衛(wèi)星遙感在金融行業(yè)的應(yīng)用

文 | 劉雨婷 俞雷

北京四象愛數(shù)科技有限公司

一、引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)航天服務(wù)的不斷進步，衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)正逐漸成為金融領(lǐng)域新的數(shù)據(jù)信息來源，在貸前/保前盡調(diào)、貸后/保后監(jiān)測、宏觀經(jīng)濟分析、市場價格判斷等環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用。對于金融機構(gòu)而言，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)可以為業(yè)務(wù)和投資決策提供重要的輔助依據(jù)，也可作為構(gòu)建其價值分析模型的重要基礎(chǔ)。相比于其他傳統(tǒng)調(diào)研方式，衛(wèi)星遙感應(yīng)用在信息全面、獲取數(shù)據(jù)速度快、數(shù)據(jù)客觀真實、歷史可回溯等幾個方面的突出特點，是其服務(wù)金融行業(yè)的核心技術(shù)優(yōu)勢。

二、金融行業(yè)需要衛(wèi)星遙感應(yīng)用服務(wù)

1.實體經(jīng)濟的真實情況是投資獲益的基本

金融行業(yè)的本質(zhì)，是具有中介性質(zhì)的現(xiàn)代服務(wù)，其所有工作都是圍繞著實體經(jīng)濟的發(fā)展變化而展開。各類金融產(chǎn)品的定價，不僅反映了與產(chǎn)品掛鉤的實體經(jīng)濟的當(dāng)前價值，也包含了市場對于其未來資產(chǎn)價值走向的預(yù)期。因此，對于所有參與金融市場活動的機構(gòu)和個人而言，如何更好地探知實體資產(chǎn)的真實全貌，如何更準(zhǔn)確判斷未來趨勢，如何更早地發(fā)現(xiàn)風(fēng)險防范損失，是永恒不變的話題。例如，銀行向一家企業(yè)提供的貸款額度和利率，是出于對該企業(yè)資產(chǎn)價值、未來業(yè)務(wù)發(fā)展、還款能力和違約風(fēng)險的綜合判斷。保險公司為某一資產(chǎn)提供的保單費率，也是基于大數(shù)法則對該類資產(chǎn)未來遭受損失的概率進行計算后得出。股票、債券、期貨等公開交易的金融產(chǎn)品，更是集中體現(xiàn)了與之相掛鉤的宏觀經(jīng)濟、行業(yè)趨勢、企業(yè)自身發(fā)展情況、大宗商品供需關(guān)系等各類影響因素。買者認(rèn)為價格會漲，賣者認(rèn)為價格會跌，背后往往是因為買賣雙方基于不同的信息而產(chǎn)生了不同的判斷。而市場價格無論中間受到何種信息干擾，最終還是會趨向于反映實體經(jīng)濟的真實情況，使得判斷準(zhǔn)確的一方從交易中獲得收益。

2.另類數(shù)據(jù)創(chuàng)造更高的收益

在過去科技手段相對有限的年代，金融機構(gòu)在進行交易定價和分析判斷時，主要依賴的是對過往經(jīng)濟周期規(guī)律的研究經(jīng)驗、政府和協(xié)會等官方機構(gòu)發(fā)布的各類統(tǒng)計數(shù)據(jù)、企業(yè)自己發(fā)布的財務(wù)數(shù)據(jù)信息以及市場上的交易信息，這些被統(tǒng)稱為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。但是，由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計過程相對復(fù)雜緩慢，且包含大量因統(tǒng)計口徑和人為因素所導(dǎo)致的誤差，導(dǎo)致其在發(fā)布時就已經(jīng)顯著落后于實體經(jīng)濟的最新狀態(tài)，而且很容易偏離真實情況或以偏概全，導(dǎo)致金融機構(gòu)因誤判而錯失業(yè)務(wù)投資機會，或遭受巨額損失。

