鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下我國“人工智能+農(nóng)業(yè)+保險”模式創(chuàng)新發(fā)展研究

一、引言

2025年2月23日，2025年中央一號文件公開發(fā)布，這是從2004年到2025年中央針對“三農(nóng)”問題連續(xù)22年頒布一號文件2025年一號文件圍繞進(jìn)一步深化農(nóng)村改革，扎實推進(jìn)鄉(xiāng)村全面振興，在糧食安全，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化、農(nóng)民增收增益，城鄉(xiāng)融合發(fā)展等方面提出更加細(xì)化的戰(zhàn)略措施，為推進(jìn)中國式農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供政策保障。在實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的道路上，農(nóng)業(yè)生態(tài)數(shù)字化，智慧化發(fā)展是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路，人工智能（AI）是助力鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵技術(shù)，是推進(jìn)農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的科技力量。

保險科技（InsurTech）通過大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)對傳統(tǒng)保險業(yè)務(wù)經(jīng)營的全領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化創(chuàng)新，人工智能在保險科技對傳統(tǒng)保險業(yè)賦能的過程中發(fā)揮核心作用，在農(nóng)業(yè)保險生態(tài)體系中，人工智能推動產(chǎn)品優(yōu)化、服務(wù)創(chuàng)新，精準(zhǔn)運(yùn)營、高效管理，為農(nóng)業(yè)保險能夠為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化提供更加優(yōu)質(zhì)、高效的保障提供堅實的技術(shù)支撐，進(jìn)一步發(fā)揮鄉(xiāng)村振興“穩(wěn)定器”的作用。

在“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式中（如圖1），人工智能技術(shù)通過信息賦能、數(shù)據(jù)積累、算法優(yōu)化、模型構(gòu)建、需求反哺把農(nóng)業(yè)與保險有機(jī)結(jié)合，形成“生產(chǎn)優(yōu)化→風(fēng)險降低→成本控制→技術(shù)迭代”的正向循環(huán)，并不斷提升數(shù)據(jù)要素流通閉環(huán)中的“農(nóng)業(yè)+保險”雙向驅(qū)動效果，創(chuàng)新“保險科技+農(nóng)業(yè)科技”技術(shù)協(xié)同發(fā)展場景，共同賦能鄉(xiāng)村振興，攜手推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

二、“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式賦能鄉(xiāng)村振興過程中的創(chuàng)新機(jī)制

（一）“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式保障農(nóng)產(chǎn)品供給能力

1.提升糧油作物大面積單產(chǎn)。

利用AI技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品種植全流程精準(zhǔn)支持，智能監(jiān)測與數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)利用衛(wèi)星遙感技術(shù)、無人機(jī)技術(shù)、手持移動設(shè)備及物聯(lián)網(wǎng)傳感器實時采集的農(nóng)田墑情、病蟲害、氣象變化等數(shù)據(jù)結(jié)合風(fēng)險管理模型進(jìn)行智能預(yù)測，在農(nóng)作物生長的全生命周期對種植方案進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化（如播種的密度，灌溉的頻次，噴藥的劑量等），保險公司（包括專業(yè)農(nóng)業(yè)保險公司及經(jīng)營農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)的其他財產(chǎn)險公司）利用AI技術(shù)，基于災(zāi)害預(yù)測和風(fēng)險管理模型，提供更加多元的農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品如復(fù)合型農(nóng)產(chǎn)品收入和成本保險、綜合氣象指數(shù)保險、附加型智能農(nóng)業(yè)設(shè)施保險等，智能風(fēng)險管理機(jī)制和智能保險產(chǎn)品創(chuàng)新機(jī)制聯(lián)動作用進(jìn)一步提升農(nóng)產(chǎn)品供給能力。

