这是一套以安全合规为设计准则、以卫星遥感数据为基础，高效整合多源农业产业数据的综合服务解决方案。通过引入卫星遥感等新数据，构建集数据分析、数据应用为一体的农业信贷时空数据决策分析系统,帮助银行对农户所在产业、区域及生产经营现状进行全面分析和动态监测，构建用户画像，深度挖掘客户的需求，推动贷款产品服务的创新和迭代。
方案背景
一、场景痛点
在巩固拓展脱贫攻坚成果转向推进乡村振兴的过渡期，产业的稳定发展和逐步振兴成为重要议题。产业规模扩大、一二三产业融合、市场需求拓展都离不开金融的支持，然而，“三农”金融服务面临着几重困境：
（1）“不会贷”：农户征信数据基础较为薄弱，大量农户属于征信“白户”；
（2）“不好贷”：不同地区、产业、主体在农业生产不同阶段需求差异大；
（3）“不敢贷”：农户大多资产储备有限且易受自然环境、市场环境影响，业务风险性较高；
（4）“不愿贷”：银行获客成本和管理成本较高。
数字普惠金融的发展为解决农村金融问题带来了转机，它改变了传统金融机构的经营模式，能够为弱势群体供应更加有效的金融服务，为乡村产业振兴提供便利化和多样化的金融服务。
二、政策背景
2021年中央“一号文件”提出，要发展农村数字普惠金融、鼓励开发专属金融产品。解决农业金融发展难点，核心是要解决风险把控，将“遥感（RS）、地理信息（GIS）、卫星定位（GPS）、人工智能（AI）”等新技术与农业金融业务深度融合，建设农业金融风险管理系统已成为当下行业发展新趋势。
方案目标
本方案解决了当前在农业金融发展过程中，银行、农户和政府三方痛点，深度应用卫星遥感、物联网等金融科技“新技术”，助力业务发展和风险防控，降低普惠金融服务成本的同时提升普惠金融服务能力。通过引入卫星遥感来针对性的解决“三农”金融服务面的四重困境。
1、补充农户数据维度：引入卫星遥感、无人机等“新数据”，结合产业信息调查数据，夯实农户数据基础，扩充农户数据丰度和厚度，破除信息不对称，让“白户”变“好户”。利用AI技术对农户贷款地块的卫星影像进行分析，自动识别出农户地块种植作物类型、作物历史产量、种植适宜性及种植历史风险，将农户土地遥感属性应用于授信分析。
2、因地制宜，遥感创新：卫星遥感数据可对区域特色作物历史种植情况进行回溯，基于农业产业不同阶段的差异化需求，通过历史数据进行分析，提供差异化服务，满足客户需求，形成统一、可落地实践应用的特色农业信贷模型，创新农业特色产业贷款产品，引入区域化“新产品”，逐县展业，提供差异化服务，满足客户需求，让普惠金融更加普惠。
3、卫星监测，风险早发现：针对不同作物在不同生长周期的光谱特性，利用卫星可实现对农户种植作物进行长期的、大范围的连续监测。在作物生长周期范围内可实现每8天一次的动态监测，及时发现作物长势风险及减产风险，进一步降低授信风险。
4、降低获客及维护成本：将卫星遥感数据应用于农业金融领域，当接入遥感数据指标服务后，可减少明显区域数名业务员的数量，极大的缩减了前期尽调时间，降低了每一单的放贷成本，将300-1000元的每单成本下降至10-20元每单，从跑多次向最多跑一次的线上化流转转变。同时，通过卫星数据的的100%覆盖，通过遥感分析报告（含图像）辅助实地调查，减少实地走访频次，为贷后实地定期检查减负。
本方案通过提供农户地块经营数据，如地块真实性、历史种植状态等，辅助开展农户授信工作，通过对贷款农户地块进行种植情况监测、灾害预警分析等构建动态监测风控体系，减少涉农信贷风险，有效提升农户金融服务及信贷风控质效，推进个人经营性贷款业务的发展。
方案特点
一、技术创新
本方案创新应用卫星遥感技术，与农户地块进行空间分析，形成农户土地资产画像，为金融机构贷款信息真实性提供依据。通过汇聚农业产业特色“数据资源池”，提供 “农业金融风控API”、“卫星巡田H5”和“农业金融风险管理平台”，实现“无接触”展业新模式。农户足不出户，即可通过手机实现“圈地测额”；金融机构内部员工无需前往现场，即可通过手机实现贷款全周期监测。将传统线下金融业务转移到线上，减少农户等待期，提高自身业务效率，节省人工花费。