隨著金融市場的發(fā)展以及市場有效性不斷增強，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)所蘊含的信息價值已經(jīng)被各家金融機構(gòu)研究透徹，一經(jīng)披露立刻會傳導(dǎo)到市場價格上。市場投資者越來越難以獲取超額收益，不得不把目光投向了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)以外的信息來源，期望通過“小道消息”更早地洞察市場，這些區(qū)別于以往傳統(tǒng)財報、盈利等傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)且有利于投資決策的數(shù)據(jù)被統(tǒng)稱為另類數(shù)據(jù)。作為大數(shù)據(jù)的一種，另類數(shù)據(jù)往往數(shù)據(jù)量龐大、時效性高、頻次高、種類繁雜。其獲取大多依賴新一代信息技術(shù)，無法通過公開途徑免費獲得，處理和解譯的難度顯著高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。但與成本相對應(yīng)的，另類數(shù)據(jù)所創(chuàng)造的超額收益機會也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。

常見的另類數(shù)據(jù)一般可分為三類。一是個人數(shù)據(jù)，如手機信令、APP 瀏覽記錄、個人身份信息、消費記錄、就醫(yī)和體檢記錄、行動軌跡等，這類信息受到個人信息安全保護法的嚴(yán)格保護，在各個國家都屬于非常難以獲取的數(shù)據(jù)類型，通常只掌握在政府部門和少數(shù)超大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)運營商的手里（如銀聯(lián)、微信、滴滴等）。二是企業(yè)數(shù)據(jù)，如企業(yè)的單日流水、客單價、生產(chǎn)周期、庫存周轉(zhuǎn)率等各類企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)因為過于細(xì)節(jié)且有可能涉及到商業(yè)機密，企業(yè)通常不會在財報上對外披露，但相比于財務(wù)數(shù)據(jù)可以更好地反映真實經(jīng)營情況。三是地區(qū)及行業(yè)數(shù)據(jù)，如某一國家或地區(qū)的消費品價格、交通物流數(shù)據(jù)、商品供應(yīng)和需求變化情況、土地拍賣價格、工程建設(shè)投入等。這些數(shù)據(jù)所覆蓋的地區(qū)范圍更大，包含的信息更為豐富，對于研究宏觀經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的金融從業(yè)者來說至關(guān)重要，是其預(yù)判市場周期的核心分析基礎(chǔ)。雖然政府部門會發(fā)布其中一部分，但更新頻率以季度甚至年度計，大幅落后于實際經(jīng)濟活動變化，而且各個地區(qū)、行業(yè)和國家的統(tǒng)計口徑都不統(tǒng)一。另外還有很多數(shù)據(jù)政府并不公布，需要金融機構(gòu)自己調(diào)研獲取。

3.衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)金融行業(yè)優(yōu)勢顯著

早期國內(nèi)金融機構(gòu)收集另類數(shù)據(jù)主要以現(xiàn)場調(diào)查、隨機抽樣、人員走訪等方式為主，近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)、大模型等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展，金融行業(yè)所能夠使用的信息收集手段在不斷增強，各家機構(gòu)為了保持自身行業(yè)地位和競爭力，不斷追求“更快、更準(zhǔn)、更全面”的信息獲取和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在金融科技創(chuàng)新方面投入了大量人力物力。衛(wèi)星遙感技術(shù)作為目前對地觀測范圍最大、地表信息獲取效率最高、數(shù)據(jù)內(nèi)容最為豐富的信息收集手段之一，不僅解決了傳統(tǒng)調(diào)研方式周期長、干擾因素多、樣本量不足、不夠客觀中立等問題，還突破了國別和地域限制，大大提高了金融機構(gòu)對于全球?qū)嶓w經(jīng)濟分析判斷的準(zhǔn)確度，顯著降低了信息獲取難度和成本，增強了其擴展全球范圍業(yè)務(wù)的能力?；谶@些特性，衛(wèi)星遙感技術(shù)在服務(wù)金融行業(yè)方面具備得天獨厚的優(yōu)勢，也正在被越來越多的金融機構(gòu)所使用和重視。

三、衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)在歐美發(fā)達(dá)國家金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.歐美金融市場經(jīng)歷遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用快速增長

