需要通過客戶隨訪、線下調查、線上交叉驗證等途徑，確保人工智能模型識別效果的準確性與有效性。
全國1/3涉農縣區首批試用
據記者了解，這套以衛星遙感技術為特色的農村金融風控系統，在網商銀行內部代號為“大山雀”。在此前試用期間，已經有農戶成為了這項新技術的受益者。
來自江西省宜春市的種糧大戶劉迎鋒種植了2000畝水稻，每年插秧、追肥期和收割期，都需要大筆資金。今年9月，她在手機上標注了自己的地塊，幾分鐘后，35萬元貸款就到賬了。利用網商銀行的貸款，劉迎鋒得以解決種子、化肥的采購，以及雇傭工人的勞務費問題。
據了解，包括宜春的涉農縣區在內，全國約1/3的縣域(690余個涉農縣區)將從9月開始，率先推廣使用這一技術，這些涉農縣區此前均與網商銀行就農村金融達成過戰略合作。
值得注意的是，衛星具有低成本、廣覆蓋等優勢，所以這一技術在導航、保險理賠等領域都有著廣泛運用。但信貸領域，全球范圍此前并未有過運用，原因是計算量巨大。
據網商銀行方面介紹，如果實現對信貸風控有幫助，衛星必須經常觀察作物的長勢。目前，以五天為周期，網商銀行需要實時更新衛星影像和識別結果，監測農作物的長勢，判斷作物所處的育苗期、拔節期或收割期等階段，進而分析農戶插秧、打藥、追肥以及收割時期的不同資金需求。
這意味著海量的計算量。隨著技術的突破，海量算力的問題通過云計算得以解決，而中國的算法能力在全球范圍頗具優勢。
不過，這種遙感技術并非適用于所有涉農領域，比如家禽、家畜養殖和水產養殖。據網商銀行農村金融事業部副總經理黃超透露：“水產用技術的方法去做交叉驗證，必須要有傳感器。但是傳感器如何用最低的成本來實現，這是我們正在攻克的難題。”
轉自：中國經營網
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