EOS Data Analytics引入卫星监测解决方案，帮助农业银行进行贷款风险评估

用于远程监测农田的卫星图像分析工具提供了关于作物状况的关键信息，可用于衡量农场的生产力，从而衡量农民的还款能力。

农业增长是消除极端贫困、支持家庭(特别是在发展中国家)和养活不断增长的世界人口(预计2022年将达到80亿，2050年将达到97亿)的最可行途径之一。根据世界银行的报告，与其他行业相比，发展农业在增加最贫困人口收入方面的效率要高出两到四倍。

在农业贷款项目中获得信贷是刺激部门增长的措施之一:农民总是有动力最大限度地提高土地的生产力和盈利能力，因为他们的福祉取决于此。然而，他们可能没有足够的储蓄来购买更新的机器，购买投入物或种子，或采用有助于优化农场管理的技术。对一些人来说，获得农业信贷是扩大或创新农业经济的唯一机会。

反过来，金融机构必须确保农产品生产者有资格获得贷款，以最大限度地降低信用违约风险。换句话说，贷款机构需要评估潜在借款人是否能够获得足够的贷款来满足他们的需求，并完全偿还信贷资金。对农场盈利能力和种植能力的评估通常包括检查有关农场管理和收入历史的文件，如果信息不充分，则进行现场实地检查。审查和核实文件需要花费大量时间，而且访问农场的成本可能占到贷款规模本身的很大一部分(如果我们谈论的是针对小农的信贷)。尽管如此，银行还是会投入时间和金钱进行与贷款申请相关的检查，因为他们希望避免两个主要风险:

• 关于农场活动的不准确记录
• 关于农作物产量和农场利润的虚假文件

幸运的是，采用现代技术可以使农业银行摆脱传统的贷款风险评估数据收集和验证方法。

“基于卫星图像分析的现场监测，以及对当前和历史农艺、天气和土壤湿度数据的分析，可以帮助贷款发行商了解有关农场过去的表现，甚至估计其在当前和未来生长季节的产量，从而做出明智的决定。EOS数据分析“主要工具EOSDA作物监测将这些点连接起来，提供360°农场运营视图，从而减少银行的工作量。”说Brijesh Thoppil, EOS Data Analytics战略合作伙伴负责人．

EOSDA作物监测的功能银行家可以用来支持贷款风险评估

该平台由机器和深度学习算法驱动，可以处理和解释多个数据点，并为用户提供关于作物植被和土壤状况的分析。

控件可以快速获取基本的场信息场排行榜-根据最近NDVI(归一化植被指数)显著变化对农田进行分类的特征。可以按作物类型、位置、区域、组、图像日期、当前索引值和值变化对字段进行分组。

历史轮作数据自2016年以来，在同一块土地上种植几个季节的作物类型的信息也将派上用场。用户可以访问播种日期、天气数据和感兴趣地区的植被指数值。由于作物轮作对保持土壤健康至关重要，银行可以利用它来评估农场的生产力潜力。

EOSDA作物监测也是一个来源吗历史天气而且现场产能数据．此外，平台包含土壤湿度数据(基于土壤中水分与整个土壤体积的比例)，乌克兰、哈萨克斯坦、巴西、加拿大、澳大利亚、美国、阿根廷、尼日利亚和俄罗斯自2015年以来的数据。

利用上述数据，银行可以预测收益率，并根据预测结果决定是否提供融资和贷款金额。如果需要，公司可以进行定制产量预测项目。

如何开始使用EOSDA作物监测贷款风险评估

农业银行有两种合作伙伴选择:

• 订阅EOSDA作物监测从监测5000公顷的包开始
• 发展白色的标签基于EOSDA作物监测的平台准备转售给客户。根据自定义级别和服务数量，有基本和高级白标签选项。

不论选择了什么选项，见解都从何而来EOSDA作物监测将帮助金融机构:

• 通过避免农场访问(侦察)，减少贷款处理的时间和金钱
• 鸟瞰农场当前和过去可能影响产量的活动
• 交叉核对农场管理和绩效文件中的信息
• 用统计数据证明贷款决策
• 实施自定义产量预测和作物分类项目

EOS数据分析渴望通过提供卫星分析解决方案，使全球政府和商业农业贷款项目的运行和参与更加顺利。最后，简化农业贷款申请审查可能有助于繁荣农业，银行业的动态增长:农民将获得融资，以维护、改善设备或扩大他们的农场，而银行将通过能够在特定时期达成更多交易来增加收入。万博app手机版下载