Развитие Росарио: рассчитывают, какой урожай может дать поле, чтобы оценить возможность предоставления кредитов

В связи с трудностями, с которыми сталкиваются сельскохозяйственные производители при получении финансирования, одна из компаний из Росарио разработала инструмент, позволяющий оценить потенциальную урожайность поля и использовать эту информацию для принятия решения о предоставлении кредитов. Цель этой инициативы — добиться того, чтобы производственный потенциал полей также учитывался при финансировании производителей. Этот инструмент, получивший название Certera, был создан компанией PreSeeds из Росарио, которая уже 15 лет работает с дронами, датчиками и данными для изучения сельскохозяйственных культур. Как рассказал газете LA NACION Гонсало Гони, основатель Certera, идея возникла на основе расчётов, которые они уже проводили для оценки урожайности сельскохозяйственных культур. Имея эту информацию, они начали думать, как помочь банкам и компаниям определять размер кредита, учитывая не только финансовую историю производителя, но и то, какой урожай он сможет собрать. «Мы начали понимать, что можем придать новую ценность этим показателям урожайности — а именно измерять сельскохозяйственный скоринг на основе производительности», — пояснил Гони. Как он отметил, в настоящее время компании и банки, финансирующие этот сектор, в основном опираются на кредитную историю и экономическое положение каждого производителя, не всегда учитывая, какой объем продукции может дать поле, на котором будут использованы эти средства. «Сегодня аргентинский рынок кредитов или рынок закупок зерна основан на предоставлении или финансировании денежных средств, финансировании в долларах в течение сельскохозяйственного сезона на основе нашего CUIT или нашего кредитного лимита», — пояснил он. Тем не менее он пояснил, что цель заключается не в том, чтобы отказаться от этих требований, а в том, чтобы дополнить их информацией о производстве. «Это позволит мне определить, сколько денег я могу тебе предоставить с учётом твоей производительности», — резюмировал он. «Для проведения расчётов система анализирует урожайность культур, характеристики почвы и возможные погодные условия. Например, она рассчитывает, как может измениться урожайность в случае наступления года с явлениями «эль-ниньо», «Ла-Нинья» или при нормальном количестве осадков. Также учитываются цены на зерно, производственные затраты и арендная плата за поля, чтобы оценить, сколько денег может остаться у производителя после покрытия расходов. На основании этих данных каждому участку присваивается рейтинг риска от 0 до 100». Гони пояснил, что они работают с такими культурами, как соя, кукуруза, пшеница и подсолнечник, а также стремятся включить в систему хлопок и арахис. «Это позволяет получать информацию, необходимую для принятия точных решений относительно урожайности каждой партии», — отметил он. «Чтобы продемонстрировать, как можно использовать эту систему, компания подготовила пример с вымышленными данными о поле площадью 505 гектаров, разделенном на пять участков, на которых выращивались соя и кукуруза, и для закупки средств производства которому требовалось 82 210 долларов США. В этом случае расчёты показали, что урожай позволит вернуть деньги в четырёх из пяти проанализированных климатических сценариев. Однако в случае сильного явления «Нинья» экономический результат оказался бы недостаточным для полного погашения кредита. «Одной из отраслей, которая могла бы использовать эту информацию, являются компании, продающие семена, удобрения и другие средства производства, которые зачастую позволяют производителям расплачиваться после сбора урожая. В таких случаях знание потенциальной урожайности помогло бы определить объем финансирования. «Каждый предоставленный доллар должен основываться на том, какую урожайность даст участок, на котором этот доллар будет использован», — отметил Гони. «Этот инструмент также предназначен для зерноскладов, посредников и кооперативов, которые закупают зерно до окончания сельскохозяйственной кампании». Как он пояснил, эти компании смогут сравнить количество тонн, которое они уже закупили, с тем, что реально ожидается собрать в определенном регионе. «Я могу закупить 5000 тонн сои в Тренке-Лаукене, но реальный урожай в этом регионе может оказаться меньше или больше», — привел пример он. Таким образом, они смогут заранее определить, хватит ли объема производства в том или ином регионе для выполнения взятых на себя обязательств. «Банки и финансовые компании — ещё одна категория потенциальных пользователей. В таких случаях информация об участках может быть добавлена к данным о производителе для оценки суммы кредита и вероятности его возврата». Наконец, Гони отметил, что сами производители также могут использовать этот инструмент для принятия решений относительно своих посевов. «Чтобы принять более точное решение о том, каким будет их участок, как инвестировать или как мы можем повысить урожайность за счет правильного питания растений», — пояснил он. Кроме того, он рассказал, что ведётся работа над возможными приложениями для муниципалитетов, связанными с налоговыми вопросами и кадастрами».