综述：通过机器学习和人工智能革新农业贷款推荐系统：一项系统性文献综述

《Computers and Electronics in Agriculture》：Revolutionizing agricultural loan recommendation systems via machine learning and artificial intelligence: A systematic literature review

农业贷款推荐系统面临数据获取难、模型不透明等问题，本文基于ML全流程（特征选择、数据采集、模型构建与部署）提出解决方案，整合UAV、GIS、IoT等先进数据采集技术，并评估深度学习、统计模型等方法的适用性，为包容性农业金融提供技术框架。

　　农业金融体系中的农民贷款推荐系统一直面临诸多挑战，特别是在技术获取不均和复杂风险因素的影响下，贷款推荐往往存在偏差和不一致性。为了解决这些问题，本文系统回顾了人工智能（AI）和机器学习（ML）在提升农业贷款推荐模型中的应用。通过分析现有文献，我们不仅总结了影响农业贷款分配的关键因素，还探讨了最新的数据采集技术以及AI/ML、统计方法和其他建模技术在农业信贷系统中的表现。

农业作为全球经济的重要组成部分，贡献了全球GDP的4%，在一些发展中国家甚至可达25%（世界银行，2024）。然而，传统农业模式在面对病虫害、资源使用效率低下、手工收割过程中的高损耗等问题时，难以维持稳定的产出。此外，气候变化的加剧使作物产量的失败率预计将在2030年达到四到五倍（Pymnts，2024），这进一步增加了农业收入的不确定性。因此，农业需要更加精准和高效的技术支持，以提升生产效率和经济回报。

精准农业（Precision Agriculture, PA）通过传感器和自动化工具，实现了对农田状况的实时监控，提前发现问题并优化资源投入。例如，一些研究开发了基于本地气候、土壤特性和作物需求的智能推荐系统，结合传感器数据进行自动灌溉和施肥，显著提高了作物产量（Sundaresan et al., 2023）。同时，利用多光谱相机和热成像传感器分析植被覆盖、压力水平和氮含量，为农民提供了针对性的管理方案，改善了作物健康和产量（Martos et al., 2021）。这些技术不仅适用于大规模农场，也为小型农场带来了显著的成本节约和生产效率提升（Loures et al., 2020），显示出精准农业在提升农业生产力方面的广泛适用性。

随着农业生产力的提高，其经济回报也变得更加可观，吸引了更多年轻人投身于农业领域。这种经济上的增强有助于缓解当前农民面临的债务问题（Miller et al., 2024）。此外，疫情后，人们对健康食品的需求迅速上升，推动了有机食品市场的增长（Sklavounos et al., 2024，Brata et al., 2022），这表明农业不仅是基础产业，也具有广阔的发展前景。然而，要实现这一潜力，必须建立一个健全、系统的金融支持体系，以确保所有农民，尤其是小规模农户，能够公平地获得信贷资源。

目前，80%的发展中国家小农户无法获得正式信贷（世界经济论坛，2023），这严重制约了农业的可持续发展。传统的信贷评估模型往往忽视了小农户经营的复杂性，导致高拒贷率或不利的贷款条件（Otieno et al., 2020）。因此，构建更加全面、精准的贷款推荐系统至关重要。这需要在多个方面进行改进，包括对影响贷款决策的关键因素进行深入分析，采用先进的数据采集技术，以及探索适用于农业信贷的AI/ML模型。

本文的系统文献综述基于PRISMA 2020指南（Page et al., 2021），通过Google Scholar、Science Direct和IEEE Xplore等数据库，筛选出293条独特记录，最终确定214条符合标准的文献进行分析。研究发现，大多数现有综述要么集中在商业银行的通用信用评分模型上，要么聚焦于精准农业中的AI应用，缺乏对农业信贷系统的全面探讨。因此，本文填补了这一研究空白，系统地梳理了从数据采集到模型部署的整个机器学习（ML）流程，为构建公平、高效的农业信贷体系提供了理论和技术支持。