二、创新农业金融风险监管模式
本方案创新农业金融风险监管模式，贷前通过“农业金融风控API”对农户种植稳定性进行识别及种植真实性进行判定，精准、批量确认贷款准入客户名单。同时对农户生产经营规模进行测算，通过历史产量水平对种植农户第一还款来源收入进行分析，将卫星遥感测额结果结合农户家庭综合收入，对不同农户额度进行测算。在贷后阶段基于作物长势、气象及产量等因素提供贷后预警模型优化因子, 让金融机构及时掌握各项真实风险信息，提前启动风险预防方案，防范金融风险。
三、扩数据范围，丰数据厚度，创新贷款产品
通过引入卫星遥感等新数据，实现贷款区域全域检测与监测，扩大数据获取范围；从时间上和空间上对农户地块数据进行补充，积累产业数据及遥感分析数据，扩充数据丰度；金融机构通过整合遥感产业分析因子，形成统一、可落地实践应用的特色产业模型，创新区域特色贷款产品。
方案业务流程图
一、总体架构
通过引入遥感（RS）、地理信息（GIS）、卫星定位（GPS）、人工智能（AI）等技术，搭建“天空地一体化”的农业金融风控新模式。在业务应用层提供“卫星巡田H5”方便收集农户种养殖信息并进行可视化展示，提供“农业金融风险管理平台”从区域维度对区域种养殖资源进行概览和分析，从项目维度对贷款全周期进行监测分析并提供贷后监测报告。在数据中台部分，针对不同应用场景及贷款产品，提供“农业金融风控API”服务为贷款全流程提供卫星遥感分析数据支持。
二、总体业务流程
- 贷款农户在银行APP内登录，选择贷款产品后发起贷款申请；
- 银行集成地块采集插件，贷款农户/客户经理在银行APP上通过地块采集H5进行地块范围采集；
- 银行调取贷前风控API服务，获取农户地块贷前/贷中遥感分析因子；
- 将金融遥感数据与农户地块数据进行空间分析，向银行回传遥感&产业调查因子；客户经理可在应用平台查看项目监测分析页面。
- 银行根据接收的数据信息并结合行内其它数据，对农户进行准入分析和额度测算分析，判断是否发放贷款以及相关的额度，向农户发放相应贷款；
- 银行对已授信成功的客户，调取贷后风控API服务，获取农户地块贷后遥感分析因子；
- 将金融遥感数据与农户地块数据进行空间分析，向银行定期回传遥感&产业调查因子；客户经理可在应用平台查看项目监测分析页面。
三、场景流程
1、贷前分析场景
（1）场景概述
基于产业调查因子和卫星遥感分析因子建立各类产品的贷前分析数据指标体系，主要是核查农户的基本经营信息和地块历史信息，构建一套银行卫星遥感&产业因子准入模型，后续根据实际运行状态可进行调整和反复迭代。
（2）遥感风控指标设计
基于银行原有准入模块，可增加农户卫星遥感风险对主体历史种植信息进行判断，可提供的指标如下所示。
2、贷后风险监测场景
（1）场景描述
基于卫星遥感分析因子建立贷后监测数据指标体系，将卫星遥感分析因子应用于行内贷后监测中。在该阶段，当出现地块生产经营异常时，及时推送预警信息给行内信贷业务管理系统，行内综合其它因素对项目还款、逾期等风险进行分析。
（2）遥感风控监测频率及监测内容
四、功能实现