得益于更加發(fā)達(dá)的金融市場體系以及更早發(fā)展的商業(yè)航天產(chǎn)業(yè)，衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)服務(wù)于金融行業(yè)在歐美已經(jīng)有近10 年的發(fā)展歷史。在發(fā)展早期，遙感衛(wèi)星技術(shù)在歐美市場也面臨過時空分辨率不足、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性缺乏驗證、成本過高等問題，但隨著上游數(shù)據(jù)源的快速建立，應(yīng)用產(chǎn)品的數(shù)量和質(zhì)量得到了迅速提升，并逐漸成為銀行、保險公司以及投資機構(gòu)的業(yè)務(wù)剛需。

2014 年，Remote Sens雜志發(fā)布統(tǒng)計報告顯示，當(dāng)年全球農(nóng)業(yè)保險市場保費規(guī)模約125 億美元，這其中宣稱對遙感衛(wèi)星技術(shù)感興趣者眾多，但實際使用的公司屈指可數(shù)。該報告認(rèn)為，遙感衛(wèi)星在當(dāng)時沒有發(fā)揮出很大應(yīng)用價值的主要原因在于：受限于時空分辨率和用戶預(yù)算成本等因素，遙感衛(wèi)星所獲取的信息與保險公司想要了解的情況存在一定差距，往往是間接證據(jù)而非直接證據(jù)，導(dǎo)致保險公司對于這一技術(shù)的可靠性和易用性存在疑慮。同時，衛(wèi)星數(shù)量不足導(dǎo)致服務(wù)不及時、覆蓋頻次偏低，也是限制這一技術(shù)發(fā)展的主要原因。

然而僅僅4 年之后，國際農(nóng)業(yè)發(fā)展基金（聯(lián)合國系統(tǒng)專門向發(fā)展中成員國提供糧食和農(nóng)業(yè)發(fā)展貸款的金融機構(gòu)）于2018 年專門起草了一份報告，對遙感衛(wèi)星技術(shù)在農(nóng)業(yè)保險中的應(yīng)用前景給出了非常樂觀的判斷。報告指出，雖然在北美等地區(qū)已實現(xiàn)了大規(guī)模機械農(nóng)場作業(yè)，但在非洲和亞洲地區(qū)，仍分別有70%和80%的農(nóng)產(chǎn)品是由零散的小農(nóng)戶提供，對應(yīng)潛在的農(nóng)業(yè)保險市場規(guī)模約830 億美元/年。但由于這些小農(nóng)戶的田地分散、歷史數(shù)據(jù)缺失，現(xiàn)場調(diào)查困難，導(dǎo)致其難以真正獲得農(nóng)業(yè)保險服務(wù)。為了搶占這一市場，各國保險公司正在努力引入新一代信息技術(shù)，并通過發(fā)展指數(shù)型保險產(chǎn)品來發(fā)揮保險公司在大數(shù)據(jù)獲取方面的技術(shù)優(yōu)勢，降低精細(xì)化理賠所帶來的高額成本。其中，遙感衛(wèi)星技術(shù)因其在全球覆蓋、歷史數(shù)據(jù)、快速災(zāi)害定損方面的突出優(yōu)勢，已成為農(nóng)業(yè)指數(shù)型保險產(chǎn)品定價過程中非常重要且不可缺失的一環(huán)。

至2020 年前后，國際商業(yè)遙感衛(wèi)星技術(shù)已從傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險擴展到工程、巨災(zāi)等其他保險領(lǐng)域及銀行服務(wù)，使用者也從少數(shù)歐美發(fā)達(dá)市場擴散到其他新興市場國家。2021 年，ICICI 銀行成為了印度首個將遙感衛(wèi)星技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)貸款授信的銀行機構(gòu)。

