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農業における AI — 農場と農家の農業価値を測定する

農業に AI を適用することで、さまざまな利害関係者が農場ベースの活動の精度を向上させ、生産性を向上させるのに役立つ季節予測モデルを作成するという未開発の可能性が解き放たれました。一方では、作物生産者やその他のアグリビジネス向けの精密農業の基礎を築き、資源を効果的に利用し、リスクを軽減して最適な収穫量を生み出す方法で農場運営を最適化することを可能にしました。一方で、効率的な信用リスク評価と、金融機関および貸付機関のローン回収支援を促進しています。

上記のいずれかを達成するのに役立つスマートなアグリテック ソリューションをお探しの場合は、CropIn の AI データ主導のエンジンである SmartRisk® をご紹介します。このエンジンは、世界中のアグリビジネスに予測的かつ規範的なソリューションを提供します。農業生態系内でよりスマートな意思決定を促進するように設計された SmartRisk® は、AI と機械学習を衛星画像と組み合わせて、作付パターンを検出し、作物の将来を予測し、すべての農場ピクセルの履歴パフォーマンスを確立します。

AI を使用した農場区画の農業価値の判断

プロットの過去のパフォーマンスは、SmartRisk の「農業価値レポート」の基盤を形成します。これは、指定されたプロットの過去 5 シーズンにわたる作物の詳細な要約を提供します。このレポートは、農業会社が土地の過去の実績に基づいてプロジェクトの対象となる農家を選択する場合や、金融機関が過去数シーズンの農家の農業収入の履歴を確認してローンや保険を引き受ける場合に役立ちます。

SmartRisk の Web アプリケーションのユーザーは、農場区画の地理座標、または調査番号 (または khasra) に固有のこのレポートを抽出できます。 インドで言及されているように)インドの政府の記録に登録されています。作物の季節ごとに、レポートには、その区画がその期間非農地または休閑地であったかどうか、または農家が農業目的で使用したかどうかが示されます。農地の場合、SmartRisk の作物検出機能は、農家が栽培した作物とそのヘクタール、収量の推定値、作物の相対成長指数、地域の水ストレスを示します。

SmartRisk の農業価値レポートは、過去 5 シーズンの農地と作物の簡潔な要約を提供します

契約農業会社にどのようなメリットがありますか?

農業における AI の範囲は、ロボット工学、ドローン、IoT、自動灌漑システムにまで及ぶ可能性がありますが、CropIn の SaaS ソリューションによって提供される技術介入により、農業会社が手動で行ういくつかのプロセスが合理化されます。たとえば、SmartRisk の代替農業データを活用することで、これらの企業は農場をリモートで監査できるため、同じことを達成するために必要な数週間の手作業を削減できます。農業価値レポートを使用すると、農業会社は、過去の作物生産データとその期間の収量に基づいて、農家との契約について十分な情報に基づいた決定を下すことができます。水ストレスのレベルは、会社の区画で特定の作物を栽培することの実現可能性を示すこともできます.

金融機関はどうですか?

これまで、銀行や保険業者は、十分かつ正確な農業に関する知識が不足しているため、小規模農家への低額で大量の融資に消極的でした。融資機関は、農家の信用度を評価し、NPA をより適切に管理するために、このデータを必要とします。それにもかかわらず、農業融資における SmartRisk の AI のアプリケーションにより、金融機関は衛星画像を使用して得られた代替データを活用して、この課題を克服することができます。農業価値レポートにより、貸し手は農家の推定農業所得に基づいて融資申請を審査および選択し、返済能力を決定することができるため、NPA の可能性を効果的に減らすことができます。保険会社は、作物、その健康状態、生育状況に関するほぼリアルタイムの履歴データを分析して、迅速で手間のかからない請求決済を行うことができます。

SmartRisk の AI 機能を利用して農家の農業データを調達することにより、融資担当者は融資申請のために農家を訪問してデータを収集し、農場の区画を監査するために数週間を費やす必要がなくなります。その結果、銀行はこのプロセスを完了するのに必要な時間を 30 分未満に短縮でき、誰も畑に出向かせる必要がありません。その結果、これにより、1 つのローンを処理するコストも少なくとも 20% 最小化されます。

農業における AI の新しい可能性を探る

現代のテクノロジーの進歩は、毎日より多くのことを達成する機会を絶えず発掘しています。 CropIn の画期的なイノベーションにより、農業生態系の利害関係者は、日常業務においてより高いレベルの精度、効率、俊敏性を実現するための新しい可能性を探ることができます。
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