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天空中的卫星也可以帮助贷款 银行业利用遥感技术探索解决涉农金融问题的途径
“你看，这个画在卫星图像上的框架是我们流通的1000多亩土地。这种颜色表明是时候收集玉米了。根据卫星数据，恒丰银行向我发放了75万元贷款。今年，我不担心小麦的土地租金和农业资金。”借助恒丰银行的“黑色技术”，山东省聊城市高唐县康桥农作物种植专业合作社负责人王建忠的麻烦得到了解决。
事实上，在银行开展农业相关金融的过程中，卫星遥感技术的神秘面纱早已被揭开。越来越多的银行利用这一技术来解决农业相关金融的信用评估和风险管理问题。在实践中，该技术还有哪些潜力需要挖掘？哪些技术会产生“化学反应”，然后提高银行农业相关金融服务的质量和效率？银行业在进一步推广和使用时应注意哪些问题？
遥感技术化身为“新农具”
“一亩土地的租金至少是800元，第一季度作物农业服务需要500元，1000亩土地需要100多万元。虽然这两年有一些积蓄，但还是有几十万元的资金缺口。针对王建忠的烦恼，恒丰银行聊城分行和中化现代农业(山东)有限公司的工作人员拿着“卫星遥感数据” 农业托管 “包容性金融”的农村振兴金融服务计划找到了他，从收集信息、整理信息、报告信贷到发放贷款不到一周，以快速高效的服务确保了资金的及时到达。
在云南省红河州开远市小龙潭镇老勒村，52岁的白叔叔今年承包了20亩耕地种植玉米，但由于承包租金和种子化肥价格上涨，资金不足。
开远市建行“裕农快贷”卫星遥感应用项目的成功试运行，不仅为当地农业发展实施精细化管理提供了科技支持，也解决了白叔叔的迫切需要。“我以前去银行贷款好几次，但还没有完成。现在用手机贷款太方便了。现在化肥钱已经落地了。”在建行红河州分行客户经理小张的帮助下，他很快在手机上收到了贷款到达信息。
什么样的特点使遥感技术成为支持农民农业生产的“新农具”？
王建忠和白叔叔种植的玉米、土地等生产资料不是银行认可的传统抵押品。银行很难实时跟进和评估其价值。传统的人工评估方法存在周期长、成本高、数据精度不足等问题，这无疑增加了银行制定贷款金额和还款周期的难度，也增加了农业相关贷款的风险。
遥感技术作为一种相对成熟的空间信息技术，为解决上述瓶颈提供了捷径。该技术收集和分析了电磁波、可见光、红外等光谱特征，并通过配备在卫星或无人机上的遥感器形成可视化的遥感图像，从而实现对物体的监测。
在农业领域，银行通过观察卫星动态，获取不同光谱波段作物卫星遥感图像等信息，为农民和农业相关企业的贷前评估和贷后管理提供数据支持。“利用卫星遥感数据，我们不仅可以准确识别农民的土地位置和面积，准确计算贷款需求，还可以跟踪和了解粮食作物的生长、土壤水分和病虫害，通过卫星光谱图像提高贷后管理水平。恒丰银行相关负责人表示。
许多银行积极探索应用
收获是钱压力最大的时候。陕西省洛川果农陈小丽在支付宝上圈出了6块田地，10亩是苹果园。几分钟后，用来支付采摘工人工资的钱就到了。“以前贷款手续多，还要抵押。现在手机上点一点，天空中的卫星可以帮忙贷款。作为洛川果农，我很自豪。”陈小丽说。
随着银行业探索的进一步深入，遥感技术的支持范围也在扩大。9月，网商银行升级的“大山雀”技术让陈小莉受益。据报道，目前，网上商业银行自主开发的卫星遥感信贷技术已成功识别苹果、柑橘、猕猴桃等经济作物，为果农贷款困难提供了新的解决方案。去年同期，网商银行推出该项目时，只能识别水稻、玉米、小麦、花生、烟草等作物。
网上商业银行农村金融首席算法专家王健表示：“果蔬等经济作物种植普遍稀疏。与水稻等主粮作物相比，种植密度要低得多。在相同的分辨率下，识别难度更大。”。“此外，果园等卫星识别图像非常接近天然树木，难以区分。”
据了解，网上商业银行开始使用高分辨率卫星图像，并通过整合高分辨率和中低分辨率图像形成新的算法模型，以提高经济作物的识别精度。同时，升级算法还结合农业经验，根据各种信息源建立农业知识地图，利用地形、降水、温度积累、历史产量等识别作物，使天空卫星成为智能版本的“信贷官员”。
目前，许多银行利用卫星遥感技术，通过各自的商业模式改变服务细节，并将其他技术与卫星遥感技术相结合，使服务更加多样化：
截至8月，中国工商银行已在黑龙江、内蒙古等地区使用卫星遥感技术，帮助开展农村金融服务。试点场景覆盖种植面积6457亩，涉及贷款300多万元。预计未来将推广到16.5万亩，贷款总额将超过3000万元；截至9月，中国农业银行已利用卫星遥感技术在四川、安徽、云南等地区的一些分支机构进行试点，覆盖农田3700多亩，涉及2600万元授信；9月，建行河北分行和建行金科申报的《基于大数据和卫星遥感技术的农业相关融资服务》被河北省金融科技创新监管工具创新应用公布。
未来有望取得更大的突破
为了进一步提高农业相关金融的信用评估和风险控制能力，还需要将遥感技术与其他技术充分融合。事实上，该技术与大数据技术、深度学习等技术之间存在着神奇的“化学反应”
例如，银行利用大数据技术、农民和农业企业贷款申请数据、历史交易数据、作物生产销售信息、土地承包管理数据、农业保险数据、卫星遥感图像从企业、政府分析和处理，构建农业融资风险评估模型，评估农民和农业企业融资风险，提高银行农业贷款融资风险控制能力。
同时，银行利用深度学习技术对作物卫星遥感图像、作物生产和销售等信息进行特征分析和样本培训，建立作物价值评价模型，帮助银行动态评价作物价值，提高银行贷后管理水平。值得一提的是，深度学习技术将根据客户的大量行为来判断下一步行动，这不仅为银行节省了大量的劳动力成本，而且使农民和农业企业更方便、更快地处理各种事项。
然而，为了在未来取得突破，仍有一些瓶颈需要突破。业内人士认为，一方面，虽然近年来我国遥感技术发展较大，但由于遥感卫星的研发具有周期长、难度大的特点，仍需要增加对遥感技术的投资，以赶上技术水平的国际先进水平。
另一方面，遥感技术的难度和遥感结果的准确性与农业数据的完整性直接相关。因此，应进一步加强农业数据库建设，完善农业数据共享机制，借鉴国际经验，建立政府领导和商业大数据公司参与的数据库建设机制。
本文起源于《金融时报》
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