2.保障畜牧業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。

一是實現(xiàn)智能化動態(tài)監(jiān)測和風(fēng)險建模。基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用智能視頻系統(tǒng)和傳感器，通過LSTM時序模型，可以對牲畜存欄量動態(tài)監(jiān)測，采集飼料消耗量、生長狀況、出欄周期等多維數(shù)據(jù)，制定產(chǎn)能波動指數(shù)，提前發(fā)現(xiàn)自然風(fēng)險（李響等，2024），預(yù)警市場風(fēng)險，并把實時觀測數(shù)據(jù)與歷史賠付率關(guān)聯(lián)，開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的保險定價模型，通過風(fēng)險等級細(xì)分，對費(fèi)率進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。二是促進(jìn)精準(zhǔn)養(yǎng)殖與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同優(yōu)化。應(yīng)用決策支持系統(tǒng)（DSS）可以用來分析肉牛基因組和飼草營養(yǎng)參數(shù)之間的關(guān)系，為肉牛提供日糧定制，降低生長期風(fēng)險。AI可以通過產(chǎn)品質(zhì)量溯源技術(shù)及時進(jìn)行風(fēng)險對沖。三是提升畜牧業(yè)生態(tài)管理能力。通過多光譜遙感衛(wèi)星獲取畜牧業(yè)植被指數(shù)結(jié)合隨機(jī)森林算法（RF）預(yù)測草原干旱風(fēng)險（李彩彬等，2024），開發(fā)基于氣象指數(shù)的衍生保險產(chǎn)品如牧場草量指數(shù)保險。

3.強(qiáng)化耕地保護(hù)

一是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險評估。基于衛(wèi)星遙感技術(shù)（RS）和地理信息系統(tǒng)（GIS）構(gòu)建耕地占用情況的識別模型，通過深度學(xué)習(xí)對耕地“非糧化”趨勢、違法耕地占用等不良空間特征進(jìn)行風(fēng)險概率事件的動態(tài)預(yù)測（如圖2）。二是農(nóng)業(yè)保險全流程數(shù)字化重構(gòu)。利用聚類分析（Kmeans）與決策樹模型構(gòu)建農(nóng)戶經(jīng)營行為畫像，識別高風(fēng)險轉(zhuǎn)型群體（尤其是主要糧油作物種植物），為其推薦耕地保護(hù)責(zé)任險或過渡期收入損失保險。

（二）“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式鞏固脫貧攻堅成果

1.構(gòu)建返貧風(fēng)險防控機(jī)制

一是構(gòu)建多維保障體系，創(chuàng)新保險產(chǎn)品。開發(fā)綜合性“防貧保”“返貧保”等保險，對于農(nóng)戶狀況建立科學(xué)分類標(biāo)準(zhǔn)，納入多個影響因子（如家庭勞動力數(shù)量、年齡分布、勞動能力、受教育程度等）建立分類模型，脫貧戶和監(jiān)測戶因災(zāi)因疫因病因傷因?qū)W等原因發(fā)生支出達(dá)到理賠條件，觸發(fā)智能賠付機(jī)制，從而化解突發(fā)性支出導(dǎo)致的返貧風(fēng)險，讓扶貧工作更加精準(zhǔn)。二是創(chuàng)新農(nóng)村勞動力失業(yè)風(fēng)險保險產(chǎn)品。建立風(fēng)險分析模型，設(shè)計階梯形保險產(chǎn)品，科學(xué)衡量結(jié)構(gòu)性失業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（甘犁等，2025），按月進(jìn)行賠付，覆蓋周期為6個月，通過智能合約自動觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行發(fā)放。三是進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。在人工智能的替代效應(yīng)不斷放大的時代，原有進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)村勞動力如參與城市勞動力密集型企業(yè)生產(chǎn)的人群也面臨技術(shù)替代的風(fēng)險（如圖3），基于大語言模型構(gòu)建市-縣-村就業(yè)信息服務(wù)平臺，自動解析勞動力特征，推薦適配崗位。

2.構(gòu)建結(jié)構(gòu)型風(fēng)險返貧綜合治理機(jī)制

一方面，創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險緩釋工具。運(yùn)用對抗生成網(wǎng)絡(luò)等智能技術(shù)，合成農(nóng)產(chǎn)品銷售幫扶平臺銷量波動場景，訓(xùn)練價格風(fēng)險預(yù)測模型，開發(fā)“保底收購+物流延誤”組合類保險，降低農(nóng)產(chǎn)品收購企業(yè)因市場價格波動風(fēng)險導(dǎo)致的滯銷。通過因果推斷模型，智能識別農(nóng)產(chǎn)品電商銷售數(shù)據(jù)流，通過深度學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整保險資金在農(nóng)產(chǎn)品食品加工、冷凍倉儲、品牌包裝、快遞物流等增值環(huán)節(jié)的投資比例，提升初級農(nóng)產(chǎn)品溢價能力。另一方面，升級人力資本保障體系。建立技能認(rèn)證AIoT平臺，激發(fā)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)熱情和生產(chǎn)積極性，將新型職業(yè)農(nóng)民考核結(jié)果與保險信用評級、銀行信用評級掛鉤，對于獲得AI智能設(shè)備操作認(rèn)證的農(nóng)戶提供貸款利率折扣和保險購買優(yōu)惠等激勵。

