Trong nhiều quốc gia đang phát triển, đặc biệt như Ấn Độ, việc tiếp cận tín dụng vẫn là một thách thức lớn đối với hàng triệu nông dân nhỏ lẻ. Bất chấp các chương trình ưu tiên tín dụng nông nghiệp, nhiều nông dân vẫn phụ thuộc vào tín dụng phi chính thức do khó khăn trong quy trình thẩm định, thiếu hồ sơ tín dụng và các rào cản liên quan đến giấy tờ và xác minh thực địa. Tuy nhiên, giờ đây với dữ liệu vệ tinh mọi người hoàn toàn có thể đơn giản hóa quy trình thẩm định cho vay nông nghiệp.

Những vướng mắc trong quy trình cho vay hiện tại

Để tiếp cận một khoản vay phục vụ nông nghiệp, nông dân thường phải thực hiện nhiều bước giấy tờ phức tạp như:

• Điền đơn vay vốn và nộp tài liệu định danh (KYC).
• Cung cấp các giấy tờ chứng minh quyền sử dụng đất
• Tự chi trả phí xác minh và cung cấp ảnh chụp thực địa.
• Chờ đợi khảo sát thực tế từ cán bộ tín dụng để đánh giá khả năng hoàn trả.

Quá trình này không chỉ tốn thời gian, chi phí mà còn gây áp lực lớn với những khoản vay nhỏ – thường là nhu cầu chính của nông dân diện tích canh tác thấp. Đặc biệt tại các vùng nông thôn, hạn chế về nhân lực ngân hàng, kết nối hạ tầng và số hóa dữ liệu khiến quy trình càng thêm trì trệ.

Dữ liệu Quan sát Trái đất: Hướng đi mới cho thẩm định tín dụng nông nghiệp

Dữ liệu vệ tinh – một dạng dữ liệu quan sát Trái đất (EO) đang được xem như một giải pháp đột phá để giải quyết các thách thức trên. Khi sử dụng ảnh vệ tinh và dữ liệu phụ trợ, tổ chức tài chính có thể:

• Đánh giá hiệu suất canh tác lịch sử thông qua chuỗi thời gian NDVI, chỉ số độ ẩm đất, năng suất ước tính,...
• Xác minh loại cây trồng thực tế để đối chiếu với khai báo, phát hiện sai lệch hoặc gian lận tín dụng.
• Ước lượng mức độ rủi ro theo từng thửa ruộng hoặc vùng dựa trên dữ liệu khí tượng, thuỷ lợi, điều kiện đất.
• Tự động tạo báo cáo tiền thẩm định (pre-screening report) giúp rút ngắn thời gian xét duyệt và thiết kế các sản phẩm vay phù hợp.

Tìm hiểu thêm: Phân tích ảnh vệ tinh: Động lực mới cho tín dụng nông nghiệp

Báo cáo tích hợp dữ liệu vệ tinh EO: Cốt lõi của thẩm định thông minh

Một số hệ thống hiện đã tích hợp hàng chục biến đầu vào từ dữ liệu vệ tinh EO, hồ sơ đất đai số hoá và dữ liệu thị trường. Các chỉ số thường bao gồm:

• Vị trí thửa đất được mã hoá không gian;
• Lịch sử gieo trồng – thu hoạch;
• Loại cây trồng thực tế;
• Sức khỏe cây trồng theo chuỗi thời gian;
• Tình trạng thời tiết (mưa, nhiệt độ, khô hạn,...);
• Dữ liệu thị trường (giá, nhu cầu,...).

Những dữ liệu này cho phép ngân hàng:

• Tự động xác định vùng rủi ro cao hoặc không phù hợp để cấp tín dụng;
• Tạo sản phẩm vay định sẵn theo nhóm khách hàng (ví dụ: nông dân trồng lúa khô hạn vùng trung du);
• Rút ngắn thời gian xét duyệt và hạn chế sai sót trong khâu xác minh thực địa;
• Chống gian lận bằng cách so sánh dữ liệu EO với báo cáo tự khai của nông dân.

Xem thêm: NDVI và bước ngoặt trong bảo hiểm chỉ số nông nghiệp

Kết luận

Việc ứng dụng dữ liệu vệ tinh vào thẩm định tín dụng nông nghiệp không chỉ giúp giảm chi phí vận hành mà còn tăng độ chính xác và minh bạch trong đánh giá rủi ro. Đặc biệt với các chương trình vay quy mô nhỏ như thẻ tín dụng nông dân (KCC Loans ở Ấn Độ), tự động hóa quy trình xét duyệt bằng EO có thể là chìa khoá để mở rộng khả năng tiếp cận tài chính cho hàng triệu nông dân hiện chưa được phục vụ.