2.遙感數(shù)據(jù)金融服務(wù)領(lǐng)域從銀行保險擴大到證券投資

遙感衛(wèi)星技術(shù)在國際金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用同樣也始于2014 年——美國遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)公司Orbital Insight 在2014 年9 月首次嘗試通過衛(wèi)星圖像分析停車場中的車輛狀況、數(shù)量和時段，來觀察并分析每個零售商的停車情況（圖1）?；趯α_斯百貨停車場的歷史數(shù)據(jù)進行分析，Orbital Insight 大膽對該公司2014 年第三季度銷售額進行了預(yù)測。幾周后當(dāng)羅斯百貨公布財報時，實際數(shù)據(jù)與Orbital Insight 的預(yù)測值高度吻合，立刻點燃了投資市場對于衛(wèi)星數(shù)據(jù)價值的極大熱情和關(guān)注。Orbital Insight 的這款零售商數(shù)據(jù)產(chǎn)品也成為了歐美金融市場首個以衛(wèi)星遙感為基礎(chǔ)的應(yīng)用產(chǎn)品，并持續(xù)服務(wù)至今。目前該產(chǎn)品追蹤的連鎖零售商已多達(dá)近百家，覆蓋全美100 多萬個室外停車場，對于關(guān)注美股零售企業(yè)的分析師、交易員、基金經(jīng)理來說已成為不可或缺的決策參考。同時，由于該數(shù)據(jù)不僅可以反映該零售商的客流量和銷售能力，還能對該地區(qū)的零售業(yè)整體發(fā)展水平進行評估，對于研究美國第三產(chǎn)業(yè)的智庫和經(jīng)濟學(xué)者而言也具有很高的使用價值。

圖1 美國遙感公司Orbital Insight 對北美倉儲賣場停車場的監(jiān)測影像

除了服務(wù)股票市場之外，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在國際期貨投資市場也開始大顯身手。美國目前已有多家商業(yè)遙感衛(wèi)星應(yīng)用公司推出了針對黃金、原油等重要大宗商品的監(jiān)測服務(wù)產(chǎn)品。這些公司利用高分辨率的光學(xué)及雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對全球主要的金礦開采情況、黃金精煉廠的運營生產(chǎn)情況、商業(yè)原油庫存地的儲油罐數(shù)量及儲量情況進行定性和定量分析，從供應(yīng)端變化推測未來市場走勢和期貨價格的波動。這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品不僅更新時間明顯早于政府發(fā)布的官方數(shù)據(jù)，而且涵蓋更多細(xì)節(jié)信息，對于期貨投資者來說至關(guān)重要。特別是在疫情期間，在全球供應(yīng)鏈面臨諸多不確定因素、大宗商品價格波動劇烈的情況下，美國對沖基金等大型期貨投資機構(gòu)多次利用遙感衛(wèi)星技術(shù)，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)大宗商品全球供應(yīng)鏈的變化拐點，獲取了極高的投資回報。根據(jù)安永發(fā)布的全球資產(chǎn)管理行業(yè)調(diào)研報告顯示，經(jīng)過數(shù)年的快速發(fā)展，至2019 年已有約12%的歐美買方金融機構(gòu)開始使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為其決策依據(jù)，且用戶數(shù)量持續(xù)以兩位數(shù)的增速不斷增長。

3.多家衛(wèi)星遙感公司涉足金融服務(wù)

根據(jù)美國衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)協(xié)會（SIA）最新發(fā)布的報告，2022年全球衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)收入規(guī)模已達(dá)到3840億美元，其中衛(wèi)星應(yīng)用服務(wù)的經(jīng)濟規(guī)模約為1133 億美元，約有800 多顆主要由商業(yè)運營商控制的遙感衛(wèi)星繞地球運行。經(jīng)過近10 年的產(chǎn)品打磨，同時依托于發(fā)達(dá)的金融市場和充沛的遙感數(shù)據(jù)供應(yīng)，多家遙感應(yīng)用公司如Satellogic、BlackSky Technology、Spire Global 目前均已涉足于金融領(lǐng)域服務(wù)。擁有“鴿群”星座的美國Planet 公司更是將“地球數(shù)據(jù)的彭博終端”作為自身定位，將金融行業(yè)特別是金融投資機構(gòu)作為其重點服務(wù)對象。此外，像Genscape、RS Metrics 等以金融數(shù)據(jù)分析為主的公司也紛紛擴展信息獲取的技術(shù)手段，將基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的行業(yè)情報服務(wù)作為其主打產(chǎn)品。Maxar Techonologies、Airbus 等體量龐大的太空技術(shù)公司目前仍以軍方和政府領(lǐng)域為主要應(yīng)用業(yè)務(wù)導(dǎo)向，但金融機構(gòu)客戶是其基礎(chǔ)影像產(chǎn)品的重要采購方之一。