影响农业贷款推荐的关键因素可分为直接和间接两类。直接因素包括农民的信用评分、年收入、农场规模、抵押品价值和预期产量等。这些指标能够直接反映农民的还款能力和经营状况。间接因素则涉及市场环境、政府政策、气候变化等宏观条件，它们通过影响直接因素间接作用于贷款决策。例如，政府的补贴政策可能提高农民的收入水平，从而改善其信用状况；而气候变化可能导致作物减产，增加贷款违约的风险。因此，在构建贷款推荐模型时，必须综合考虑这些因素，以确保模型的准确性和可靠性。

数据采集是构建AI/ML模型的基础环节。本文详细探讨了当前用于农业贷款推荐的先进数据采集技术，包括无人机（UAV）、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）设备和边缘计算技术。这些技术能够提供高精度、实时的数据，帮助金融机构更全面地了解农民的经营状况。例如，无人机可以用于农田监测，获取作物生长状况、土壤湿度等关键信息；GIS技术则能够整合地理数据，分析不同区域的农业生产条件；IoT设备可以实时采集农场的环境数据，如温度、湿度和土壤成分，为贷款决策提供动态支持。此外，边缘计算技术能够减少数据传输延迟，提高模型的实时响应能力，使其更适用于农业环境。

在模型设计、训练和部署阶段，研究者采用了多种AI/ML方法，包括深度学习、机器学习、回归分析、主成分分析（PCA）和模糊逻辑等。这些方法各有优劣，适用于不同的应用场景。例如，深度学习模型在处理复杂、高维数据时表现出色，但需要大量的训练数据和计算资源；机器学习模型则更加灵活，能够根据不同的数据集进行调整和优化；回归分析适用于简单的线性关系建模，但可能无法捕捉非线性特征；PCA能够减少数据维度，提高模型效率，但可能损失部分关键信息；模糊逻辑则适用于处理不确定性和模糊性较强的数据，提高模型的适应性。因此，在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的模型，并结合多种技术进行优化。

本文的研究不仅关注技术层面，还强调了公平性、数据互操作性和模型可解释性等关键问题。由于农业信贷系统涉及大量小农户，数据获取的不均衡可能导致模型的偏见。因此，如何确保数据的广泛可用性和代表性，是构建公平贷款推荐系统的重要前提。此外，不同数据源之间的互操作性问题也值得关注，如何整合来自无人机、传感器、卫星遥感等不同渠道的数据，提高数据的统一性和可用性，是未来研究的重要方向。最后，模型的可解释性对于金融决策至关重要，农民和金融机构需要理解模型的决策依据，以提高信任度和应用效果。

本文的研究成果对于农业金融体系的多个利益相关者具有重要意义。对于农民而言，精准的贷款推荐能够帮助他们更好地规划农业生产，降低市场波动和气候风险带来的不确定性。对于金融机构而言，AI/ML模型能够提高信用评估的准确性，减少贷款违约率，同时开发定制化的金融产品，满足不同农户的需求。对于政府机构而言，这些模型提供的数据可以帮助制定更加科学和精准的农业政策，优化资源配置，促进农业可持续发展。此外，随着农业数据分析市场的快速增长，预计到2028年，该市场的价值将达到25亿美元（Enfuse Solutions，2024），显示出农业金融领域对数据驱动决策的高度关注。

为了推动AI/ML在农业信贷系统中的广泛应用，未来的研究方向应包括：一是解决模型偏见问题，确保不同地区、不同规模的农户都能公平地获得信贷支持；二是提高数据互操作性，实现多源数据的高效整合与分析；三是增强模型的可解释性，使贷款决策过程更加透明，便于农民和金融机构理解和接受。此外，还需要进一步探索适用于农业信贷的新型算法和优化策略，以提高模型的性能和适应性。通过这些努力，农业信贷体系将更加智能化、公平化，为农民提供更加可靠和可持续的金融支持。

综上所述，本文通过系统综述的方式，全面分析了农业贷款推荐系统面临的挑战和机遇，提出了基于机器学习管道的解决方案，涵盖了输入特征选择、数据采集技术和模型构建与部署等多个环节。研究不仅总结了现有文献中的关键发现，还指出了未来研究的方向，为农业金融体系的智能化发展提供了理论和技术支持。通过整合AI、数据采集和金融建模等多学科知识，本文为构建更加公平、高效的农业信贷系统奠定了坚实的基础。