（三）“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式推動縣域富民產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大

1.優(yōu)化鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑

一是打造特色產(chǎn)業(yè)集群，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平。特色種植方面，整合多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建地方特色作物適應(yīng)性圖譜，通過Transformer模型生成種植品種優(yōu)化建議，降低農(nóng)產(chǎn)品（特色水果、特色茶葉、特色蔬菜等）畝產(chǎn)波動率，保險公司對特色產(chǎn)品精準(zhǔn)開發(fā)天氣指數(shù)類保險（王雯等，2023）。對于特色養(yǎng)殖方面，建立關(guān)系模型，綜合影響特色養(yǎng)殖的風(fēng)險因子，開發(fā)特色養(yǎng)殖氣象指數(shù)保險如肉羊天氣指數(shù)保險（唐金成和黎寶鑫，2023）。二是培育鄉(xiāng)村新產(chǎn)業(yè)新生態(tài)。在農(nóng)旅融合場景中部署收益共享智能合約，實現(xiàn)鄉(xiāng)村旅游業(yè)生態(tài)共建，設(shè)計文旅生態(tài)鏈保險組合產(chǎn)品，包含天氣指數(shù)、旅游意外及文化遺產(chǎn)保護(hù)等保險責(zé)任，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，保障生態(tài)圈可持續(xù)發(fā)展。

2.完善聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)機(jī)制

一是強(qiáng)化利益聯(lián)結(jié)。基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架整合新型經(jīng)營主體（合作社、農(nóng)戶、家庭農(nóng)場）的生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù)（農(nóng)機(jī)作業(yè)軌跡、土地流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)）、農(nóng)戶信用檔案、市場交易數(shù)據(jù)等，構(gòu)建聯(lián)農(nóng)合作風(fēng)險圖譜，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)，識別薄弱節(jié)點，把節(jié)點強(qiáng)度可以作為開發(fā)聯(lián)農(nóng)履約保證保險的承保依據(jù)，以此鞏固聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)的幫扶鏈條。二是釋放資本效能。將保險和產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)金流證券化，吸引社會對聯(lián)農(nóng)項目進(jìn)行投資。三是提升生態(tài)韌性。人工智能系統(tǒng)通過復(fù)雜系統(tǒng)仿真與貢獻(xiàn)度量化聯(lián)農(nóng)生態(tài)治理，農(nóng)業(yè)保險通過風(fēng)險分擔(dān)模型與聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)機(jī)制構(gòu)建可持續(xù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，保障農(nóng)民分享發(fā)展收益，提升生態(tài)韌性。

三、“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式創(chuàng)新過程中跨界協(xié)同難題

（一）數(shù)字化平臺建設(shè)需要系統(tǒng)破局

一是數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象阻礙多源信息融合。政府部門、保險機(jī)構(gòu)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈主體間的數(shù)據(jù)壁壘顯著，形成“信息”割據(jù)現(xiàn)象，如土地部門掌握土地確權(quán)數(shù)據(jù)、氣象部門掌握氣象災(zāi)害記錄、保險機(jī)構(gòu)掌握承包理賠數(shù)據(jù)等均未實現(xiàn)跨部門共享或非常有限度的共享，導(dǎo)致人工智能大模型訓(xùn)練所需的多維數(shù)據(jù)（如農(nóng)作物生長周期、脅迫因素、土壤墑情）難以整合，這種分散性限制了風(fēng)險預(yù)測精度，比如以“3S”遙感技術(shù)為例，保險公司可以獲得農(nóng)作物生長影響，但由于缺乏農(nóng)業(yè)部門開源共享的土地確權(quán)、實際耕作等數(shù)據(jù)承保面積核定準(zhǔn)確率下降。二是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化缺失制約模型泛化能力。多主體數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和格式存在差異，如保險機(jī)構(gòu)使用的土地流轉(zhuǎn)合同文本與農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門土地承保登記系統(tǒng)存在兼容性問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條中，上中下游企業(yè)及保險機(jī)構(gòu)的智能物聯(lián)設(shè)備數(shù)據(jù)也存在格式不統(tǒng)一，無法實現(xiàn)大范圍的跨區(qū)域全鏈條進(jìn)行合作。三是數(shù)據(jù)共享機(jī)制缺位抑制生態(tài)協(xié)同。政府部門因數(shù)據(jù)安全問題對農(nóng)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對外進(jìn)行閉源，致使AI驅(qū)動的精準(zhǔn)定價及承保模型運(yùn)算偏差，而保險公司也出于數(shù)據(jù)保密提供脫敏數(shù)據(jù)，不利于政府優(yōu)化災(zāi)情預(yù)警方案。