四、衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)在國內(nèi)金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.銀行業(yè)和保險業(yè)紛紛布局衛(wèi)星遙感應(yīng)用

根據(jù)北京金融科技聯(lián)盟專委會在2023 年發(fā)布的行業(yè)研究報告顯示，其調(diào)研的24 家機構(gòu)中有12家銀行機構(gòu)和4 家保險機構(gòu)啟動了衛(wèi)星遙感應(yīng)用相關(guān)布局，在所有調(diào)研機構(gòu)中占比達(dá)到了68%。各家機構(gòu)使用衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)的原因包括：提升貸前、保前的風(fēng)險評估能力；部分替代一線員工的現(xiàn)場調(diào)查工作，或提高其工作效率；提高貸后、保后的風(fēng)險管理水平和服務(wù)響應(yīng)速度；提升客戶體驗和售后服務(wù)內(nèi)容；激發(fā)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和行業(yè)競爭力等。其中，最早啟動衛(wèi)星遙感相關(guān)項目的機構(gòu)是中國人民保險集團（2009 年啟動了衛(wèi)星遙感在主糧農(nóng)業(yè)保險的承保驗標(biāo)應(yīng)用項目），其獲取的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)也主要來源于體制內(nèi)單位。隨著國家放開商業(yè)航天產(chǎn)業(yè)政策，衛(wèi)星遙感的商業(yè)化數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)開始涌現(xiàn)，其他銀行保險機構(gòu)在2019 年之后陸續(xù)開始了在衛(wèi)星遙感應(yīng)用方面的嘗試和探索。

在應(yīng)用領(lǐng)域方面，農(nóng)業(yè)、能源、自然資源的測量監(jiān)管，工業(yè)工程進度的管控追蹤最為常見，占到了需求總量的90%以上。其中針對主糧作物的農(nóng)業(yè)應(yīng)用場景占比最大，機構(gòu)接受程度最高，正逐漸成為農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)貸款的業(yè)務(wù)剛需。另有少量機構(gòu)通過夜光等大尺度數(shù)據(jù)觀測全球城市活力和宏觀經(jīng)濟變化，作為長期經(jīng)濟趨勢判斷的基礎(chǔ)。

在數(shù)據(jù)獲取和使用方面，銀行和保險公司主要采取的方式有三種：一是直接采購商業(yè)遙感數(shù)據(jù)后自行加工，或通過聯(lián)合發(fā)射等方式獲得專有的數(shù)據(jù)資源，例如平安銀行在2022 年8 月發(fā)射了平安3 號光學(xué)遙感衛(wèi)星，其整星質(zhì)量約75kg，分辨率0.9m，幅寬14.4km，其目的是與此前發(fā)射的兩顆物聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星平安1 號和平安2 號相互補充，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交叉驗證，為供應(yīng)鏈上下游企業(yè)提供金融服務(wù)。北京四象愛數(shù)科技有限公司在2021 年浙江地區(qū)遭受超大型臺風(fēng)“煙花”襲擊期間，充分發(fā)揮了SAR衛(wèi)星不受云雨天氣的影響，為當(dāng)?shù)囟嗉冶ｋU公司的快速理賠提供了重要技術(shù)支持（圖2）。

