人工智能賦能廣東省農業保險的發展現狀、困境與數字化轉型路徑研究

摘要：人工智能與農業保險的深度融合已成為推動農業保險現代化轉型的重要趨勢，在定價、承保、風控、理賠等多個關鍵環節均發揮了舉足輕重的作用。作為全國農業保險保費收入第一大省，廣東省（不含深圳）在農業保險的發展上仍蘊含著巨大的潛力，亟需人工智能技術為其發展賦能。本文在分析廣東省農業保險現狀及面臨的主要問題上，進一步探究人工智能在該領域賦能的現狀與存在障礙，并提出六點具有針對性的對策建議，為農業保險高質量發展提供理論支持。

關鍵詞：人工智能農業保險廣東省發展現狀數字化轉型

一、引言

2024年《中共中央國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗有力有效推進鄉村全面振興的意見》發布，其中明確強調了在堅實保障糧食和重要農產品生產供給的基礎上，進一步擴大成本和種植收入保險政策的覆蓋面，積極鼓勵地方結合自身特色，發展多樣化的農產品保險，推進農業保險精準投保理賠，做到應賠盡賠。隨著農業發展水平的穩定提升，農業保險所發揮的“穩定器”與“安全閥”功能日益顯著。然而，中國農業保險的發展仍面臨諸多挑戰：起步較晚、地區發展不均衡、保障水平及發展速度相對滯后。面對這些現實問題，人工智能技術的引入顯得尤為迫切，它有望為農業保險的發展開辟新方向，注入新動力。人工智能作為保險科技的核心技術之一，在保險的定價、承保、風控、理賠等多個關鍵環節，均發揮了舉足輕重的作用。廣東省（不含深圳）為中國第一經濟大省，其保險業發展水平同樣位居全國前列。2022年的數據顯示，全省保險機構實現保費收入約為4367億元，穩居全國首位；當年承保利潤97.9億元，占全國保險業利潤總額23.86%。這一數據組合充分印證了廣東省在全國保險領域的標桿地位，尤其凸顯了其作為經濟強省在金融資源配置與風險保障功能發揮上的雙重優勢。基于此，本研究選取廣東省作為典型樣本，聚焦人工智能技術在農業保險領域的創新應用，通過系統剖析其發展現狀、實踐成效及現存瓶頸，為農業保險數字化轉型提供區域性實踐觀察與理論參考。這一研究視角既立足廣東保險大省的產業基礎，又契合數字中國戰略下農業保險現代化轉型的時代命題，具有雙重研究價值。

二、廣東省農業保險現狀及主要問題

（一）廣東省農業保險發展尚蘊含著巨大的潛力且地區間發展不平衡

表1顯示，2022年廣東省（不含深圳市）保險業實現保費收入4367億元，持續領跑全國省級行政區。但從險種結構看，農業保險保費收入約為81億元約占全省保險保費總規模的1.85%。數據揭示出雙重結構性矛盾：一是廣東省保險市場呈現典型的“城市型保險”發展特征，農業保險作為政策性險種的發展滯后于整體保險市場規模。二是在鄉村振興戰略與數字農業發展背景下，農業保險占比與農業大省地位存在顯著錯位，預示著該領域具有較大的結構性優化空間。這種發展失衡既為人工智能等新技術嵌入提供了應用場景，也反向印證了技術賦能對優化農業保險供給結構的戰略價值。表2數據表明，2022年廣東省農業保險市場具有顯著的地域性特征，粵東、珠三角、粵西三大經濟區域在保費規模、區域集中度和城市貢獻度等方面呈現出差異化發展格局。

粵東地區農業保險保費收入6.9億元，揭陽（35.07%）、汕尾（30.43%）、潮州（20%）構成區域保費支柱，形成“三極支撐”格局。在珠江三角洲地區，農業保險保費總收入達31.4億元，占全省總保費的38.78%。廣州作為核心城市貢獻了29.36%的區域保費，肇慶（17.07%）、江門（15.35%）、佛山（13.85%）等城市形成次級貢獻梯隊。粵西地區農業保險保費收入28.18億元，湛江（41.98%）、茂名（35.49%）雙城貢獻率達77.47%，形成典型的“雙核驅動”模式。

