人工智能時代智慧農業保險的發展路徑研究

摘 要：當前，我國農業保險市場進入了加快創新和發展的新階段，農業保險已經成為我國農業支持保護體系的重要組成部分。但與此同時，農業保險也暴露出了一系列問題，難以滿足多樣化的保障需求。文章從當前時代發展出發，探討智慧農業保險的發展路徑。

關鍵詞：農業保險;人工智能;發展路徑

改革開放四十年以來，保險業快速發展，作為保險業重要組成部分的農業保險也得到了充分發展。當前，我國農業保險市場進入了加快創新和發展的新階段，農業保險已經成為我國農業支持保護體系的重要組成部分。但是，農業保險在快速發展的同時也暴露出了一系列問題，如承保不規范、理賠難、產品供給不足等，難以滿足多樣化的保障需求。因此，現階段農業保險急需產品與服務的創新和突破。

近年來，隨著機器學習、深度學習、智能識別、云計算等信息技術的發展，人工智能技術對金融、醫療等多個行業產生了深遠影響，也標志著人工智能時代的到來。2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》將人工智能的發展上升至國家戰略層面，確立了新一代人工智能發展三步走戰略目標。工業和信息化部2017年12月印發的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018—2020年）》中也提出要積極培育人工智能創新產品和服務，促進人工智能技術的產業化。2018年，李克強總理在《政府工作報告》中再次強調“推動大數據、云計算、物聯網廣泛應用，新興產業蓬勃發展，傳統產業深刻重塑”。隨著人工智能技術的發展及應用，智慧城市、智慧旅游、智慧圖書館等新的構想紛紛提出，其核心就是運用物聯網、云計算等新的信息技術，建立協同處理和智能控制的信息平臺，及時整合和交流信息，從而實現系統網絡自主化、智能化管理。保險業由于其收集的數據廣泛，而被認為具備應用人工智能技術的優勢。在美國等發達國家，部分保險企業已經開始在降低經營成本、拓寬營銷渠道等方面積極展開探索，并將有關成果應用到自身的服務改進中。

在此背景下，智慧農業保險的概念也應運而生。智慧農業保險是運用現代信息技術手段對農業保險標的生產、保險公司經營、氣象等農業自然資源及社會經濟等領域信息進行感知、測量、采集和整理，獲取實時動態數據，通過網絡實時上傳到數據中心，運用數據挖掘技術對海量異構數據進行處理、整合、儲存、分析和預測，實現農業保險的準確、動態、高效與智能管理，為政府部門、保險機構、廣大投保戶提供個性化、智能化服務。

智慧農業保險對于現階段農業保險產品和服務的創新具有顯著意義。第一，智慧農業保險有助于農業保險的規范化、標準化的發展。現代信息技術的使用使農業保險的承保、理賠業務辦理得到改進，減少保險交易成本，完善保險運行機制，實現對農業保險信息及業務流程的監管，農業保險經營管理將逐步走向規范。第二，智慧農業保險有助于提高農業保險的理賠效率。智慧農業保險可以搜集農業生產管理、自然環境、市場信息等多源數據，通過對大數據的分析與挖掘，加強查勘定損流程的科技化和信息化，使農業保險公司科學快速地掌握災情、追蹤標的物，提高理賠效率。第三，智慧農業保險有助于風險管理。智慧農業保險可以向廣大農業生產者提供包括農業生產、農業技術、農業災情、氣象變化及市場價格變動等全方位的信息服務，有助于生產者有效抵御各類風險，降低風險損失;向農業保險經營者和決策者提供農業保險統計分析服務，便于經營管理者對農業保險政策、制度進行改進與完善。還能預測農業生產發展變化，控制風險影響因素和保險風險系數。

一、現階段發展智慧農業保險面臨的挑戰

1.部分新科技落地應用難

現代化的信息技術是智慧農險建設和發展的基礎，在多項技術的支持下才能真正實現智能化農業保險經營與管理，徹底改變農業保險承保、理賠等各環節的運作方式，為農業保險主體提供優質的服務。其中，最具有代表性的關鍵技術包括物聯網技術、移動設備終端和移動互聯技術、“3S”（遙感RS、地理信息系統GIS、全球定位系統GPS）技術、大數據、云計算與數據挖掘技術。其中，物聯網技術主要用于保險主體、標的、農業生產環境和狀態的信息采集和傳輸，可以說是智慧農業保險應用的基礎技術保障。但是，目前，物聯網技術開發運用時間較短，在生產、加工、流通、消費各環節深度融合的網絡技術設計仍然存在諸多技術瓶頸，尤其是農業生產，各種農作物的特性不同，生長環節復雜多變，如何準確有效地監測并智能化控制，均是需要攻克的技術難題。目前，推進的項目大多僅限于生長環境較為可控的，比如大棚蔬菜、食用菌種植等，對其他的技術運用目前仍較為缺乏。除此之外，大數據、云計算與數據挖掘等技術與農業保險場景的結合還不緊密，效能還未能發揮。

