畜牧贷后监管正从传统的人工监管向自动化、智能化转变，AI技术正逐渐成为新的行业趋势。

AI技术在生物资产计数识别的应用越来越成熟，在行为分析和健康监测方面也展现出巨大潜力。尽管AI技术带来许多机遇，但也存在技术成熟度、接受度和成本等挑战。

1AI技术在畜牧贷后监管中的优势

其次，通过机器学习和模式识别，AI能够以更高的准确度识别和统计生物资产，显著降低人为错误。

此外，AI系统能够处理和分析大量数据，为金融机构提供决策支持，帮助他们更好地评估和管理贷款风险。

2AI图像识别技术畜牧场景应用差异

AI技术在生物资产计数、估重、健康监测、行为监测都有广阔的应用空间。

在生物资产识别分析的场景中，AI技术现阶段应用可以分为静态和动态两种方式，可以通俗的理解为图像识别和视频识别。

静态识别，更多应用于摄像头覆盖的全场景下动物总数量统计及估重；

动态识别，往往应用于一段时间内经过某一通道的动物总数量统计和估重，以计数为例，如：放牧后回圈计数、出猪台生猪计数、进出通道牛只计数等。针对畜牧贷后监管，金融机构首要关注的是生物资产的实时总数量，其次是健康情况。

从目前的实施成本考虑，静态识别模式应用对于监管单位而言更加容易落地。

3AI技术落地应用的现实挑战

畜牧场的复杂环境、动物行为的不确定性等外部因素可能会影响AI识别效果，因此在部署摄像头的时候，AI供应商会要求安装高清摄像头，且对摄像头的安装角度、高度、密度、数量等都有要求。

但是在实际实施中，监管单位出于成本考虑，很难按照标准算法要求来部署摄像头，甚至往往利用的是养殖场原有的摄像头。这就会导致实施初期，

实际计数识别的准确度不高，如果要提高识别准确度就需要结合部署场景进行AI算法优化。甚至说，如果是利用了养殖场原有的摄像头，即便算法调优，也无法做到全区域覆盖及准确识别。

所以，如果能做到全区域覆盖，AI盘点可应用实时全场清点的方案；如果做不到全局覆盖，AI盘点需应用清点异常告警方案。

2、成本问题

按照算法要求的理想场景，对摄像头采购及安装投入的资金不低。非理想场景，如果不考虑算法优化，基础软件实现AI盘点需求，仅需支出软件、服务器、软件服务的费用，根据我们的落地经验，在监管单位能接受的范畴内。

如果要考虑算法优化，针对每个养殖场的调优，也是一笔服务费用的开销。

我会建议，监管单位综合评估养殖场现场情况、成本、效益等，从示范场、样本场逐步推进。

我们的团队也在加大对AI技术的研发力度，致力于提升算法的准确性和系统的智能化水平。

相信，随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟，我们可以克服当前的挑战，推动AI技术在畜牧贷后监管中的广泛应用。