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一、“种粮大户都缺钱，规模越大越缺钱”
故事要从2016年说起。
在距离江西省南昌市2小时车程的余干县，40岁的杨作波流转了村里375亩土地，成为了一名新型职业农民。
成为一名农户并没有他想象中的那么美好。尽管年水稻亩产千斤，杨师傅仍然需要为资金周转而惶惑伤脑。
究其原因，一方面中国农村地广人稀，银行网点不足，农村金融的“最后一公里”一直是金融行业的难题；另一方面，传统信贷流程繁琐，一套手续下来，“黄花菜都凉了”。
“向银行贷款递交完材料，还要等上好几个礼拜。”杨作波感叹。
但农作物是不等时间的！
同样的难题也摆在了刘迎锋的面前，一位来自江西省宜春市狮子村的年轻妈妈，她会重蹈杨作波的境遇吗？
2016年，32岁的刘迎锋为了方便照顾孩子，在外漂泊多年的她回到了自己久别的故乡狮子村成为了一名农户。未曾想到，迎接她的将是一趟趟辗转迂回的贷款之路。
2017年，刘迎锋种植了170亩地，勤奋的她在接下来三年时间里便开启了亩数扩展之路：2018年300亩，2019年580亩，到了2020年她的种植面积更是达到了惊人的2000亩。
“我就是趁年轻多拼一把努力干，只要有那个能力，尽自己能力所及去做自己想去做的事情。”朴实的她如此说道。这又何尝不是广大农户的心声？
然而随着种植面试的不断扩展，田租费、 种子化肥采购、雇佣工人劳务费等需要的资金成了横亘在她面前的一座大山。
为了解决资金问题，刘迎锋找到了农资服务部，尽管她有农村合作社的营业执照，但因为她嫁到湖南，户口也跟着迁过去了，合作社执照和田租合同都写了父亲的名字。但在贷款时因为父亲年纪超过了60岁，最终也没有办法贷款。
传统的调查办法让银行很难了解农户有多少资产，比如耕地到底产量多少，价值多少。另一方面，人工勘查的成本又太高，这就导致了农商行贷款需要有人给你做信用背书，签字，盖章，要村委会的证明等一系列繁琐的流程。
“种粮大户都缺钱，规模越大越缺钱！因为没有抵押物，银行不敢相信我。” 刘迎锋只能一声叹息。
没有资金的支撑就只能缩减种植面积了，刘迎锋似乎没有选择的余地。
某种程度上，杨作波和刘迎锋所面临的困境也是中国所有农户面临的困境。
那么，有没有一种方法能够高效快速地知道“农户有地，地在哪里，种什么东西”，然后根据人地物的统一预估产量和价值，以此给农户提供方便快捷的贷款呢？
二、当农村信贷遇上卫星遥感
2019年5月份，网商银行农村金融首席算法专家王剑接到了解决经营性农户贷款难的任务。那时他还没意识到这将会是一场“靠天吃饭”的技术变革。
众所周知，农户最主要的经营信息是种植收入，传统收集信息主要是通过线下人工地调的方式。这种方式不仅效率低、成本高，而且难以规模化，这也是一直限制农村金融发展的一个主要原因。
王剑首先要解决的是规模化问题。
一开始，他想过开发一个小程序，让农户自己拍图片以获取更清晰的图像，但对于种植大户来说这太不现实了。第二是无人机操作，这个一方面成本比较大，另外不同的人操作无人机获得的图像不一样，难以实现一致性。最重要的是，这些都解决不了规模化的问题，难以很快复制，收集上来的信息可能存在不客观的问题。
开会讨论，头脑风暴，王剑和他的团队画满了一个又一个黑板，答案依旧没有显示在字里行间。一个方程式若是无解，那么花再多的时间演算也是白费力气。
王剑手里的方程式有解吗？
那天晚上还是一如既往的平静，充满了焦虑和迷惑，直到“超级无人机”这个想法的出现打破了沉寂。
“有没有办法用超级无人机？不仅看到的面积大，而且每次角度都一致，图片也清晰。那不就是天上的卫星吗？天上的卫星就是天眼模式，一天能够绕地球好几圈”。
这个想法冒出的时候，王剑们兴奋了一晚上，又洋洋洒洒地画满了整个黑板。
方程式的解有了并不意味着问题解决了，能够落地应用才有价值。
卫星遥感技术在保险、期货领域都有所应用，但是在农村信贷领域是从来没有过的，不能“站在巨人的肩上”，那就只能做第一个吃螃蟹的人。