（二）數(shù)據(jù)安全風(fēng)險隱患凸顯

一是敏感信息深度挖掘，威脅國家安全（劉艷紅，2023）。農(nóng)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)常常含有國家安全信息，比如地理位置信息，地形地貌，人口狀況，產(chǎn)業(yè)分布，高清晰度的遙感影像若為不法分子利用，會給國家安全帶來風(fēng)險。二是道德與法律合規(guī)風(fēng)險。AI模型常結(jié)合半公開和已有不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行自動推理，推理結(jié)果會偏離道德和法律標(biāo)準(zhǔn)，從而會放大公共危機(jī)管理風(fēng)險。三是算法偏見及價格歧視。人工智能會根據(jù)用戶偏好在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法框架中，在已設(shè)定的算法歧視模型基礎(chǔ)上，不當(dāng)誘導(dǎo)客戶進(jìn)行利己思考，比如向風(fēng)險敏感型客戶設(shè)計定制化保險時提升費(fèi)率，并通過人工智能系統(tǒng)增強(qiáng)用戶風(fēng)險恐懼，誘導(dǎo)過度消費(fèi)。

（三）人工智能技術(shù)與需求未實現(xiàn)強(qiáng)藕合

一是技術(shù)開發(fā)與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)（余江等，2024）。第三代人工智能要求通過大模型實現(xiàn)技術(shù)與需求的強(qiáng)力藕合，但農(nóng)業(yè)保險領(lǐng)域的人工智能大多處于工具屬性階段，保險公司依靠歷史定價、承保、理賠數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練模型，但未結(jié)合實際的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、科技領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，導(dǎo)致定損模型存在偏差。我國遙感衛(wèi)星采集的數(shù)據(jù)大多為可見光和近紅外光，而國外還有高光譜和超光譜等新型手段，因此在人工智能大模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（如作物脅迫監(jiān)測關(guān)鍵指標(biāo)）就缺乏精準(zhǔn)度。二是算力支持與場景適配失衡。農(nóng)業(yè)保險要求AI模型同時滿足高時效性（如災(zāi)難響應(yīng)）與低功耗（田間智能物聯(lián)），現(xiàn)實中很難平衡技術(shù)方案。如在構(gòu)建智慧棉田管理平臺過程中各智能子系統(tǒng)種植管理系統(tǒng)、信息監(jiān)測系統(tǒng)、自動灌溉系統(tǒng)等基于各自特點使用RS485、GRPS、5G、LoRa等不同數(shù)據(jù)傳輸方式（李賀等，2023），智能平臺還無法對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行跨領(lǐng)域知識遷移，無法完全實現(xiàn)流程智慧化。

（四）法律法規(guī)及監(jiān)管體系與“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式的協(xié)同難題

一是法律框架滯后，技術(shù)主體權(quán)責(zé)難以界定。《農(nóng)業(yè)保險條例》（2012）未明確人工智能、遙感、智能合約等新技術(shù)的應(yīng)用規(guī)范，導(dǎo)致技術(shù)主體法律地位模糊。例如AI算法生成的災(zāi)害報告因缺乏司法認(rèn)可的“技術(shù)鑒定資質(zhì)”，在保險理賠糾紛中不能發(fā)揮證據(jù)作用。盡管《農(nóng)業(yè)保險承保理賠管理辦法》（2022）提出鼓勵科技手段的使用，但未細(xì)化供應(yīng)商準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致保險公司與科技公司的合作存在鴻溝。二是監(jiān)管機(jī)制僵化，技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險防控失衡。“監(jiān)管沙盒”在農(nóng)業(yè)保險領(lǐng)域尚未落地，監(jiān)管以事后及現(xiàn)場監(jiān)管為主，難以適應(yīng)AI技術(shù)動態(tài)迭代的特性，科技監(jiān)管水平落后于產(chǎn)業(yè)科技突破轉(zhuǎn)型速度，如深度學(xué)習(xí)技術(shù)下，保險產(chǎn)品智能定價模型的參數(shù)變化頻率遠(yuǎn)高于需要向金融監(jiān)管部門要求的報告頻次，形成算法黑箱和監(jiān)管透明之間的沖突。三是技術(shù)體系斷層，技術(shù)應(yīng)用與行業(yè)規(guī)范脫節(jié)。農(nóng)業(yè)保險領(lǐng)域僅有一套《基于遙感技術(shù)的農(nóng)業(yè)保險精確承保和快速理賠規(guī)范》（2019），而AI技術(shù)應(yīng)用缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