2.農業大數據采集和共享難

農業分布區域性、生產階段性、農事季節性、風險復雜性和主體多元性，是農業生產的特殊屬性。這些復雜屬性使得農業大數據的采集難度較大。縱觀全球農業大國，耕地面積廣袤，種養業品種繁多，農業經營主體數以億計，農業生產習慣千差萬別，同時又都受到各種自然災害的侵擾，使得農業成為世界上大數據獲取難度較大的領域。近年來，國內涌現出了大批農業相關領域的商業化大數據公司，一方面開展各自領域的應用及服務，另一方面也在收集相關領域的大數據，包括農業資源、農業生產等方面。但是，這些企業大數據大都分布在各公司企業中，并服務于該企業的主營業務，較少能與農業保險進行融合應用。

同時，數據孤島是當前亟待解決的難題。大量與農業保險相關的數據資源分布在林業局、海關總署、民政部、生態環境部、水利部和國家氣象局等國家相關涉農部委。由于各個部委的數據存在保密權限，對農業保險行業開放共享的難度較大，導致大數據技術在農業保險行業應用范圍十分有限。

二、智慧農業保險的發展路徑

第一，加強頂層設計，強化智慧農業保險創新的共識，營造智慧農業保險發展的有利環境。智慧農業保險是科技進步的產物，也是金融保險業未來創新發展的主要方向。同時，智慧農業保險是新生事物，尚未形成穩定業態，對智慧農業保險發展規律和風險特征的認識也有待進一步加強。一方面，農業保險公司及其監管部門應正視農業保險“智能化”轉型的現實需要，樹立“智慧化”思維，積極應用前沿信息技術推動智慧農業保險產品、服務與監管轉型升級，打造符合市場發展規律和需求的智慧農業保險產品、服務與監管體系。另一方面，農業保險消費者、保險公司和監管部門應樹立正確的“技術觀”，正確認識人工智能、物聯網、大數據等信息技術尚存在的技術短板和不確定性，不盲目夸大技術自身的支撐能力，積極應對智能信息技術發展所帶來的挑戰。

第二，建立健全農業保險大數據平臺，加強數據共享，實現共贏。對數據的集中、整合、共享、挖掘，以及新技術手段應用，已經成為險企新產品開發、客戶服務、經營決策、戰略制定等的基礎。因此，一方面要破除掉數據部門、區域壁壘，建立健全農業保險大數據平臺，覆蓋地塊信息、災害損失、承保理賠等結構化數據和非結構化數據，為評估農業災害風險、科學定價、費率區劃、精確承保、實現快速理賠奠定數據基礎。另一方面，針對當前的數據孤島問題，應積極接入外部數據，如公安、氣象、稅務、醫療、教育、信用、移動通信等（脫敏）數據源，或通過地理位置、社交網絡和物聯網手段獲取合規的外部數據。逐步構建農業保險相關信息的跨部門共享機制，實現財政、農業、林業、國土資源等職能部門的數據開放和各自數據信息系統的相互對接、共享。

第三，加強風險管控，降低智慧農業保險創新的風險。大數據時代，數據和信息系統規模的不斷擴大，使得保險企業信息安全架構也日趨復雜，海量信息不僅需要被適時處理、關聯分析，還必須適時監控，實現網絡安全態勢感知和主動安全防御。推動智慧農業保險的保險企業需要建立與大數據時代相適應的、主動合規且有效的安全管理和風險防控體系。包括技術上統一架構設計，建立集中的IT管理體系，建立強健的風險控制系統，實現更嚴格的智能安全管控。堅持重點風險的適時分析和報告制度，強調風險的量化分析，科學評估風險;對發現的風險隱患，及時進行風險提示和提供解決方案，從事后風險處置轉變為事前主動防范。

第四，加強人才培養，維系智慧農業保險創新的源泉。農險行業應高度重視智慧農業保險創新人才的培養，特別是跨專業復合型人才的培養。此外，農險行業應聯合高校、科研機構，共建智慧農業保險創新實驗室，共同培養智慧農業保險人才。

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作者簡介：李剛（1981—），男，安徽安慶人，就職于國元農業保險股份有限公司信息技術部，研究方向：信息技術相關工作。