從空間經濟視角觀察，三大區域呈現不同的發展邏輯：珠三角作為經濟中心，其農業保險發展滯后于經濟水平，具有典型的“城市型保險”特征；粵東呈現“多中心分散”格局，市場發育相對均衡但深度不足；粵西形成“雙核集聚”模式，與農業產業布局高度協同。

（二）農業保險市場主體參與動能不足的雙重制約

中國的農業保險發展普遍滯后于保險行業整體發展，在廣東省表現得更為明顯，其深層癥結可歸結為供需兩端參與動能的系統性弱化。從需求側觀察，農業經營主體的風險保障意識與保險認知水平構成主要掣肘。一方面，農業從業人員平均受教育程度偏低，新型職業農民群體占比不足，保險保障意識、金融避險意識薄弱，對保險相關的知識理解較為困難，甚至對保險存在偏見。農戶對保險機制的信任缺失尤為突出，認為“就算發生災害了，保險公司也會以各種理由拒絕理賠”，這種信任危機直接制約其參保意愿。另一方面，經濟理性約束構成實質性門檻，2023年廣東農村居民家庭人均可支配收入為21691元，家庭恩格爾系數為32.4%，均處于中等水平，但對比城鎮居民人均可支配收入51821元，這種消費結構差異使農戶在有限預算下更傾向物質資本積累而非風險對沖。

（三）市場結構失衡與經營困境的惡性循環

廣東省農業保險市場呈現典型的“寡頭壟斷”特征，2022年廣東中國人保在農業保險保費收入達到了4189.77百萬元，占廣東省農業保險保費總收入的比重達52%；中華保險、中國太保以及國壽財險的保費收入分別為899.21百萬元、1349.95百萬元、651.61百萬元，分別占比11%、17%以及8%。這種市場結構衍生出三大負面效應：一是創新惰性顯現，長期較少的承保主體對農業保險的整體發展有一定的不利影響，缺乏競爭的現狀也抑制了農業保險產品的創新；二是定價機制僵化，2022年廣東省全省農業保險收入與賠付支出的總比大概在1.6∶1，而一般的保險公司傾向于選擇推廣保費收入與賠付比接近3∶1的保險產品；三是經營可持續性承壓，一般覆蓋人群較廣的保險產品總保費收入較高，吸收資金的速度快，企業投資端獲得的收益相對而言也會更大，但農業保險受眾人群少，總體保費收入較低，甚至前期要付出更多的成本宣傳和運營，因此保險機構一般難以通過農業保險盈利。

三、人工智能賦能廣東省農業保險發展的現狀與主要問題

（一）技術融合催生產業變革新范式

人工智能與農業保險的深度融合已成為當前農業保險發展的主要趨勢之一，為農業保險帶來了前所未有的變革契機。這種融合不僅滿足了市場對高效、精準保險服務的需求，還得到了政府政策的大力支持。例如，《廣東省關于人工智能賦能千行百業的若干措施》明確指出，人工智能應賦能農業等重點行業，推動人工智能技術在農業保險等領域的廣泛應用。

基于表3可知，人工智能在農業保險領域的應用已初見成效，相關技術對保險業發展的推動機制如下：一是人工智能技術在保險業的精準營銷上發揮了重要作用，顯著提升了保險公司盈利能力。在產品開發上，人工智能技術提供了強大的數據與測算支持，助力保險公司開發差異化、個性化和多元化的產品，使保險代理人能夠更有效地開展精準營銷。在承保定價上，保險業的盈利能力很大程度上依賴于動態定價和精準承保，而人工智能能夠高效利用被保險人的歷史數據，結合先進的風險分析技術，實現針對個體行為的動態定價與風險分析。這不僅能夠動態調整承保價格，還能有效降低公司的運營成本，從而進一步提升保險公司的盈利能力。二是人工智能技術所催生的“智能風控模式”提升了保險公司的風控效果。在該模式下，保險公司降低了運營過程中發生風險的概率，提升了保險公司盈利能力。三是人工智能技術改善了客戶服務質量，增加了保險公司與客戶的互動頻次。人工智能技術可以讓客戶24小時獲得保險公司的咨詢服務與保單自助服務，不僅提高了保險公司的響應時效，增加了客戶黏度，也降低了保險公司的人工成本。