四、“AI+農(nóng)業(yè)+保險”模式創(chuàng)新發(fā)展的建議

（一）完善農(nóng)業(yè)信息共享，實現(xiàn)數(shù)字化平臺建設(shè)系統(tǒng)破局

一是建立跨域數(shù)據(jù)共享平臺，打通信息孤島。由政府主導(dǎo)各部門協(xié)同搭建國家農(nóng)業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)庫，對于商業(yè)機(jī)密型數(shù)據(jù)可以采取非對稱加密的方式，接入土地、氣象、農(nóng)業(yè)、科技、醫(yī)療、救援、保險機(jī)構(gòu)（尤其是掌握海量信息的頭部保險公司及母公司具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)型保險公司）的核心數(shù)據(jù)（如土地確權(quán)矢量、NDVI植被指數(shù)、理賠記錄等），構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)，通過建設(shè)大數(shù)據(jù)庫，避免各主體建設(shè)各自數(shù)據(jù)平臺增加的成本及重復(fù)性工作。2025年3月1日在各方的努力和協(xié)作下，國家公共數(shù)據(jù)資源平臺正式上線，在構(gòu)建從上而下統(tǒng)一化數(shù)字化平臺，在發(fā)揮“數(shù)據(jù)要素X”作用上，邁出了堅實的一步，為培育全國統(tǒng)一化數(shù)據(jù)市場奠定基礎(chǔ)。二是推行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工程，提升模型兼容性。制定農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)元國家標(biāo)準(zhǔn)，比如統(tǒng)一土地流轉(zhuǎn)合同編碼規(guī)則采用ISO19160國際標(biāo)準(zhǔn)、智能設(shè)備數(shù)據(jù)格式采用JSON—LD語義化標(biāo)注、遙感元數(shù)據(jù)兼容OGC—API。建立農(nóng)業(yè)風(fēng)險因子標(biāo)簽體系，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可識別的數(shù)據(jù)集，保證數(shù)據(jù)在使用過程中可轉(zhuǎn)化、可交互、可使用。三是協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)化平臺各主體利益，激發(fā)共建積極性。建設(shè)數(shù)字化平臺，基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)庫，在政府部門協(xié)調(diào)下，各方按照互利互惠原則參與平臺共建，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，攜手平臺共治，保障各方利益的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)開放化和共享化。比如對于因自身信息稟賦不足的小型保險機(jī)構(gòu)，未加入平臺，對于部分?jǐn)?shù)據(jù)有需求可以通過支付較低費(fèi)用進(jìn)行合法購買，不僅維護(hù)其他主體利益，也減低中小型企業(yè)經(jīng)營成本。

（二）破解數(shù)據(jù)安全風(fēng)險防控難題

一是構(gòu)建數(shù)據(jù)主權(quán)保護(hù)機(jī)制，防范重要數(shù)據(jù)泄露，威脅國家安全。對涉及國土測繪、資源能源分布、產(chǎn)業(yè)布局等高敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲與訪問權(quán)限動態(tài)管控，實現(xiàn)數(shù)據(jù)使用全鏈路溯源。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈方面，建立跨境數(shù)據(jù)流動安全評估體系，參照《數(shù)據(jù)安全法》（2021），對涉農(nóng)AI系統(tǒng)的境外數(shù)據(jù)調(diào)用進(jìn)行前置審批和實時監(jiān)控。二是強(qiáng)化倫理審查和合規(guī)驗證，消減法律風(fēng)險。要求農(nóng)業(yè)AI開發(fā)過程中嵌入合規(guī)性驗證，自動監(jiān)測推理結(jié)果是否違法《個人信息保護(hù)法》（2021）等法規(guī)，對于在目前技術(shù)水平下，只能半公開或未公開的數(shù)據(jù)，可以提前進(jìn)行分布式建模，評判是否可以進(jìn)行數(shù)據(jù)公開，并生成模型推理路徑的可視化報告，檢驗是否存在算法偏見、過度推理等狀況。三是實施算法公平治理，遏制價格歧視。建立農(nóng)業(yè)保險算法備案制度，要求保險機(jī)構(gòu)披露智能終端機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的影響費(fèi)率的變量及權(quán)重分布，由監(jiān)管部門進(jìn)行科技審查，驗證是否存在價格歧視現(xiàn)象。通過對抗性測試，驗證AI系統(tǒng)是否存在誘導(dǎo)性營銷，對于違規(guī)算法實行版本強(qiáng)制修改。

