Банковское дело и страхование

Банковское страхование (bancassurance) — договор, при котором страховщик продаёт продукты через каналы банка. Банки получают безрисковый комиссионный доход; носителем риска остаётся страховщик. Страховщики важны для банков как источник акционерного капитала и финансирования: они вкладывают крупные суммы в долговые и фондовые рынки.

Цифровизация, новые формы риска и требования клиентов меняют страховую отрасль: более низкие цены и качественные продукты для потребителей и более прибыльная модель для страховщиков. Будущее банковского дела с дистанционными методами, по источнику, будет иным, чем сегодня: меняющиеся ожидания потребителей, новые технологии и бизнес-модели требуют стратегий уже сейчас — к обслуживанию в 2030 году.

Оценка привлекательности рынка филиалов с использованием ГИС (векторная основа геопространства дистанционного зондирования) помогает банкам решать, сокращать ли присутствие на рынке, и оценивать сопутствующие риски. Финансовые учреждения работают не с «картинками», а с информацией: табличные и текстовые выводы — сколько выделить, когда возврат по кредитам, займам и аренде.

Наиболее продвинутое направление, где дистанционное зондирование закреплено как достоверный, юридически подтверждённый метод представления финансовых услуг, — сельское хозяйство. Владельцам мелких ферм потребуется до 180 миллиардов долларов оборотного капитала и кредитов; они составляют около 31% населения мира и часто не имеют финансовых записей в банках.

Рынок цифровизации ДЗЗ в сельском хозяйстве в источнике делят на: дистанционный мониторинг урожайности; разведку урожая; картографирование поля; применение переменной нормы; отслеживание и прогнозирование погоды; управление запасами; управление сельскохозяйственным трудом; финансовый менеджмент; прочее (прогнозирование спроса, управление клиентами, кредиторская и дебиторская задолженность). Сектор мониторинга урожайности занимал наибольшую долю до 2030 года; наибольшая доля мирового рынка цифрового сельскохозяйственного ДЗЗ ожидается в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

Спутниковые данные дают финансовым учреждениям доступ к урожайности и удалённой оценке стоимости полей — для оценки рисков при кредитовании мелких фермеров. Платформы мониторинга урожая открывают исторические данные о фермах, индексы вегетации и продуктивность без обязательного выезда агента на каждое поле.

Страховые компании используют ДЗЗ, чтобы оперативно понять пострадавшие регионы и прогнозировать расчётную сумму требования по объектам. Пространственно-временной анализ и ML/AI по снимкам до и после события показывают затронутые районы, интенсивность и размер материального ущерба.

Районы с большим числом частных индивидуальных домов чаще лучше подходят для оценки потерь по дистанционному зондированию. В городах высотные здания могут мешать съёмке затопления; страховщики могут дополнять ДЗЗ гидрологическими данными: спутники показывают речной сток и пойму, гидрология в реальном времени закрывает интервал повторного визита спутника на пике паводка и помехи сигнала.

Кейс источника: наводнения на восточном побережье Австралии в 2021 году. Снимки использовали для обнаружения наводнений и масштаба потерь: глубина воды, площадь затопления, длительность; внутренние (ливневые и речные) и прибрежные (штормовые нагоны) наводнения. РСА дала трёхмерную оценку риска, пока событие ещё развивалось. В Новом Южном Уэльсе следы события, наложенные на данные портфеля, показали, что предполагаемые потери меньше первоначальной оценки. SAR фиксирует водные объекты; ЦМР, если доступны, — глубину затопления для оценок на уровне риска.

Альтернативный кредитный скоринг: у людей с низким доходом в сельской местности часто нет устойчивой кредитной истории. Спутниковые снимки дают исторические данные об угодьях и участках под застройку для оценки стоимости. Точная оценка рисков ДЗЗ — одна из главных задач банков при кредитовании: сможет ли заёмщик погасить кредит, в том числе в зонах землетрясений, наводнений, пожаров, химического производства и НПЗ.

Кейс источника: модель глубокого обучения для прогноза урожайности в Кении. Поставщики финансовых услуг для мелких фермеров могут оценивать сроки и величину урожая по снимкам при низких предельных затратах. Построены модели автоматического дешифрирования кукурузы, бобов и картофеля для сезонов лето и осень. Протестировано более 20 моделей; лучшая — архитектура свёрточной нейронной сети InceptionV3 и каналы RGB для прогноза урожайности кукурузы по снимкам лета 2016 года.

Промышленные финансы: геотеги заводов, складов и магазинов; периодические обследования БПЛА и мобильными 3D-камерами фактических запасов; расхождения с отчётами заёмщика — основание для детальной проверки, в том числе до и после крупных выплат. Инфраструктурное финансирование: 3D по спутниковым снимкам площадок, дополненные съёмками БПЛА, — километры дорог, площадь и объём добычи, новые опоры телекоммуникаций и ЛЭП, число завершённых жилых единиц.

Временные ряды бесплатных мультиспектральных данных: 16-дневные составные карты NDVI геометрическим разрешением 250 м за 2000–2018 годы описывали среднесрочные тенденции урожайности на региональном и макросельскохозяйственном уровне. Ряды Sentinel-2 разрешением 10 м детализировали оценку на уровне поля и привязку страхового риска к локальному состоянию посевов. Предложена оперативная математическая модель калибровки взносов на уровне года и области; культуры — пшеница, кукуруза, райграс и луга, 2016 и 2017 годы, регион Пьемонт (северо-запад Италии).

Дистанционное зондирование использовали как показатель социально-экономических признаков: размер здания, расстояние между домами, ширина улиц, нехватка деревьев и зелени. Вместе с многокритериальным взвешенным наложением ГИС это применяли для поиска мест размещения продовольственных банков. Исследование соотносят с целями устойчивого развития ООН № 2, 11 и 12. Ограничение источника: перепись на уровне квартала точнее, работа шла на уровне района; экспатрианты меняют место жительства, что усложняет базу ГИС пользователей банков.

ГИС в банковской сфере: диаграммы, карты и 3D-модели поверхности — холмы, горы, оползни, деревья, здания, улицы, реки. Визуальное представление показывает связь местоположений и помогает выбрать площадку розницы или торгового центра относительно других магазинов и наличия клиентов. Иллюстрации источника (платформа Banking Salesforce Customer 360 и схемы кейсов) в галерею не переносили.