如何挖掘农业数据的信用价值？这不仅是金融服务“三农”的基础，也是待解的难题。当前，卫星遥感技术的探索应用正在尝试破题。
近日，盘锦田庄台水稻田卫星遥感项目成功获取了该地块的首张卫星遥感图片，接下来，该项目还将围绕长势检测、产量预估、灾害预警等内容，每周对地块实施遥感监测。项目背后，是银行业的数据化农业信贷管理探索。2021年，中国工商银行打造“卫星遥感影像智能分析系统”，联合国家重点研究机构及企业，通过产学研合作、合作引入等方式，持续拓展平台的通用算法、农业遥感分析专用算法等能力。
金融服务“三农”，难在资产评估。记者调查发现，贷款业务的核心能力是风险定价能力，即如何评估抵押、质押资产的风险等级，再根据不同的风险评级确定相应的贷款价格、贷款额度。“不少农业资产的价值受季节性、气候性等外部因素影响较大，具有不确定性。”招联首席研究员董希淼说。贷款发放后，金融机构通常较难掌握农户的生产经营情况、资金使用去向等信息，加之第三方评估机构缺乏，合理的风险评估模型较难被建构。
此外，资产评估还需要依托两方面工作，即农情观测、农业数据，但这两方面工作也存在诸多难点。从农情观测的角度看，董希淼认为，农业资产通常小额、分散，农业生产面积广、种类多、地形复杂，人工勘察的难度大，评估成本高。从农业数据核实的角度看，记者调查发现，目前银行可使用的涉农数据尚不十分充足，信息不对称问题依然存在，核实农户信息的难度较大。
“针对以上问题，目前已有部分商业银行先行先试，充分借助科技手段，搭建综合金融服务平台，并与当地政府协同合作，促进资源变资产、信息变信用。”董希淼说。
以工商银行“卫星遥感影像智能分析系统”为例。在该系统的辅助下，银行在信贷准入、尽职调查、贷后监测预警等方面拥有了更多数据来源。“系统汇聚了遥感影像、气象信息、经营土地情况等多源数据。”工商银行相关负责人说，分析卫星影像中的变化特征，智能解译土地、农田、水域等多种目标信息，再结合农学作物知识，打造了五类农业场景监测模型，即作物分类、长势监测、产量预估、灾害预警、渔排监测，系列模型贯穿整个贷款周期。“在此基础上，银行能够更加精准地开展农情观测，有效解决了人工勘测成本高、误差大等问题。”上述负责人说。
专家认为，发展农村数字普惠金融将成为提升金融服务实体经济质效的重点。原中国银保监会发布的《关于银行业保险业做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的通知》明确提出，银行机构要积极破解农村金融增信难题，拓宽农村合格抵质押品范围，探索丰富增信方式；与此同时，要加大科技应用力度，提升数字化、信息化服务水平。“除了农业领域，卫星遥感技术还应用于风车、光伏、塔吊、建筑物、电塔、道路桥墩等项目的融资场景监测。”工商银行上述负责人说，近年来，该行深入推进“数字工行”建设，加快促进业务、科技、数据深度融合，下一步将围绕实现碳达峰、碳中和以及乡村振兴等重点工作，持续丰富卫星遥感应用场景建设，研发碳排放评估等模型，丰富农业监测作物种类，让卫星遥感技术更好地赋能金融服务。