（三）實現(xiàn)人工智能與需求雙軌創(chuàng)新

一是強(qiáng)化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)深度融合。推動科技、農(nóng)業(yè)、保險領(lǐng)域的AI技術(shù)跨界合作，共同研發(fā)基于大數(shù)據(jù)和先進(jìn)人工智能物聯(lián)技術(shù)的保險產(chǎn)品研發(fā)、定價、核保、定損模型。提升技術(shù)能力，引入高光譜、超光譜數(shù)據(jù)完善農(nóng)作物脅迫監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，聽取專家意見，優(yōu)化模型算法，調(diào)整參數(shù)偏差，實現(xiàn)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)需求深度藕合。二是優(yōu)化算力配置，提升系統(tǒng)效能。針對算力支持與場景適配失衡的狀況，應(yīng)通過混合云部署，根據(jù)業(yè)務(wù)需求動態(tài)調(diào)整算力資源，滿足高時效需求，在農(nóng)田智慧建設(shè)中，部署邊緣計算節(jié)點，降低數(shù)據(jù)延遲和功耗，實現(xiàn)低功耗運(yùn)行。三是制定人工智能對農(nóng)業(yè)和保險雙向賦能，協(xié)同創(chuàng)新的發(fā)展規(guī)劃。人工智能在賦能過程中，要引入技術(shù)驅(qū)動與市場需求協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制，從需求反饋到技術(shù)研發(fā)，從人工智能大模型的初登舞臺再到需求演化和技術(shù)迭代的動態(tài)互動，再到知識擴(kuò)展與創(chuàng)新擴(kuò)散的深層次螺旋，實現(xiàn)從技術(shù)創(chuàng)新到技術(shù)落地再到技術(shù)升級的閉環(huán)。

（四）完善法律法規(guī)，健全監(jiān)管體系

一是構(gòu)建新型法律框架，明晰技術(shù)主權(quán)責(zé)任邊界。需在《農(nóng)業(yè)保險條例》（2012）中，增加人工智能應(yīng)用章節(jié)，明確人工智能算法、遙感影像等技術(shù)在承保理賠中的法律地位和責(zé)任邊界，例如可以將GBK編碼規(guī)范的AI災(zāi)害報告納入司法認(rèn)可的技術(shù)鑒定。制定《農(nóng)業(yè)保險科技供應(yīng)商準(zhǔn)入指引》，要求科技供應(yīng)商通過國際標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證并與保險機(jī)構(gòu)簽訂算法責(zé)任分擔(dān)協(xié)議，明確模型設(shè)定偏差導(dǎo)致的賠付爭議處理規(guī)則。二是提升科技監(jiān)管水平，平衡創(chuàng)新與風(fēng)險，容錯與試錯。在農(nóng)業(yè)保險領(lǐng)域，試點分層級開展監(jiān)管沙盒，對于機(jī)器學(xué)習(xí)等參數(shù)修訂同步上傳金融監(jiān)管平臺，促進(jìn)監(jiān)管透明化、高效化。通過科技監(jiān)管，持續(xù)推進(jìn)監(jiān)管數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推進(jìn)智能非現(xiàn)場監(jiān)管，利用AIGC等技術(shù)實時分析保險機(jī)構(gòu)上傳的監(jiān)管信息，達(dá)到臨近閾值自動觸發(fā)警報提醒，下發(fā)整改通知。三是構(gòu)建中央與地方聯(lián)動的穿透式監(jiān)管數(shù)字平臺。開發(fā)覆蓋農(nóng)業(yè)保險全鏈條的智能監(jiān)測系統(tǒng)，中央平臺運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)歸集各省AI模型設(shè)定參數(shù)，地方平臺基于邊緣計算節(jié)點開展區(qū)域性風(fēng)險動態(tài)評估，模擬風(fēng)險傳播路徑，及時生成處置方案。