获得信贷是全球农民面临的一项挑战，尽管各方已努力解决这一问题，印度的信贷缺口依然很大。
该国近43%的劳动力从事农业，但大多数人仍无法获得基于信用评分的贷款体系。
在印度食品创新中心旗下的一个项目将利用地理空间数据建立农业信贷评分，并推动数字化农业贷款解决方案。
获得信贷对全球农民，特别是小农和边际农户而言都是一项重大挑战。在发展中国家，这一问题更为严重，其中约80%的小农户无法获得信贷，这是粮农组织的报告所指出的。
这一信贷缺口的影响深远，导致农业生产率降低、新技术采用有限，并使农民收入减少。
近年来，全球农业领域数字技术迅速发展，为应对这一信贷挑战提供了契机。然而，在印度，农民在获取信贷方面仍面临重大障碍，偏远和农村地区尤为突出。
政府已采取措施应对这一问题，包括实施宽松政策，加快农民生产者组织（FPO）的资金拨付，确保金融机构的流动性，并实施Kisan信用卡计划，以及其他措施。然而，信贷缺口依然很大，亟待弥合。银行与农民之间存在信息鸿沟，需要创新的数字化解决方案来加以克服。
农民难以获得信用评分
农业在印度具有极其重要的地位，吸纳了全国总劳动力的约43%。然而，目前基于信用评分的体系难以广泛用于发放农业贷款。
《2019年农业信贷审查内部工作组报告》强调，需要创新的数字化解决方案，以结构化和适当的方式，将被排除在外的家庭纳入机构信贷体系。
农民难以获得信贷和信用评分，原因在于缺乏与农场支出、收入和盈余相关的正式财务记录。此外，缺乏信用历史信息，以及农村地区缺少信用参考机构，也阻碍了借款人信息的收集与存储。
尽管存在这些挑战，银行已为农业融资建立了健全的贷款处理体系。
然而，银行和其他金融机构所采用的繁复流程，包括对农场进行实地核验和核实土地所有权声明，构成了重大挑战。核实这些事项需要大量时间和财务资源。因此，由于缺乏真实的土地档案和信用历史信息，许多农民贷款仍未能完成处理。
此外，即使农民确实获得了贷款，农业活动也可能未按计划进行。一些农民申请用于特定作物、信贷额度较高的贷款，最终却种植了其他作物。在某些情况下，借款人将贷款资金挪作家庭应急之用，或外部事件对项目造成了不利影响。
鉴于上述挑战，显然亟需创新的数字化解决方案，以促进印度农民获得信贷。此类解决方案不仅能够弥合信贷缺口，还能应对与核实流程相关的复杂问题，并确保贷款资金得到妥善使用。通过利用技术和数据，农业部门可以充分释放农民的潜力，并推动其整体经济增长与发展。
农业数字化贷款解决方案
为简化农业贷款发放流程、减少实地走访并防止贷款挪用，农业科技公司Skymet Weather提出数字化农业贷款解决方案，通过农业信贷评分，为新办理Kisan信用卡或续期KCC及其他贷款提供审批支持。
这一创新数字化解决方案旨在提供可靠数据，以便简便地发放贷款，并能够识别欺诈行为、辨别虚假土地所有权和种植作物，防止农民挪用资金。通过减少贷款处理阶段的人工干预，该方案将提高效率并减少延误。
所生成的报告将包括农民三年的种植历史信息及其农场预期产量。报告还将显示相邻地块及其测量编号，使测量人员能够识别虚假的土地所有权声明。
地理空间数据助力农业贷款转型
马哈拉施特拉邦……
食品创新中心是一个多方参与、以市场为基础的合作平台，旨在加强本地创新生态系统，以可持续方式加速创新，最终目标是推动粮食体系转型。由该中心促成的合作借助先进技术，以提升农业实践水平并支持农民。
作为该中心推动的公私合作项目之一，将通过整合多种数据来源生成农场评分，这些数据包括土地测量编号以及农民过去三年的种植历史。
农田的地理围栏图片还将叠加在地籍图上（地籍图显示土地边界），以进行全面分析和决策。政府希望借助这些数字化工具，提高农业生产率，并增强中央邦农民的能力。
农业贷款为农民和银行带来的益处
根据所获得的农业信贷评分，贷款机构可以联系这些农民，提供多种类型的农业贷款，例如购买农机和牲畜（牛、山羊等）、建设灌溉设施、修建水井和仓库等。
此外，用于贷款承保的同一平台还可用于监测信贷健康状况并协助追偿。例如，遥感数据集被用于在贷款发放后监测农田，提供作物类型信息。
与此同时，通过内部开发的移动应用程序，以及基于开源卫星光学和微波数据集，收集全面的田间图片和地面控制点。这些数据可用于实施基于机器学习的及传统的监督作物分类方法。
通过运用这些数字化农业贷款解决方案，农民可从高效的贷款处理、更多的信贷获取渠道以及对其农业活动的更完善监测中受益。
这一综合方法有望变革农民的农业贷款格局，并推动印度农业部门的发展与增长。
如需了解该项目或食品创新中心的更多信息，请联系 foodinnovationhubs@weforum.org
