破局果農(nóng)貸款難題 網(wǎng)商銀行衛(wèi)星遙感技術(shù)“大山雀”升級了兩大能力

9月26日消息，農(nóng)村金融一直是一道難題，對于銀行來說，很難知道農(nóng)戶有多少資產(chǎn)，沒有根據(jù)，就無法給出信貸額度。在去年9月外灘大會上，由螞蟻集團(tuán)發(fā)起網(wǎng)商銀行將大山雀正式商用，形成水稻小麥等糧食作物的識別，對識別結(jié)果的分析向農(nóng)戶提供貸款。

一年后的今天，網(wǎng)商銀行在陜西洛川宣布，其自主研發(fā)的衛(wèi)星遙感信貸技術(shù)“大山雀”迎來技術(shù)突破，成功識別蘋果、獼猴桃等經(jīng)濟(jì)作物。這也意味著，許多果農(nóng)貸款難的問題有了新的解決方案。

農(nóng)村貸款有多難？

在縣城與農(nóng)村地區(qū)，銀行網(wǎng)點的密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城市，數(shù)據(jù)顯示，70%的農(nóng)戶金融需求未被滿足?，F(xiàn)如今，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展加上人臉識別技術(shù)的完善，解決了時間和地點上的難點，但是銀行很難知道農(nóng)戶有多少資產(chǎn)，他們的耕地到底產(chǎn)量多少，價值多少。風(fēng)控難題如何破解，成為各方都在思考的問題。

隨著農(nóng)業(yè)數(shù)字化，網(wǎng)商銀行與全國縣域政府合作，當(dāng)農(nóng)戶需要貸款時，雖然沒有抵押品，但是農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)保險、土地流轉(zhuǎn)、種植情況等等反映信用和經(jīng)營的數(shù)據(jù)也可以為其加分助力。去年9月份，代號為“大山雀”的衛(wèi)星技術(shù)于正式商用，通過解析衛(wèi)星影像，判斷農(nóng)戶耕種面積和品類，預(yù)測產(chǎn)量產(chǎn)值，從而給予合理的貸款額度，成為解決農(nóng)戶貸款難的新鑰匙。

根據(jù)官方透露的數(shù)據(jù)，網(wǎng)商銀行農(nóng)村金融業(yè)務(wù)的不良率低于2%。此前，“大山雀”成功識別水稻、小麥等糧食作物，數(shù)十萬種糧大戶因此成功獲得貸款，這一技術(shù)也入選2021年度農(nóng)業(yè)農(nóng)村部新技術(shù)優(yōu)秀案例。

識別覆蓋中國三大主糧產(chǎn)品 大山雀是如何做到的

據(jù)介紹，2019年開始，網(wǎng)商銀行積極探索通過衛(wèi)星遙感技術(shù)結(jié)合AI模型算法獲取大規(guī)模可信動態(tài)數(shù)據(jù)，來服務(wù)全國的種植大戶。通過近2年的努力，網(wǎng)商銀行基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Mask-RCNN等AI模型算法建立了28個衛(wèi)星識別模型 ，涵蓋水稻、小麥、玉米等的全生長周期識別模型，地塊識別、云塊識別等模型，以此來解決農(nóng)戶種的是什么，種多大，種的好不好的問題。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在大山雀發(fā)布初期，玉米、水稻和小麥，整體識別準(zhǔn)確率達(dá)93%，達(dá)到業(yè)界的頂尖水平。

與此同時，通過認(rèn)真研究農(nóng)業(yè)行業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展趨勢及行業(yè)特點，搭建農(nóng)業(yè)特色行業(yè)的專屬風(fēng)控模型。通過深入了解分析不同區(qū)域、不同行業(yè)種植成本的差異，結(jié)合對種植戶的風(fēng)險識別以及生產(chǎn)經(jīng)營的判斷實現(xiàn)對農(nóng)戶的精準(zhǔn)實時授信。

另一方面，利用時間序列等模型對各地的歷史氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，并對未來一段時間內(nèi)的氣候情況進(jìn)行預(yù)測，形成基于“地域—氣候—作物—農(nóng)戶”的全方位種植評價體系，根據(jù)歷史溫度、濕度、降水、風(fēng)速、光照等預(yù)測農(nóng)作物的產(chǎn)量和損益，從而進(jìn)一步精準(zhǔn)識別貸款風(fēng)險。

據(jù)悉，風(fēng)控模型會對農(nóng)戶申貸時間的合理性做出評價，結(jié)合各地的農(nóng)忙時間，在不同季節(jié)節(jié)點給予差異化的授信方案，在滿足各周期生產(chǎn)經(jīng)營所需的情況下，防止過度授信以降低風(fēng)險。

從水稻、小麥、玉米到水果等經(jīng)濟(jì)作物 “大山雀”升級了兩大能力

據(jù)了解，由于衛(wèi)星識別分辨率要求不同，大山雀去年僅應(yīng)用在糧食作物上。“果蔬等經(jīng)濟(jì)作物種植一般較稀疏，相比水稻等主糧作物，種植密度低很多，同等分辨率下，識別難度更大。”網(wǎng)商銀行農(nóng)村金融首席算法專家王劍解釋道，“而且果園等衛(wèi)星識別圖像，與自然林木很接近，很難區(qū)分。“

目前，經(jīng)歷了一年技術(shù)攻堅，“大山雀”技術(shù)突破識別水果等經(jīng)濟(jì)作物，如蘋果、獼猴桃、柑橘等。

據(jù)介紹，此次“大山雀”主要是升級了兩大能力。首先是升級了算法，引入高分辨率遙感影象，可以準(zhǔn)確識別出果樹的紋理，通過紋理信息我們把果園和經(jīng)濟(jì)作物區(qū)分開，高分辨率的遙感影象有一個問題，它的時效性比較差，低分辨率影像周期短，每一周可以獲取到角落的遙感影像，光譜信息豐富，但高分辨率的影像識別會更好，可以提升我們的算法能力，這個對于經(jīng)濟(jì)作物的識別非常有效。

其實，是引入了人工種植的經(jīng)驗，信息員做成一張農(nóng)業(yè)的知識圖譜，把每一個地方的地形地貌、海拔、氣溫、氣雨、降水等信息融進(jìn)知識圖譜里。比如海拔這個數(shù)字化的信息，會有一些人工的經(jīng)驗，捕捉農(nóng)民明確知道冬天種小麥、夏天種水稻，海南水稻一年三熟，東北水稻一年一熟，甘肅等地區(qū)不太適合種水稻，通過這種方式提升整個識別算法的準(zhǔn)確率。

作為全國第一個涉農(nóng)縣域全面打通數(shù)字金融服務(wù)通道的省份，陜西省也將成為升級的“大山雀”技術(shù)落地的第一個省份。

目前，“大山雀”技術(shù)落地實施一年時間，正在讓更多的農(nóng)民獲得貸款。不過，遙感技術(shù)也有局限性，注入牛羊、水產(chǎn)養(yǎng)殖等情況仍舊解決不了精準(zhǔn)識別的問題。

據(jù)螞蟻集團(tuán)相關(guān)人員透露，未來會探索用IOT的方式對農(nóng)民這些資產(chǎn)進(jìn)行更精準(zhǔn)的識別。通過遙感+IOT的手段，更好識別農(nóng)民種植、養(yǎng)殖、農(nóng)資、農(nóng)機等所有農(nóng)業(yè)上的資產(chǎn)，盡可能精準(zhǔn)認(rèn)證農(nóng)戶的這些資產(chǎn)，使農(nóng)村金融風(fēng)控做的更好。

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