作者單位：中國農業銀行研發中心

發展普惠金融，目前已經成為全社會的共識。農村小額信貸業務作為普惠金融體系下重要的實踐手段，對助力農戶脫貧致富、促進農村經濟發展具有重要意義。然而，與城市消費信貸、小微企業信貸相比，發展農村小額信貸業務始終面臨著較大困難和阻力。主要原因在于，與城市人群、小微企業主相比，大多數農民缺少有效的征信記錄，且農村地廣人稀、金融網點少，農戶資產統計難，同時農作物的收益有較大不確定性，往往是“看天吃飯”，難以形成可供參考的數據化信用資產。如何對農戶資產進行有效評估，做好農村信貸業務的風險防控，成為破解農戶信貸難的關鍵。

對農戶而言，其最主要的資產就是農田，開展農戶信貸業務，最重要的就是搞清楚“誰有地”、“地在哪”、“種了什么”、“產量如何”、“收益如何”等問題。傳統上多采用信貸員逐戶調查訪談的方式采集農戶檔案信息，核實人地關系，近年來，也出現了無人機拍攝、地面探頭等新的農業數據采集手段，而隨著商業航天的突破性發展，衛星數據的獲取成本逐步降低，越來越多的金融機構開始嘗試運用衛星遙感技術采集分析農田及作物數據，輔助信貸業務辦理，衛星遙感技術對于農村金融領域的經濟價值正在逐步凸顯。

不同的農作物，在不同的時間季節內，對太陽光的吸收和反射程度會有差別，通過在衛星傳感器配置能有效反映作物特有光譜特性的“紅邊”波段，可以從衛星遙感影像上辨別出植物反射不同波段的光的比例，并由此判斷出作物類型及生長情況。隨著人工智能技術特別是深度學習技術的快速發展，以及計算機處理能力的提高，使得衛星遙感數據的可用性顯著增強，通過對海量衛星遙感數據建立不同場景的人工智能算法模型，進行衛星數據的深加工，可以獲取高質量、高準確度的農田規模、作物類型、作物長勢、氣候狀況、土壤墑情等數據，輔助信貸業務人員在宏觀上把握農田資產、農作物產業的實際情況，為信貸投放政策制定、授信額度測算、貸后風險防控提供依據。

具體來說，衛星遙感數據主要可應用于以下農戶信貸業務場景：

一是貸前調查階段。通過為申貸客戶提供地塊定位、地塊勾畫、地塊面積測算的移動端上報工具，將客戶指認上報地塊與衛星遙感自動識別農作物種植區域進行對照，核查種植真實性，降低惡意欺詐風險。

二是貸中審查階段。利用遙感影像數據對地塊農作物的長勢、產量等信息進行預測分析，評估貸款農戶的資產情況以及還款能力，并作為授信額度測算的依據，解決信用白戶問題。

三是貸后管理階段。通過定期更新衛星遙感數據，監控農戶種植情況及作物生長情況，結合氣象、災情等信息對地塊種植作物風險進行綜合評估展示，可及時動態評估農戶還款能力，及時預警可能存在的違約風險，加強貸后管理的針對性。

與人工調查訪談、物聯網采集等方式相比，衛星遙感不僅提供了一種全新的數據獲取方式，而且在數據的客觀性、時效性、以及獲取成本上均具有明顯優勢，特別是在疫情、災情等特殊情況下，能夠不受影響地持續獲取信息，為在廣大農村地區獲取農戶農田資產信息，進而評估其資信狀況打開了全新視角，為農村信貸業務辦理在人力成本和業務操作效率上帶來質的提升。相信隨著“衛星遙感+AI技術”在金融行業的深入應用，將為解決農戶貸款難的世界級難題提供可行的技術路徑，成為推動農村信貸業務發展的革命性動力。

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