本方案建设内容概括为“1数据服务+1平台+4场景+2端+N产品与获客渠道”，1数据服务是遥感数据分析服务，1平台是农业金融风险管理平台，4场景包括农户地块采集、产地数据分析、信贷全流程管理和风险预警在内的四大卫星遥感服务场景，2 端包括大屏可视化展示端和地块移动采集端，N 产品与获客渠道包括银保合作、政银合作和惠农服务。通过一个数据服务，提供地块级遥感分析数据辅助场景建设与应用，提升业务效率。通过一个平台，汇聚农户地块数据、遥感数据、信贷业务数据等。通过四个场景，将遥感数据全面应用于行内农业信贷全流程风控和贷款产品创新，积累农户地块数据，创新应用遥感数据。通过两端，提供移动采集端服务于信贷业务一线操作，通过大屏展示端全面展示农业信贷领域业务覆盖范围及服务情况。通过提供多个产品打通各类获客渠道。利用“1 服务提效率，1平台汇数据， 4场景拓应用，2端促服务，N 产品扩渠道”，辅助行内农业信贷业务开展工作，用大数据服务农贷智能风控。同时本平台为农户提供遥感数据服务，助力农业生产的同时积累农户数据，拓展银行获客渠道，实现一数多用，充分发挥遥感数据服务价值。
1、“1数据服务”：遥感数据分析服务
建立农业产业遥感数据资源池，数据类型涵盖作物分类、作物历史产量、作物长势分布、作物历史风险、种植适宜性等多类农业产业相关数据。为更好的服务于农业信贷产业，通过地块实时计算空间引擎，将客户移动端勾画地块与卫星遥感分析结果进行基于空间位置的几何相交运算，输出地块遥感对应值，进而增加矢量地块遥感属性。“遥感数据分析服务”通过将客户圈画地块数据与遥感空间数据进行空间叠加分析，按照四类场景生成地块级风控指标计算结果，服务于农业信贷业务。
2、“1平台”：农业金融风险管理平台
提供“农业金融风险管理平台”，实现“无接触”可视化的客户档案管理和贷后管理模式，提供区域级的业务监测分析页面，方便一览区域展业区特性及一键知区域价值波动风险。
提供业务级贷前分析与贷后监测的遥感产业因子可视化页面，贷前阶段对农产品真实性和价值进行分析，贷后阶段对农产品价值波动进行实时监控；提供业务级及区域级监测分析报告，通过遥感和气象分析报告辅助金融机构展业人员进行实时调查。
3、“三场景”：卫星遥感服务场景
（1）农户地块采集场景
针对农户地块采集场景，建设“地块采集 H5”，在贷款申请流程中嵌入地块采集环节，贷款客户通过点选地块获取卫星遥感额度。银行积累农户田块数据，建设农户地块基础库，通过“地块管理”WEB端对客户地块进行查看和管理。
（2）信贷全流程管理场景
针对信贷全流程管理场景，在贷前阶段通过获取客户地块基本信息和地块历史信息，与行内准入风控模型和测额授信模型相结合，实现卫星遥感放贷。同时，对成功授信客户，在贷后通过“遥感风险预警服务”和“遥感风险监测服务”推送地块异常预警信息和灾害预警信息，实现常态化贷后遥感监测预警。同时支持查看业务级贷前分析报告和贷后监测报告。
（3）产地数据分析场景
针对产地数据分析场景，结合作物及产地特征，提供作物历史产 量、种植历史风险、长势监测分析、种植适宜性等数据，辅助行内产业分析调查，创新产业特色贷款产品。
4、“两端”：卫星遥感服务移动端和大屏展示端
（1）大屏展示端
通过提供大屏可视化平台，实现客户地块管理、业务级遥感指标可视化、贷前贷后分析报告在线查看下载、区域产业分析数据查看。
（2）移动采集端
通过提供“地块采集 H5”与“农事服务H5”移动采集端，客户进行地块圈画，行内积累农户地块数据。
5、“N产品+获客渠道”：卫星遥感服务场景
支持为农户提供田块管理功能，帮助农户看长势、知天气、防灾 害，为农户或企业在种植过行程中提供助力，优化种植生产过程。同 时，收集农户种植信息，通过农户种植行为数据，合理分析农户的金 融需求，后续可为农户提供信用卡、资金结算、贷款等需求。
实现功能展示
一、地块管理
对自己客户进行客户级地块管理。基于地图形式，展示客户级地块的位置分布（支持项目筛选），点击具体的地块，可查看地块编号、地块面积、地块创建人、地块创建时间等信息，实现客户地块的可视化地图管理。可对客户所有地块进行展示，让客户资产一目了然。
二、项目管理
挖掘遥感数据价值，真实掌握客户种植真实性，（1）贷前：包括客户种植真实性、种植稳定性、种植类型及其历史产量，可视化提供更直观的贷前项目分析，多面评价客户地块种植真实性和地块种植效益，支持贷前分析指标参数自定义配置。（2）贷后：包括对种植区域内进行作物长势监测、作物产量预估和灾后损失评估等。同时通过长势监测和作物产量估算，提供作物全周期的生长监控，支持贷后分析指标参数自定义配置。