圖2 寧波三七市鎮(zhèn)及周邊地區(qū)2021 年7 月末水稻受災(zāi)程度分布圖

二是將數(shù)據(jù)和應(yīng)用處理服務(wù)進行打包采購，服務(wù)商提供金融機構(gòu)業(yè)務(wù)人員可直接使用的分析結(jié)果，采購單位不需要具備專業(yè)技術(shù)團隊。三是采用云數(shù)據(jù)和共用服務(wù)平臺，通過深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)自動解析衛(wèi)星遙感影像，直接面向單元更小的最終用戶（如農(nóng)戶）提供服務(wù)。例如網(wǎng)商銀行在2020 年推出的“大山雀”系統(tǒng)，可自動識別幾種常見作物的種植面積和種類，并結(jié)合農(nóng)戶對耕地的自證信息、土地流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、當(dāng)?shù)貧夂蚣暗乩須v史數(shù)據(jù)等分析作物長勢，預(yù)估產(chǎn)量和產(chǎn)值，為農(nóng)戶提供合理的信貸額度和還款條件。截至2021年底，“大山雀”系統(tǒng)已為1000 多個縣的60 多萬種植戶提供了信貸服務(wù)。

2.金融投資機構(gòu)開始試水衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品

受到歐美市場的影響，以及行業(yè)競爭加劇的推動，國內(nèi)金融投資機構(gòu)對另類數(shù)據(jù)源的重視正與日俱增，特別是在疫情期間現(xiàn)場調(diào)研大大受阻的情況下，各家機構(gòu)都在尋求新的遠(yuǎn)程信息獲取手段，遙感衛(wèi)星技術(shù)也隨之被多家頭部機構(gòu)所發(fā)現(xiàn)和使用。

2020 年3 月，國內(nèi)頭部券商國泰君安研究院率先聯(lián)合四象科技發(fā)布了“衛(wèi)星看中國”系列研究報告，利用光學(xué)、雷達(dá)、紅外等多種遙感衛(wèi)星技術(shù)，對國內(nèi)外重要經(jīng)濟活躍地區(qū)的夜間燈光亮度、工地施工狀態(tài)、工業(yè)氣體排放、城市及工業(yè)區(qū)熱力變化等信息進行定性和定量分析，直觀反映了疫情暴發(fā)初期全球各地管控措施對實體經(jīng)濟造成的沖擊和影響。截至目前，四象科技的經(jīng)濟指數(shù)產(chǎn)品已服務(wù)了國內(nèi)數(shù)十家包括大型券商、公募基金、私募對沖基金、資產(chǎn)管理公司、期貨投資公司在內(nèi)的知名金融機構(gòu)客戶，并同時吸引了多家雙一流高校、相關(guān)產(chǎn)業(yè)研究單位、國家經(jīng)濟智庫的合作需求。圖3 為四象科技宏觀大數(shù)據(jù)平臺界面。

圖3 四象科技宏觀大數(shù)據(jù)平臺

此外，近兩年受到國家層面“碳達(dá)峰、碳中和”政策引導(dǎo)，眾多金融投資機構(gòu)開始愈發(fā)重視對于ESG（Environment，Social，Governance）指 數(shù) 和相關(guān)投資產(chǎn)品的開發(fā)。ESG 中的“E”所代表的環(huán)境保護情況，恰恰是衛(wèi)星遙感技術(shù)最擅長監(jiān)測的地表信息之一。通過衛(wèi)星遙感對污染排放的監(jiān)測，綠色能源的產(chǎn)能測算，捕捉綠度數(shù)據(jù)，可以很好地反映工廠或地區(qū)對于自身排放的管理效果，以及對周邊生態(tài)環(huán)境的影響。這一數(shù)據(jù)產(chǎn)品，可為金融投資機構(gòu)建立上市公司ESG 評價體系提供重要參考。

3.當(dāng)前依然面臨諸多困難與挑戰(zhàn)

