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    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)點的密度遠遠低于城市,數(shù)據(jù)顯示,70%的農(nóng)戶金融需求未被滿足。現(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,整體識別準確率達93%,達到業(yè)界的頂尖水平。

    與此同時,通過認真研究農(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)合對種植戶的風險識別以及生產(chǎn)經(jīng)營的判斷實現(xiàn)對農(nóng)戶的精準實時授信。

    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)進行深度挖掘,并對未來一段時間內(nèi)的氣候情況進行預(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、風速、光照等預(yù)測農(nóng)作物的產(chǎn)量和損益,從而進一步精準識別貸款風險。

    據(jù)悉,風控模型會對農(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險。

    從水稻、小麥、玉米到水果等經(jīng)濟作物 “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,可以準確識別出果樹的紋理,通過紋理信息我們把果園和經(jīng)濟作物區(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識別的問題。

    據(jù)螞蟻集團相關(guān)人員透露,未來會探索用IOT的方式對農(nóng)民這些資產(chǎn)進行更精準的識別。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),盡可能精準認證農(nóng)戶的這些資產(chǎn),使農(nóng)村金融風控做的更好。

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    2021-09-26
    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
    由螞蟻集團發(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。

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