網商銀行王劍:衛星遙感技術在農村金融風控的應用

種植和養殖是兩大農村基礎產業，其他農產業多少依附於這兩大產業。

然而種、養產業，都存在「靠天吃飯」的特點，時刻面臨各種自然災害的風險。同時也要面臨複雜的市場風險，隨時有可能資金鍊斷裂，因此二者對金融貸款的需求都很大。

然而矛盾的地方在於，農村信貸又十分困難，種養產業的融資成本遠高於工商業。農村產業投資大、周期長、風險高、利潤低，而資金則偏愛周期短、回報高、風險低的項目。三農問題，或者說農村金融問題，一直是金融業的老大難。

「相對於城市、小微企業主來說，農民的數據十分缺乏，城市群體有很完整徵信數據，但農民徵信記錄都相對空白。其次，小微企業主可以拿廠房去做抵押，而大多數農民缺乏銀行認可有效抵押物。此外城市金融網點終端，銀行要做線下校驗會更加方便，而農村地廣人稀，不具備這一條件。」

11月3日，螞蟻集團高級算法專家，網商銀行農村金融首席算法專家王劍在2020第五屆中國金融科技安全大會上表示，「在數字信貸領域，100人裡可能有99個會認為農村金融最難。種種限制，讓中國70%農民沒有享受到便捷的金融服務。」

歸根結底，農村金融的難題還是風控問題。農戶的主要資產是種了什麼莊稼，有多大面積等等，而金融機構則缺乏很好的辦法去認定農戶的資產，因為傳統地調方式成本高、效率低，難以規模化。

為此，網上銀行提出了利用衛星遙感圖像去識別農作物的算法方案。

「衛星遙感圖像其實沒有很高深，它和手機拍照有很多相同的地方。」王劍解釋：「衛星遙感技術可以得出照片在哪裡拍、面積多大，精確掌握像素點對應到地球的哪一個位置。利用這個特性，我們可以用影像來識別農作物的面積、定位等信息。」此外，根據不同季節衛星圖像反饋的不同特徵，也能得出農作物的種類、成熟階段等指標。

利用衛星得到原始圖片後，網商銀行利用人工智慧、大數據、雲計算等技術，搭建識別算法，對圖片進行「雲塊識別」等一系列處理，最終得出可用數據，從而協助農村信貸做出判斷。同時，遙感衛星影像的動態變化特性，可以比較及時反饋農戶信息，因此它在整個信貸鏈路中都能發揮作用。

「在全國範圍內測試，網商銀行利用衛星遙感圖像識別方案，農作物的識別準確率達到93%。」王劍表示，「衛星遙感技術在農村信貸領域具有準確率高、覆蓋範圍廣、成本低廉等優勢，衛星遙感技術是一個可以規範化解決農村金融痛點的技術方案。」

今年8月，網商銀行基於衛星遙感和人工智慧技術的農村金融服務入選了杭州金融科技創新監管試點應用（2020年第一批）。按照風險可控原則合理確定用戶範圍和服務規模，預計可服務個人客戶數約500萬人，年融資筆數約200萬筆、年授信額度約600億元。目前這一方案已邁出全面商用的第一步，在全國690餘個涉農縣區實現覆蓋。

當然，這裡衛星遙感解決還是種植產業範疇的問題。比如生豬、家禽、水產等養殖領域，識別要求和方式大不相同，衛星圖像手段不足以解決問題。留給銀行們解決的農村金融難題，還有很多。