三、区域大屏
基于GIS地图，提供金融遥感服务覆盖区域基本情况一张图服务，涵盖客户地区分布、客户总量、贷款规模、种植面积、种植类型分析、区域长势监测分析、历史风险分析、气象灾害预报、市场价格行情走势、（单品筛选）产量年度分析、（单品筛选）周边主要产区产量走势对比、今日新增客户等数据服务。支持按区域、项目筛选，地图数据和统计数据连动展示。
四、地块勾画
提供地块采集服务，银行在贷款申请流程中嵌入地块采集环节，贷款农户理可在手机小程序或WEB端，通过“地块采集服务H5”进行地块勾画，完成对地块范围、地块所属地区、地块面积、地块创建人、地块创建时间、种植类型等基本种植属性信息录入采集；同时支持对已采集地块进行增加、删除、修改、查询操作，并支持信息真实性核查。同时，在H5在圈画地块支持在WEB端查看。
方案案例及效果
方案已成功在多个银行成功落地与业务应用，其中包括中国建设银行、中国邮政储蓄银行、交通银行、兴业银行和上海农商行银行等。
一、典型案例介绍
某农商银行“农业金融风险管理平台”项目。为了让更多的农户获得更便捷、精准的资金支持，该行坚持以客户为中心，以科技创新为第一生产力，推动产业链条整体价值提升，2022年该行农业金融科技融合项目第一批次顺利投产并全新上线“农业金融风险管理平台”，通过引入卫星遥感“新数据”， 建立农户时空资产数据库。在原有贷款申请流程中嵌入地块圈画，农户在贷款申请时仅需几分钟时间即可完成农地信息确认，获得专属遥感卫星农事服务。同时以土地卫星影像为数据样本，利用AI技术对农户贷款地块的卫星影像进行分析，自动识别出农户地块种植作物类型、作物历史产量、种植适宜性及种植历史风险，将农户土地遥感属性应用于授信分析，实现“天上星”说“地上话”。
当前已成功在陕西省洛川县落地。该项目中，卫星遥感服务为农户带来了一位天上的“田管家”，根据洛川县苹果种植农业主体的生产经营情况的差异性，提供更有针对性的金融服务。卫星遥感技术在陕西洛川的成功应用，为该行农业贷款提供了一种更为高效、客观的农业数据获取方式，同时，在数据获取成本上也有明显的优势，可大幅度减轻客户经理贷前调查，为贷后实地定期检查减负。
截至目前，该行在陕西洛川当地的农业产业链金融业务通过覆盖农户贷款资金使用、农业生产和农产品销售等各环节，借助上下游交易完整“串”起了种植户、化肥技术方、银行和收购商，已累计惠及果农3万余人，合计增收近4600万元。
（3）获取荣誉：通过引入卫星遥感，完善农贷风控策略，该创新落地项目已获得“金融科技创新应用最具社会效益案例”。
二、客户收益
（1）显著提升业务开展效率。通过卫星遥感技术实现全国大范围、精准动态监测，快速、高频识别农作物种类、长势信息。金融机构线上即可实时掌握农户种植情况，批量准入客户，显著提升展业效率。
（2）加强风险监测，防范农业金融风险。通过GIS遥感影像技术与大数据建模分析相融合，识别农村集体、农户的土地上农作物种植面积、种类、长势、病虫害、气象灾害、产量等情况，通过大数据建模分析实时掌握农业种植经营主体在每一个阶段的投入产出、农作物的估值等情况。基于以上技术金融机构可实时精准掌握农户种植情况和投入产出情况，支持贷前评估、贷中监管、贷后还款全流程风控，大幅提升种植业信贷风控能力与效率。
（3）优化农业金融业务开展模式，增强农户贷款获得感。与传统农业金融贷款流程冗长、过程复杂相比，农户通过手机进行贷款申请并圈画地块，实现“圈地测额”，优化农业金融业务开展模式。“耘信”通过大数据处理及分析技术，将卫星采集数据、摄像头、电子耳标等物联网设备采集数据的应用，实现数据信息采集、确认、溯源、验真，对生物资产进行实时自动的远程盘点与监控。在种植业中通过科技手段快速评估种植经营主体的经营情况、投入产出分析，通过大数据建模分析实时掌握农业种植经营主体在每一个阶段的投入产出、农作物的估值等情况，为解决农业生产经营主体融资难、融资贵难题打开了一扇新的大门，极大的增加农户贷款获得感。
