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FinTech产品数字三农神州信息农业农

2023/3/31 来源：不详

新时代新阶段，三农工作重心历史性转向全面推进乡村振兴，迫切需要大数据的支撑和助力，加快推动三农领域数据赋能，有力支撑农业高质量发展和全面推进乡村振兴。

建设农业农村大数据中心，赋能传统农业转型升级，是补齐农业农村现代化发展短板的重要举措，也是深入贯彻新发展理念，加快构建农业新发展格局、全面实现乡村振兴的关键一环。

年中央一号文件指出加强现代农业设施建设，依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络等现代信息技术在农业领域的应用。年中央一号文件提出发展智慧农业，建立农业农村大数据体系，推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。完善农业气象综合监测网络，提升农业气象灾害防范能力，加强乡村公共服务、社会治理等数字化智能化建设。年中央一号文件明确部署年全面推进乡村振兴三方面重点工作：乡村发展、乡村建设、乡村治理；要求推动实现“两新”：乡村振兴取得新进展、农业农村现代化迈出新步伐。

数字经济发展速度快、辐射范围广、影响程度深，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式。大数据赋能三农发展转型已成为不可逆转的历史进程，不是“选择题”、而是“必修课”。在认清农业农村大数据体系建设重要性同时，还要认识到农业领域数字基础设施建设和应用存在一些亟待弥补的短板：

数据整合、互通难

数据标准化缺失；涉农数据杂乱、数据打架；跨部门、跨层级、跨平台农业数据长期相互独立、难以共享；

涉农数据不一致，可用性差

乡村振兴缺乏可用的“三农”信息基础；数据跨行业不互通不共享，多维度分析困难，数据应用面窄，数据服务能力发挥不出来；鲜活数据采集难，数据监测预警能力发挥不足；

涉农数据价值释放不足

涉农数据价值释放不足，数据资源向数据资产转变难，数据资产化程度低、数据变现能力弱。

产品定位

神州信息农业农村大数据解决方案实质是集农业农村数据汇聚中心、数据运算中枢、数据应用服务中心于一体的能力基座，旨在实现农业农村各类数据的“聚、通、治、用”，通过数据的采集、稽核、治理、打通、共享来建立海量数据关联分析，通过数字孪生、大屏可视化技术的精准仿真以数字化方式多维度的呈现农业农村风貌，服务于政府农业业务管理者、经营主体和广大农户，为推动数字乡村战略实施，带动乡村产业发展和区域经济高速发展，加快乡村振兴脚步，提供强力的现代化支撑。

1.“聚”与“治”——解决乡村振兴缺乏可用的“三农”信息基础的问题

存在问题：现有涉农业务系统由于建设单位纷杂、业务标准不统一、信息化建设标准不一致、数据库表结构多样，产生农业农村数据不统一和数据打架问题，使得涉农数据可用性差。

解决思路：通过搭建大数据平台，建立农业农村行业大数据资源目录，按目录采集、汇聚数据，完成农业农村基层数据库建设，形成覆盖农业农村全领域数据资源。

建设成效：建立一套包括数据标准、技术标准、安全标准和管理规范在内的完整的农业农村信息化标准规范，统一农业农村信息化建设的标准要求，消除数据的不一致性，对数据按标准进行清洗、稽核等操作，从根本上改善和解决系统的数据质量问题，推动数据标准化，实现数据有效整合、清洗和质量提升，达到数据的“聚”与“治”，为数据共享奠定基础。

2.“通”——解决不同部门、层级、平台涉农数据不互通、难共享和数据跨级更新不及时的问题

存在问题：农业农村数据是变化迅速、数据巨量、结构类型多样的数据，但各类数据长期独立存在且基层数据上报难以及时更新至上层。

解决思路：我们在实现涉农数据的汇聚和治理之后，通过在大数据平台建设贯穿基层的数据上下行机制和同其他行业数据共享交换机制，攻克跨部门、跨层级、跨平台农业数据长期相互独立、难以共享的现状。

建设成效：实现数据打通，解决上级数据整合难、下级数据返还难、数据行业壁垒的问题，实现农业农村领域数据的共享共用。

3.“用”——用大数据为管理者、农民、新型经营主体服务

数据应用服务对象：应用大数据可为农业农村大数据主要受众如政府、涉农经营主体、农民等服务。

面向政府：大数据通过聚焦“三农”业务实际需求，建设有关粮食生产、畜牧产能、渔业资源的动态变化监测，可为管理者提供有关“三农”管理、监测、预警的工具，为管理者进行区域农业宏观调控，为资源优化配置提供科学决策支撑。

面向涉农经营主体、农民：基于大数据云计算面向农企、农户提供农产品供需发布、土地流转交易智能匹配、农机供需预定、植保飞防需求预定等服务。通过云和大数据来赋能农业产业发展，实现农业农村大数据在各种真实场景的应用，实现农业农村大数据为农服务。

4.“用”——用大数据分析和模型构建来解决涉农监测预警问题

数据分析模型应用：通过一系列多维度数据的联合分析和先进的算法模型应用，推动大数据服务与农业深度结合，聚焦种植业、畜牧业等关键环节，来实现有关农业生产、养殖、农村生态的精准监测预警和智能化决策评估。

模型应用示例：遥感气象监测模型、遥感面积监测模型、大田作物产量预测模型、油料预期产量评估模型、油料产量预警模型、油料价格分析模型、生猪产能评估模型、空心村、信用村、新型经营主体、农户信用评价体系等。

比如粮食种植面积的监测、产量预测，畜牧水产业的养殖过程中的数据分析，通过大数据监测实现精准化养殖，农产品质量溯源等，可对我国粮食安全、农产品市场稳定、食品质量安全和可溯做出重要贡献。

5.“用”——促进农业农村大数据价值增加与释放，推动农业农村大数据从数据资源向数据资产的转变

数据应用释放价值：农业农村数字化建设是释放三农数据价值的基础，也是“资本下乡”的关键。在涉农数据实现“聚”“治”“通”且数据标准建立的基础上，涉农数据的资产化是农业农村大数据平台实现自身造血、维持运营的点睛之处。

打造金融场景：通过推动乡村与银行、保险机构联合创新，比如通过有关农村、经营主体、农户的精准客观画像和信用评价体系建设为金融、保险行业实现优质客户筛选,发挥涉农数据的金融价值，实现农业农村数据和金融数据的联动。

吸引工商资本投资到农业农村领域，推进农村场景金融建设，健全农村的金融服务体系，增加农业农村数据资源产出，为农业农村大数据在其他行业的拓展应用提供支撑，同时以数据变现方式来推动农业农村大数据的产业化发展，并加速农业农村发展向数字化转型。