螃蟹不是那么容易吃到的，背后是接踵而来的技术难题。
王剑的初衷是想规模化解决这个问题，如果只能做一两个县或者一两个省，那这个事情意义就不大。但是做那么大覆盖面的话，识别那么大覆盖面农作物会是非常大的难题。
一是全国农作物品种复杂，比如黑龙江的稻谷和南方的稻谷可能品种不一样，光谱特征也不一样，存在同物异谱问题。并且，全国地形地貌、气象等差异较大，这都增加了精准识别农作物的难度。
另一方面，由于风控的时效性要求，希望实时看这块地，相当于有天眼模式一直盯着这块地看。那么就需要高频地识别所有县域的种植情况，对计算能力都提出了很大挑战。
怎么办？
“我们今天就要做人家做不到，特别有挑战的，要不然要我们干嘛”， 王剑打定主意迎难而上。
通过跟业务同事的配合，找当地服务商做线下校验，亲自去农户田里实地校验，反复的测试、圈地、校验模型，不断地深化迭代。并且借助蚂蚁集团、网商银行积累多年的云计算、人工智能等能力，对以上问题逐个攻克，最终实现了农作物识别准确率在93%以上，达到了业界领先水平。
具体来说，网商银行利用卫星遥感影像的光谱识别技术，识别这片稻田的作物类型、生长情况。以三天为周期，更新卫星影像和识别结果，通过对图像的分析，能分辨出水稻、玉米和小麦的区别，并能找到地里的花生和烟草，准确率在百分之九十以上。
卫星遥感技术如同及时雨一般，洒在了干涸的农村田地里，把“靠天吃饭”的风险降到了最小。
三、“靠天吃饭”的技术变革
在杨作波收到贷款额度的那个夏天，他没有想到的是，帮他贷到款的，是天上的卫星。
去年6月，他通过支付宝上的小程序，在手机地图上描点，划定自家的水稻田，接着卫星就通过遥感图像，识别这片稻田的作物类型、生长情况，结合气候、行业等情况，经过交叉验证，系统就能预估产量和价值，从而向其提供合理的信贷支持。他用申请到的33万元贷款交租金、买农药、买化肥、买种子，一年收入80万元，纯利润达到20万元。
杨作波也因此成为了第一个通过小程序和网商银行卫星遥感技术获得贷款的农户。
种粮大户刘迎锋也等来了她的“及时雨”。今年9月，她在手机上标注了自己的地块，几分钟后，35万元贷款就到账了。利用这笔贷款，刘迎锋迅速解决了种子化肥采购和雇佣工人劳务费问题。
卫星遥感技术服务于种植业只是一个开始，未来几年网商银行将逐步打开服务于养殖业、设施农业、产品流通等，最终解决农村金融的“最后一公里”的难题。
正如中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉所言，“这是近年来农村信贷在技术领域的一次重大突破，对于解决农户贷款难的世界级难题，将提供可行的技术路径。”
作为中国第一批试点开业的互联网银行，也是中国第一家将核心系统架构在金融云上、没有线下网点的银行，网商银行始终专注为更多小微企业和个人经营者提供金融服务。
目前，网商银行无接触贷款，累计服务过的小微经营者已超过2900万，他们户均贷款3.6万，80%过去从未获得银行贷款。
马云曾说，如果把资金比喻成水，大企业比如成树，银行发放贷款就好比一个农夫挑水来浇灌这些树，我国的中小企业就好像无边草原上的草。如果还是让农夫来浇灌，是不切实际的，要解决广大中小企业的融资之渴，就必须建立水利工程，挖水渠、铺水管，进行系统性灌溉。网商银行做的便是利用互联网和数据技术的优势，搭建工程灌溉小草，解决广大中小企业的融资之渴。
2019年，全国超过一半小店都获得了网商银行的贷款额度，做生意更有底气。2020年，网商银行计划让小店的贷款可获得率再提升20%，让七成小店有额度。
在网商银行成立五周年大会上，网商银行行长金晓龙表示，网商银行“服务小微”的定位依然不变。
将卫星遥感技术首次应用于农村信贷，是一场“靠天吃饭”的技术变革，更是一个关于初衷和使命的故事。
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