未來，隨著區塊鏈、物聯網等前沿技術的逐步融入，農業保險的發展將迎來更加智能化的變革，其服務的質量也將邁向更高層次。

（二）技術應用呈現顯著的結構性差異

目前，廣東省內不同地區、不同規模的農業保險機構在人工智能技術的應用上存在顯著的不均衡特征。一方面，從地區發展程度看，部分發達城市（如廣州、深圳）已率先將人工智能技術廣泛應用于精準營銷、風險評估、動態定價及客戶服務等領域，顯著提升了運營效率和盈利能力；而經濟相對欠發達地區（如云浮）受限于資金和人才的不足，相關基礎設施建設的落后，難以充分發揮人工智能的潛力。另一方面，從公司規模看，大型保險公司憑借更為雄厚的財務實力、更龐大的客戶基礎和更廣泛的業務網絡，能夠更靈活地運用人工智能技術。同時，其在專業人才和技術積累方面的優勢也使其更容易實施全面的戰略變革，從而提升運營效率和盈利能力；而小型保險公司受限于資金、技術與人才的相對不足，難以靈活地應用人工智能技術。

（三）人才短板制約技術紅利釋放

人工智能技術的快速發展對人才結構提出了更高要求，然而目前廣東省內具備人工智能和農業保險雙重背景的人才相對匱乏，這制約了人工智能在農業保險領域的深入應用。造成相關人才短缺的原因主要有兩方面。一方面，廣東省高校對于人工智能人才的培養力度不足。截至2024年6月，全省共有普通高校166所，這些高校包括本科批次高校74所和高職大專96所，其中僅有28所院校開設了人工智能專業，占比不足17%，難以滿足產業發展的實際需求，因此反映出廣東省高校對于人工智能人才的培養力度不足會進一步限制了廣東省農業保險與人工智能技術的融合發展。另一方面，傳統保險公司仍未構建完善的人工智能和農業保險雙重背景的人才引進和培訓體系。例如，某保險公司計劃開發一款基于人工智能的農業災害風險評估系統，但由于團隊中既缺乏對農業種植、氣候條件及災害模式有深入了解的專業人才，又缺少能夠熟練運用機器學習算法和大數據分析技術的技術人員，最終導致系統開發周期被動延長，且在實際應用中效果不佳，無法準確預測農業災害風險。

（四）數據治理困境掣肘技術賦能深度

人工智能算法和技術的應用離不開數據這一“原材料”，然而，保險公司卻在數據治理的方方面面中面臨重大挑戰，包括其數據治理意識薄弱，公司數據內部難以形成真正閉環式、完整式的數據資源，數據應用挖掘能力不足，自身存在“數據孤島”和“數據煙囪”，以及數據安全和隱私保護制度建設滯后等問題。在數據獲取方面，保險公司同樣面臨多重困境。一方面，農業數據本身存在多樣性、時空性、分散性等特點，使數據獲取成本進一步增加。另一方面，老牌保險公司壟斷數據資源，限制數據流通。此外，保險數據所有權不明確，導致數據占有、使用、收益和處分權力的主體不清晰。更為嚴峻的是，行業數據割裂嚴重，缺乏完整的數據資源；與此同時，各國和各地區在數據使用的規范方面存在差異。

（五）技術風險與監管缺失并存

在人工智能與農業保險加速融合發展的進程中，其帶來的技術風險與監管缺失問題日益凸顯。在技術層面上，部分保險公司的人工智能系統仍不完善，技術不穩定，易成為黑客攻擊的潛在目標；與此同時，人工智能技術應用還伴隨著信息安全隱患、新型法律和跨行業交叉傳遞等風險。在監管層面上，存在監管主體不明確，同時，監管體制與監管準則未能適應當下人工智能與農業保險加速融合發展的趨勢，整體缺乏靈活性。此外，相關的法律法規體系尚不完善，且相關領域監管技術和監管資源相對不足，難以支撐現階段所需的高效監督。

