通过卫星遥感和人工智能技术，丰富农户的可信数据，结合线下贷前调查建立精准全面的农户风险评估及管理体系，为广大种植业客户提供线上线下融合的贷款申请、贷款审批、贷款提取服务。

技术应用：

1. 基于卫星遥感技术获取种植大户的作物全生长周期遥感影像，为农户授信策略提供可信任、可追溯的数据源。

2. 基于人工智能图像识别技术分析遥感影像，实现作物品类、种植面积、长势情况的识别，建立作物种植画像，用于了解农户贷款需求时点及授信动态管理。

3. 基于大数据风控技术构建特色种植品类（果蔬茶等）行业风控模型，实现对农户的精准授信，提升“三农”用户融资效率。

方案背景

网商银行高度重视服务县域及以下下沉市场，积极服务县域的农户和小微企业。目前中国三四五线城市小微经营者和农户从网商银行获得的贷款增速远超一二线城市。在为农户提供服务的过程中，我们发现农村金融领域信用体系处于正在建设阶段，缺乏有效抵押物、运营成本高、覆盖程度低等特点，使得农户较难获得优质的金融服务，也缺少能够证明其经营能力的数据，农业生产经营数据获取难，死数据多而活数据少。从风控角度看，行业风险、区域风险差异大。当前县域数据主要识别农户种植面积，且缺乏交叉验证。地在哪里？种的是什么？长得怎么样？有没有受灾、病、虫害成为授信难点；贷中持续监控缺乏有效手段。

方案目标

基于深度神经网络，AI模型算法建立卫星识别模型，涵盖水稻、小麦、玉米等作物的全生长周期识别模型，及地块识别、云块识别等模型，以此来解决农户种的是什么、种多大、种的好不好的问题。为县域内新型农业生产经营主体提供更便捷、更精准和额度更加适配的信贷服务，支持农户的生产经营，服务亿亩良田，助力乡村产业振兴。

方案特点

1. 创新风控数据来源。将卫星遥感技术应用于农业信贷领域，获得种植作物全成长周期影像，为“三农”客户融资风险评估增加可信数据源。

2. 完善“三农”客户风控模型。利用人工智能技术，对卫星影像进行图像识别，建立多品类、全周期的作物种植监控模型。

3. 实现差异化精准授信。深度结合种植行业特点，依托大数据风控技术，参考中国遥感中心、大地量子、佳格等专业机构作物模型，基于优质产区种植品类的长势数据，建立不同区域、不同季节、不同行业种植成本的差异化风控体系，使用合法合规数据源进行模型训练，提高风控准确度。

4. 遥感数据多维应用。贷前阶段识别作物种类及面积给出授信额度；贷中阶段识别作物长势监控潜在风险，动态调整授信额度，有效提高风险抵御能力，增强客户满意度。

方案业务流程图

实现功能展示

方案案例及效果

截至2020年8月31日，“亿亩田”项目已累计服务9万种植大户，卫星遥感技术可识别水稻、玉米、大豆、小麦，已覆盖全部主粮作物，经济作物涵盖烟草、大豆、苹果等，其他作物识别能力尚在搭建中。

以下为相关新闻资料：

https://mp.weixin.qq.com/s/XygyVzdqEZB6cSvVBPZx1w

方案未来展望

网商银行结合物理感知在农村金融中新应用，包括卫星遥感、物联网、视频音频等，在农林牧渔行业，带来前所未有的对线下物理世界实时感知的深度和广度，构建物联时空大数据平台，并通过金融服务，进一步推动产业数字化进程。