（1）商業(yè)遙感衛(wèi)星應(yīng)用落地技術(shù)門檻較高

衛(wèi)星遙感技術(shù)應(yīng)用是多學(xué)科的融合應(yīng)用，技術(shù)門檻較高。在系統(tǒng)建設(shè)方面，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的綜合性分析系統(tǒng)涉及遙感、地理信息、圖像處理、人工智能、空間數(shù)據(jù)庫存儲、可視化分析等多學(xué)科技術(shù)，建設(shè)成本高、周期長。在數(shù)據(jù)獲取方面，衛(wèi)星遙感技術(shù)在服務(wù)金融客戶時往往需要與農(nóng)業(yè)確權(quán)數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)源進行融合使用，可能涉及隱私授權(quán)、相關(guān)保密要求等，且在獲取過程中存在難點。在數(shù)據(jù)處理方面，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)需通過傳感器參數(shù)、輻射定標(biāo)系數(shù)、幾何內(nèi)外定標(biāo)系數(shù)、光譜校正系數(shù)和數(shù)字高程模型等，對原始衛(wèi)星影像進行輻射校正、幾何校正、正射校正、圖像配準(zhǔn)、全色影像和多光譜影像數(shù)據(jù)融合等操作，將非標(biāo)影像處理成標(biāo)準(zhǔn)格式影像，復(fù)雜度較高。在信息產(chǎn)品方面，缺少可以跨場景使用的大模型工具，大部分算法都集中在某類地物的變化檢測和目標(biāo)識別等特定場景，距離金融客戶的實際產(chǎn)品需求還存在差距。在數(shù)據(jù)使用方面，如何兼顧時空覆蓋度與空間分辨率是當(dāng)前面臨的一個難題。同時，遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的全生命周期管理工作也有待進一步完善，從衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理、參數(shù)反演、應(yīng)用模型研發(fā)、專題數(shù)據(jù)生產(chǎn)到業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)的各個節(jié)點仍存在技術(shù)難點。

（2）為客戶帶來的經(jīng)濟價值需要更多量化評估手段

衛(wèi)星遙感技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，一般是在傳統(tǒng)流程和策略的基礎(chǔ)上作為新的決策因子被引入。金融業(yè)是強監(jiān)管、重穩(wěn)定的行業(yè)，其創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用的管理機制具有一定的特殊性，新技術(shù)的引入需經(jīng)過完善的可行性研究、投資回報率分析等，而使用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，會在數(shù)據(jù)獲取、技術(shù)升級和流程改造等方面增加客戶的運營成本。因此，如何能夠量化衛(wèi)星遙感對客戶帶來的業(yè)務(wù)提升或在其他方面的成本節(jié)約效應(yīng)，讓客戶算得過來經(jīng)濟賬，是產(chǎn)品推廣的關(guān)鍵因素。

（3）面向銀行保險領(lǐng)域的產(chǎn)品多場景通用性有待提升

與傳統(tǒng)的政府應(yīng)用需求相比，銀行和保險機構(gòu)所需要觀測的目標(biāo)一般比較具體且偏向微觀。而現(xiàn)有遙感算法模型普遍存在地區(qū)或目標(biāo)通用性不強、精確性不高的問題，缺少可直接復(fù)用的成熟模型，導(dǎo)致新產(chǎn)品研發(fā)投入成本偏高，這一現(xiàn)象在農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用領(lǐng)域體現(xiàn)得尤為明顯。同時，受限于高分辨率數(shù)據(jù)源成本偏高、可供使用的訓(xùn)練樣本有限等原因，遙感衛(wèi)星對于一些較小的監(jiān)控目標(biāo)的初始識別模型準(zhǔn)確率有限，信息不夠充分連續(xù)，需要經(jīng)過較長時間的算法提升和樣本訓(xùn)練才能達(dá)到金融機構(gòu)的要求。