四、人工智能賦能廣東省農業保險發展的建議

（一）構建多層次戰略規劃體系

制定人工智能技術在農業保險中應用的全面戰略規劃，是實現人工智能賦能廣東省農業保險發展的重要保障。在宏觀層面。廣東省政府應結合本省實情制定人工智能技術在農業保險中應用的全面戰略規劃，將人工智能技術在保險領域的應用置于突出位置；同時，構建開放協作的“AI+農業保險”創新平臺并設立統籌規劃委員會協調跨領域合作，解決分歧，確保戰略穩步實施。此外，積極引導國有資本有序進入保險科技領域，支持國有企業與科技公司協同創新。配套出臺稅收優惠、金融扶持政策等措施來引入更多的農業保險公司，增強市場活力。與此同時，深入開展農業保險功能與政策宣傳推廣活動，通過多種形式向廣大農業生產者宣傳農業保險的風險保障功能和惠農政策，切實提升農業生產者的參保積極性。在微觀層面。農業保險公司為確保在人工智能技術浪潮中搶占先機，其高級管理層應審時度勢，制定兼具系統性與前瞻性的戰略規劃，從運營模式、產品創新、人才培養、數據治理等多個維度布局轉型路徑，積極擁抱人工智能技術為保險行業帶來的變革機遇，從而在激烈的市場競爭中占據戰略制高點。

（二）完善技術創新生態體系

持續推進人工智能與農業保險加速融合發展的核心動力是技術升級。廣東省政府要制定一系列支持創新的政策，包括科研項目資助等；通過積極推進產學研相統一，提升人工智能研究成果向農業保險領域的轉化效率；同時，政府應加強知識產權保護。從微觀層面出發。人工智能技術的核心競爭力濫觴于其算法、模型和數據處理能力，故保險企業應加大算法技術的創新，打造自己的算法模型優勢。目前我國人工智能賦能保險業發展面臨著底層技術創新能力不足的結構性桎梏，故保險企業應著力加強對前沿技術的研發與攻關，尤其是在人工智能、大數據深度應用、區塊鏈、閃電網絡等關鍵核心技術領域實現突破，切實解決行業面臨的痛點問題。同時，積極探索更多適合新技術落地的應用場景，為行業高質量發展提供強有力的技術支撐。

（三）實施精準化區域協調政策

政府應實施差異化政策，從地區和企業兩個層面推動保險業均衡發展。對發達地區的保險市場要加強監管，提升市場競爭力；對欠發達地區的保險市場要提供財稅支持，吸引保險公司進入。針對不同規模企業，小型保險公司給予政策扶持，降低準入門檻；而對大型保險公司要強化監管，引導其規范經營。同時，政府應引導保險公司積極地履行社會責任，促進保險業與經濟社會融合，實現行業良性發展和社會效益最大化。

（四）創新復合型人才培養機制

人工智能賦能廣東省農業保險發展離不開高質量人才的保障，這是農業保險公司實現智能化的關鍵。一方面，在高校教育體系層面，應整合學科優勢資源，多開設保險科技或金融科技專業方向，培養復合型和應用型人才。優化人才培養模式，如在人工智能專業課程體系中增加保險學、農村金融方向課程，在保險學專業課程中融入區塊鏈技術、大數據分析、人工智能相關內容，推動跨學科交叉培養，為保險科技發展儲備多元化人才。另一方面，在企業實踐層面，保險公司需要構建一支人工智能和農業保險雙重背景的復合型人才隊伍以滿足農業保險智能化時代對人才的新要求。對于大型保險公司而言，其品牌優勢是吸引和引進高層次人才的重要資本。這些人才不僅具備智能思維，還應具備跨界經驗，能夠為公司帶來新的視角和創新思路。通過引進這類人才，可以顯著提升整體團隊的專業素養，為農業保險的智能化轉型注入新的活力。對于中小型保險公司而言，雖然可能在品牌和資源方面無法與大型保險公司相媲美，但也可以通過靈活招聘具備人工智能技術的人才來滿足業務發展的需求。同時，加強內部培訓也是提升員工數字化素養的有效途徑。通過定期組織培訓和學習活動，可以幫助員工不斷掌握新的知識和技能，確保團隊整體能夠跟上智能化轉型的步伐。此外，與大型保險公司或行業組織建立人才共享與交流機制也是提升團隊專業水平和創新能力的重要手段。通過人才協同機制，保險公司可以學習到先進的經驗和技術，借鑒他人的成功案例，從而不斷提升自身的競爭力和創新能力。

