金融

一、农村信贷

土地价值评估
历史3-5年作物类型识别和面积核查，贷前评估作物价值及种植规模真实性。
为填补农户信用数据空缺，通过卫星数据计算作物类型、种植面积、土地价值等信息，对农户历史种植结果进行分析，进而评估其产出潜力，预判借贷风险。

贷前授信与贷后管理
核查任意地块的当年种植情况，常态化更新。
农户是否有实际种植行为，以及作物类型价值是授信/增信的重要依据，对全国地块进行常态化计算和数据更新，助力贷前/贷后的风控。

风险预警
历史3-5年与实时更新的自然灾害的计算与识别，预判潜在风险
种植可能面对的干旱、洪涝、霜冻等农业灾情信息是农村信贷领域十分关注的问题，对农作物持续进行常态化的长势与灾害监测，评估区域内偿贷风险，为金融机构种植风险预警，以形成具有针对性的处置方案。

二、财产保险

种植险核保

按图承保，帮助农业保险快速掌握保单的真实种植情况。种植险常常面临保险标的与实际种植作物不符的情况，并因而承担合规压力。通过基于卫星的作物识别技术可以提取农田中实际种植的作物信息。将此信息与农业保险公司的保单信息及地块数据进行比较，即可对保单上对作物信息部分进行快速核查。

种植险定损
快速评估作物受灾分布、面积和损失程度。农业保险定损往往集中出现，导致保险公司的人力安排面临压力，进而影响定损准确性。卫星AI技术可以在充分考虑环境的情况下，进行农作物期产量估算。帮助保险公司在种植季对大区域内的海量标的进行地块级定损，科学合理地配置查勘定损力量，核定损失，提高理赔效率和准确率。

森林险定损
追溯森林减少的原因和面积，掌握大面积信息。森林是脆弱的，诸多原因都可以导致森林的减少，这除了非法采伐之外，也包括森林火灾，极端天气，病虫害等一系列原因。在森林变化监测基础上，进一步对毁林原因进行追溯，帮助相关方进行有效的防范。

过程监控
通过长势计算，掌握投保区域当前的种植状态，评估潜在风险。传统的农业/林业保险业务中，保险公司对作物/立木的生长情况缺乏把控。长势监测数据产品可以对保险标的在生长过程中的状态进行持续监测，有效帮助保险公司掌握标的物生长状况，及时发现异常，将风险控制在低位。

标的物体检
利用InSAR技术，掌握每个建筑毫米级的沉降与形变。在每个建筑上安装传感器无疑是高成本难扩展的路径；通过雷达技术与3D建模，对城市大规模建筑群的每一个建筑进行普查和重点建筑特别监控，为每个建筑的风险进行评级，助力建筑工程保险的承保前核保与保中过程监控。

三、期货监测

卫星数据公司Earth-i与英国商品经纪公司Marex Spectron和欧洲航天局合作，已启动一项基于卫星的服务，监测全球高达90％的铜冶炼厂的最新运行状态。这项新服务将卫星图像与人工智能和机器学习相结合，以产生其数据。

Earth-i表示，该指数是由铜生产商，它将向公众提供每日，每周或每月的数据选择。根据详细数据的级别和选择的频率，基本产品每年的成本在10,000美元到250,000美元之间。付费订户将获得每日更新的详细信息和深入到各个冶炼厂级别的见解。根据最新卫星监测数据，成功预测到全球铜期货价格大幅攀升。

四、大宗商品

巴西淡水河谷公司是世界知名铁矿石生产和出口商。2020年6月，受新冠疫情影响，在多名工人被筛查为新冠肺炎患者后，巴西第三地区法院强令淡水河谷伊塔比拉矿区的3座矿山暂停作业。路透社估计，此举或影响淡水河谷全年至少10%的产量。

卫星对伊塔比拉矿区夜光情况监测发现，2020年5月份至6月份，伊塔比拉矿区夜光指数与历史同期相比，下降幅度高达30%~40%，这反映出伊塔比拉矿区在被勒令暂停作业之前，生产情况便已经表现不佳、产量出现下降情况。

大宗商品的定价核心在于供给情况。由于地区限制等原因，供给端数据通常较难获取。而卫星数据可以打破地域限制，实现对大宗商品的持续跟踪监测，从而帮助金融从业者掌握大宗商品供给端情况，科学进行决策。