五、啟示與發(fā)展建議

1.產(chǎn)品體系剛剛起步，未來市場前景廣闊

雖然目前市場上開始出現(xiàn)優(yōu)秀的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，但衛(wèi)星遙感技術(shù)對于大部分國內(nèi)金融行業(yè)而言依然是新生事物。同時，由于數(shù)據(jù)源不足、服務(wù)成本偏高、客戶教育不足等原因，目前面向金融的主要產(chǎn)品仍然集中在幾個特定場景。即便是發(fā)展相對較早的農(nóng)業(yè)遙感金融服務(wù)，大部分客戶對衛(wèi)星遙感技術(shù)的理解依然停留在光學(xué)“看圖說話”的層面上，服務(wù)功能也局限在四大主糧作物的面積測量、估產(chǎn)等簡單基礎(chǔ)的服務(wù)，對于更深層次的應(yīng)用，以及與其他遙感甚至數(shù)據(jù)源的融合應(yīng)用尚處于起步發(fā)展階段。但隨著近年上游硬件成本的快速下降，衛(wèi)星數(shù)量的不斷增多，更加豐富多樣的產(chǎn)品體系正在逐漸形成。另一方面，根據(jù)國家金融監(jiān)督管理總局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2023年上半年國內(nèi)房地產(chǎn)開發(fā)貸款余額高達(dá)13.1 萬億元，涉農(nóng)貸款余額超54.64 萬億元。同時，國內(nèi)農(nóng)業(yè)保險服務(wù)的農(nóng)產(chǎn)品種類已超過270 種，覆蓋了農(nóng)林牧漁的各個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，并逐漸從成本評價向收入評價模型進行轉(zhuǎn)變，而這其中絕大部分品種都還沒被衛(wèi)星遙感服務(wù)所覆蓋，有待新產(chǎn)品體系的開發(fā)建設(shè)。按照科技服務(wù)投入平均占到業(yè)務(wù)收入2%～5% 的比例計算，衛(wèi)星遙感技術(shù)面向金融領(lǐng)域的潛在應(yīng)用市場規(guī)?？蛇_(dá)到百億級別。

2.遙感金融產(chǎn)品設(shè)計應(yīng)揚長避短

衛(wèi)星遙感技術(shù)未來要在金融行業(yè)實現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用發(fā)展，關(guān)鍵還是要解決三件事：使用成本、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、產(chǎn)品易用性。對于以資金交易為核心業(yè)務(wù)的金融機構(gòu)來說，更高的產(chǎn)品服務(wù)性價比是促使其引入新技術(shù)的核心驅(qū)動力，而不會僅僅一個技術(shù)“看起來高大上”，或是在某一方面存在優(yōu)勢而盲目采購。衛(wèi)星遙感技術(shù)在金融領(lǐng)域的競爭對手，并不是行業(yè)內(nèi)公司，而是其他諸如無人機數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)、交易價格數(shù)據(jù)甚至是人工調(diào)研數(shù)據(jù)等各類信息收集手段。因此，在產(chǎn)品設(shè)計時應(yīng)盡量揚長避短，充分發(fā)揮衛(wèi)星遙感技術(shù)在獲取宏觀地區(qū)性信息方面的效能優(yōu)勢，盡量避免在微觀層面和其他技術(shù)手段進行競爭。

在產(chǎn)品的設(shè)計和呈現(xiàn)方式方面，應(yīng)盡量從圖像的定性分析，向數(shù)據(jù)、圖表等量化分析方向發(fā)展，符合金融客戶的使用習(xí)慣和工作場景。同時，產(chǎn)品所能為客戶提供的信息價值應(yīng)盡量豐富和全面，加強不同類型的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源之間的多源融合，避免因依賴單一技術(shù)手段而導(dǎo)致信息的片面和缺失。四象科技于2023 年7 月發(fā)射四象A 組多源遙感衛(wèi)星，正是考慮到企業(yè)客戶和金融客戶在綜合分析方面的需求，通過配備不同功能載荷，實現(xiàn)了對同一地區(qū)同一時點的SAR、多光譜、紅外遙感信息獲取，與單源遙感數(shù)據(jù)相比，其產(chǎn)品體現(xiàn)出了極強的信息互補性和合作性。

3.制定研發(fā)和服務(wù)策略

最后，在研發(fā)和服務(wù)策略上，應(yīng)用服務(wù)商需要從傳統(tǒng)面向政府的項目制服務(wù)思路，向標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品和SaaS 服務(wù)模式進行轉(zhuǎn)變；從面向?qū)I(yè)客戶的內(nèi)容更重要，向內(nèi)容形式都重要，“既要內(nèi)容又要好看”“既要好用又要簡單易懂”的方向進行轉(zhuǎn)變，大幅降低客戶門檻和學(xué)習(xí)成本，才能更容易被客戶所理解和接受，實現(xiàn)長期快速的市場增長。