（五）健全數據要素流通機制海量的農業數據資源是人工

智能賦能廣東省農業保險發展的“原材料”，農業數據將迅速成為農業保險企業最具價值的核心資產之一。政府制定并實施全面的數據戰略，構建農業數據搜集與共享平臺，降低企業數據獲取的成本；政府與相關機構要明確用戶數據歸屬權問題，制定企業申請數據使用的章程，并由政府審核用途、期限和種類后，向符合要求的企業輸出數據，防止企業數據壟斷與保護用戶數據安全；最后，企業要提升自身數據治理能力，筆者建議要關注如下三個內容：內部數據挖掘，內外部數據整合和數據鏈條完整度。

（六）構建敏捷型監管框架

人工智能賦能廣東省農業保險發展離不開與之相適應的監管體系。一是要建立成熟的“AI+農業保險”監管框架，例如，歐盟通過《通用數據保護條例》（GDPR）規范數據使用與美國通過聯邦和州層面的監管機構對AI算法進行審查的經驗表明，科學的監管體系不僅能有效管控風險，還能為技術創新提供保障。二是需完善法律法規和監管制度，填補保險科技領域的“監管空白”。政府應針對區塊鏈保險、大數據管理、智能保顧、網絡互助保險等新技術和新業務領域，專項立法或出臺技術標準，補齊監管“短板”。同時，現有交易和監管規則基于以人為主體的交易設計，而智能保險業務依賴機器學習，需根據新的風險特征和技術特征重新設計監管規則，將面向人的監管機制改進為面向人機協同的監管模式。三是要積極引入監管科技，在提高監管效能的同時，降低技術不成熟帶來的跨領域風險。最后，要注重個體用戶的隱私，制定數據安全法律，嚴格防范數據泄露，并建立數據使用規則，對違規者實施黑名單制度。

參考文獻：

[1]顧紅，李晶晶，2025.科技賦能背景下智慧農業保險的創新發展方向與實現路徑[J].數字農業與智能農機，（03）：99-101.

[2]胡芳，何逍遙，2022.人工智能賦能農業保險公司數字化經營研究[J].金融理論與實踐，（04）：99-108.

[3]胡燕，2022.廣東省政策性農業保險發展問題及對策研究[D].廣東海洋大學.

[4]李偉群，馬裕豐，2020.人工智能對保險業發展的利弊之析及應對之策[J].西南金融，（02）：68-76.

[5]李新光，2016.中國農業保險經營模式研究[D].吉林大學.

[6]林碩延，方雪舟，余昆，等，2024.保險行業數字化轉型：國內外發展與啟示[J].中國保險，（10）：58-61.

[7]劉夢琪，2024.中國保險高質量發展研究：理論測度分析與數字驅動效應[D].西南財經大學.

[8]唐金成，劉魯，2019.保險科技時代“AI+保險”模式應用研究[J].西南金融，（05）：63-71.

[9]田建湘，2025.保險科技賦能下的農業保險經濟風險管理與可持續發展策略研究[J].山西農經，（01）：129-131.

[10]王媛媛，2019.保險科技如何重塑保險業發展[J].金融經濟學研究，34（06）：29-41.

[11]王家進，2022.科技賦能背景下我國農業保險發展策略研究[J].科技經濟市場，（10）：7-9.

[12]許夢博，陳楠楠，2021.我國農業保險發展的深層矛盾、轉型契機與改革取向[J].求是學刊，48（02）：80-89.

[13]趙大偉，杜謙，2020.人工智能背景下的保險行業研究[J].金融理論與實踐，（12）：91-100.

[14]周雷，邱勛，王艷梅，等，2020.新時代保險科技賦能保險業高質量發展研究[J].西南金融，（02）：57-67.

[15]鄭軍，馮舒杰，2018.人工智能與農業保險創新發展研究[J].青島農業大學學報（社會科學版），30（03）：20-27.

（作者單位：1.廣州商學院經濟學院2.華南師范大學經濟與管理學院）

責任編輯：李麗君