方案未来展望
在乡村振兴的政策方向指导下，方案提升方向有以下两个方面：
1、搭建涉农政府数据+卫星遥感+农贷服务平台，丰富客户画像场景，进一步提升农户金融服务可得率和金融机构服务规模。目前方案中存在一定的局限性，一方面当前为金融机构提供的主要以科技公司掌握和生产的农业生产经营相关数据为主，该数据能够在一定程度上帮助金融机构准确的评估贷款农户种植历史情况和监测本年度种植风险情况，但是无法掌握人-地关系数据，即无法更加准确评估是否监测的地块为申请贷款农户地块。另一方面缺乏精准农户画像场景，目前方案中缺乏农户身份、补贴、农业保险、土地确权等多源数据，对于线下网点少、客户经理少、涉农信贷业务经验较少的金融机构，他们无法掌握目标客户分布信息，极大限制了涉农信贷业务发展。以上限制方案服务效果的数据，多数在涉农政府部门中均已经掌握，当前农业农村数据资源管理痛点在于要素庞杂、标准不易、来源多样、系统散乱、类型多样和整合困难，将涉农数据包含主体基本数据、农房数据、船舶渔具、土地权属、林权、农机、保单、补贴、遥感监测、风险等数据，通过数据接入、清洗，经由标准化处理和时空化处理，进行数据安全存储。将汇集的数据进行数据分析和归类，分为涉农主体的静态资产数据和动态资产数据，形成标准化用户数据的基本盘和资产数据表。基于底层用户数据进行数据分析和建模，进行涉农经营主体金融画像，通过不同主体的基本信息提取用户身份标签信息，如小农户、专业农户、家庭农场、农业企业、农业社会化服务组织等，能够覆盖主粮种植、经济作物种植、生猪养殖、其他畜禽类养殖、水产养殖等多种行业。
静态资产数据记录了一个用户基本资产数据，是当前金融机构常用的数据评价依据，但是很难掌握用户历史生产经营和本年度生产经营行为等数据，对于用户真实生产经营状况、风险不了解，是导致信用评价难的重要原因之一。作为本系统中重要的动态资产数据，卫星遥感技术可以回溯还原历史三年生产经营情况和实时监测本年度生产经营行为，能够很全面地体现用户的信用状况，将其打造成可信“工资单”和“经营分”，不断建立可用和完整的用户信用体系。
该方案基于金融惠农服务数据基座和精准农户画像，金融机构可以精准了解农户数据、差异化获客、便捷进件和提升全流程风控。建立金融超市生态服务，形成产品货架，向农户智能推荐推送各项金融服务。同时将用户各项贷款数据回传至平台，增加信用数据的累积和政府监管。
2、卫星遥感大数据技术赋能产业助农发展。除了为涉农主体提供直接的信贷服务外，本方案还能通过输出数字技术为农村产业发展赋能。授人以鱼，也要授人以渔，发展农村数字普惠金融能够充分发挥数字经济的长尾效应，通过技术赋能将数据潜在价值转化为实际业务价值，进而带动农业产业链各个环节的增值。如在本年度种植风险监测环节中，通过卫星遥感的全农作物生长周期高频监测，农户能够足不出户，及时了解农作物生长好坏情况，对于出现风险预警的地块可以进行精准的管理，提升管理效率；比如方案中的气象服务，能够结合农作物生产实际，提醒农户何时该打药、何时该收获，在农业精准生产、监测预警、风险评估方面提供辅助决策，让农业生产从“看天吃饭”到“知天而作”。
在市场需求预估方面，随着本方案在建设银行、邮储银行、兴业银行、上海农商行、交通银行、哈尔滨银行等多家金融机构的落地，在助力农贷创新发展、提升金融机构风控能力等方面起到较好效果。其他未引入本方案的金融机构，已经在接触或者立项引入，因此市场需求在持续增加，并且我们认为在乡村振兴、农业产业振兴的大背景下，涉农信贷的需求更加旺盛，本方案也会有更多的市场前景。