如何挖掘農業(yè)數據的信用價值？這不僅是金融服務“三農”的基礎，也是待解的難題。當前，衛(wèi)星遙感技術的探索應用正在嘗試破題。

　　近日，盤錦田莊臺水稻田衛(wèi)星遙感項目成功獲取了該地塊的首張衛(wèi)星遙感圖片，接下來，該項目還將圍繞長勢檢測、產量預估、災害預警等內容，每周對地塊實施遙感監(jiān)測。項目背后，是銀行業(yè)的數據化農業(yè)信貸管理探索。2021年，中國工商銀行打造“衛(wèi)星遙感影像智能分析系統(tǒng)”，聯合國家重點研究機構及企業(yè)，通過產學研合作、合作引入等方式，持續(xù)拓展平臺的通用算法、農業(yè)遙感分析專用算法等能力。

　　金融服務“三農”，難在資產評估。記者調查發(fā)現，貸款業(yè)務的核心能力是風險定價能力，即如何評估抵押、質押資產的風險等級，再根據不同的風險評級確定相應的貸款價格、貸款額度。“不少農業(yè)資產的價值受季節(jié)性、氣候性等外部因素影響較大，具有不確定性。”招聯首席研究員董希淼說。貸款發(fā)放后，金融機構通常較難掌握農戶的生產經營情況、資金使用去向等信息，加之第三方評估機構缺乏，合理的風險評估模型較難被建構。

　　此外，資產評估還需要依托兩方面工作，即農情觀測、農業(yè)數據，但這兩方面工作也存在諸多難點。從農情觀測的角度看，董希淼認為，農業(yè)資產通常小額、分散，農業(yè)生產面積廣、種類多、地形復雜，人工勘察的難度大，評估成本高。從農業(yè)數據核實的角度看，記者調查發(fā)現，目前銀行可使用的涉農數據尚不十分充足，信息不對稱問題依然存在，核實農戶信息的難度較大。

　　“針對以上問題，目前已有部分商業(yè)銀行先行先試，充分借助科技手段，搭建綜合金融服務平臺，并與當地政府協(xié)同合作，促進資源變資產、信息變信用。”董希淼說。

　　以工商銀行“衛(wèi)星遙感影像智能分析系統(tǒng)”為例。在該系統(tǒng)的輔助下，銀行在信貸準入、盡職調查、貸后監(jiān)測預警等方面擁有了更多數據來源。“系統(tǒng)匯聚了遙感影像、氣象信息、經營土地情況等多源數據。”工商銀行相關負責人說，分析衛(wèi)星影像中的變化特征，智能解譯土地、農田、水域等多種目標信息，再結合農學作物知識，打造了五類農業(yè)場景監(jiān)測模型，即作物分類、長勢監(jiān)測、產量預估、災害預警、漁排監(jiān)測，系列模型貫穿整個貸款周期。“在此基礎上，銀行能夠更加精準地開展農情觀測，有效解決了人工勘測成本高、誤差大等問題。”上述負責人說。

　　專家認為，發(fā)展農村數字普惠金融將成為提升金融服務實體經濟質效的重點。原中國銀保監(jiān)會發(fā)布的《關于銀行業(yè)保險業(yè)做好2023年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的通知》明確提出，銀行機構要積極破解農村金融增信難題，拓寬農村合格抵質押品范圍，探索豐富增信方式；與此同時，要加大科技應用力度，提升數字化、信息化服務水平。“除了農業(yè)領域，衛(wèi)星遙感技術還應用于風車、光伏、塔吊、建筑物、電塔、道路橋墩等項目的融資場景監(jiān)測。”工商銀行上述負責人說，近年來，該行深入推進“數字工行”建設，加快促進業(yè)務、科技、數據深度融合，下一步將圍繞實現碳達峰、碳中和以及鄉(xiāng)村振興等重點工作，持續(xù)豐富衛(wèi)星遙感應用場景建設，研發(fā)碳排放評估等模型，豐富農業(yè)監(jiān)測作物種類，讓衛(wèi)星遙感技術更好地賦能金融服務。