人工智能在农业上的应用有哪些

传统金融机构与互联网主体的融合度将加深，各类农村金融机构将愈发探索运用金融科技来控制作业成本，降低服务门槛，扩大客户服务范围，为客户群体提供在线、无抵押、高可得、小额分散的贷款服务等，满足客户群体“短、小、频、急”的金融需求。

在业内看来，数字技术对“三农”的赋能应有实质性的内涵与意义，一味的将数字技术与“三农”金融简单结合所耗费的成本可能要比借助技术所提升的效率还要高。

近些年，农村金融机构也在积极向数字化转型。《报告》也强调，农村金融机构短期要将更多注意力放到强化自身业务与风险管理能力上，并将这种自身能力提升转化为长远目标实现的基石；要长期在运营理念、服务方式等层面进行改革与提升。要尽快培养有关业务的人才队伍，建立业务拓展能力和风险管控能力，培育客户基础与分销渠道，为未来业务开展与扩张打下基础。

因“三农”的特殊属性，在传统的金融功能与模式之下所提供的服务，很难真正突破高成本、高风险、模式难寻等桎梏。因此，在探索服务“三农”的过程中，众多互联网机构开始尝试从底层构建“三农”金融服务体系，以脱贫攻坚、乡村振兴为目标，联动涉农企业，发展基于农业生产经营、农户消费等场景的场景化农村金融服务，以同时解决渠道与风控两大难题。

当前，以BATJ为代表的互联网企业在将发展目光转移到赋能实体时，令农村金融服务有了再进化的可能性。科技企业一方面将目光投向了农业生产环节，通过打通全产业链，整合AI、IoT、SaaS、机器人等技术，降低成本、提高效率，实现农牧产业的智能化、数字化和互联网化。

以种植为例，人工智能技术可以在农业种植中的种子检测、智能种植、土壤灌溉、作物监控等环节发挥作用，在有限的耕地增加农业产出，大幅提升农业产业链运行效率，优化资源配置效率。

特别是随着产业互联网时代的到来，以新技术赋能实体产业观念崛起，科技企业、互联网巨头纷纷转型，“三农”金融服务也迈向了精耕细作期。

《“三农”金融服务发展报告2019》（以下简称《报告》）中指出，我国目前已建立多层次的“三农”金融服务体系，“三农”金融服务愈发创新，广度和深度也在逐步提高。农村金融服务场景化发展加速，供给方式也越来越依赖于数字技术，体现在客户获取、数据分析、精准营销、风险管控、金融服务全流程管理的各个环节。

一直以来，普惠金融，特别是“三农”金融服务的难点在于风控。随着监管的日趋深入，不仅是对互联网金融平台、科技企业等开展了相关农村金融业务的平台，包括农商行、农信社等传统服务于“三农”的金融机构，防范化解业务风险，提升风险管理能力都是当务之急。

科技企业与金融机构首先要着力提升自身的风控能力和经营管理能力，尽快弥补短板，提高协调层次，理顺数据采集机制，完善风控体系，降低信息不对称性，提高客户信用信息的可获得性，以满足更大规模资产、更广业务种类的需要。

经历第四次工业革命的洗礼，传统的“三农”金融服务开始转向由信息技术驱动的更深层次的综合性金融服务方案，借助技术手段来寻找破解“三农”领域痛点与难点的方法。

无论是优化农业生产环节的效率，还是重塑农业产业链的运行逻辑，随着互联网、人工智能等技术的迭代升级并与农业产业相融合，数字技术所带来的已不仅是简单的帮助农资、资金的撮合，更多的是更加深度的对产业底层的塑造和介入。