人工智能时代智慧农业保险的发展路径研究

摘 要：当前，我国农业保险市场进入了加快创新和发展的新阶段，农业保险已经成为我国农业支持保护体系的重要组成部分。但与此同时，农业保险也暴露出了一系列问题，难以满足多样化的保障需求。文章从当前时代发展出发，探讨智慧农业保险的发展路径。

关键词：农业保险;人工智能;发展路径

改革开放四十年以来，保险业快速发展，作为保险业重要组成部分的农业保险也得到了充分发展。当前，我国农业保险市场进入了加快创新和发展的新阶段，农业保险已经成为我国农业支持保护体系的重要组成部分。但是，农业保险在快速发展的同时也暴露出了一系列问题，如承保不规范、理赔难、产品供给不足等，难以满足多样化的保障需求。因此，现阶段农业保险急需产品与服务的创新和突破。

近年来，随着机器学习、深度学习、智能识别、云计算等信息技术的发展，人工智能技术对金融、医疗等多个行业产生了深远影响，也标志着人工智能时代的到来。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》将人工智能的发展上升至国家战略层面，确立了新一代人工智能发展三步走战略目标。工业和信息化部2017年12月印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》中也提出要积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化。2018年，李克强总理在《政府工作报告》中再次强调“推动大数据、云计算、物联网广泛应用，新兴产业蓬勃发展，传统产业深刻重塑”。随着人工智能技术的发展及应用，智慧城市、智慧旅游、智慧图书馆等新的构想纷纷提出，其核心就是运用物联网、云计算等新的信息技术，建立协同处理和智能控制的信息平台，及时整合和交流信息，从而实现系统网络自主化、智能化管理。保险业由于其收集的数据广泛，而被认为具备应用人工智能技术的优势。在美国等发达国家，部分保险企业已经开始在降低经营成本、拓宽营销渠道等方面积极展开探索，并将有关成果应用到自身的服务改进中。

在此背景下，智慧农业保险的概念也应运而生。智慧农业保险是运用现代信息技术手段对农业保险标的生产、保险公司经营、气象等农业自然资源及社会经济等领域信息进行感知、测量、采集和整理，获取实时动态数据，通过网络实时上传到数据中心，运用数据挖掘技术对海量异构数据进行处理、整合、储存、分析和预测，实现农业保险的准确、动态、高效与智能管理，为政府部门、保险机构、广大投保户提供个性化、智能化服务。

智慧农业保险对于现阶段农业保险产品和服务的创新具有显著意义。第一，智慧农业保险有助于农业保险的规范化、标准化的发展。现代信息技术的使用使农业保险的承保、理赔业务办理得到改进，减少保险交易成本，完善保险运行机制，实现对农业保险信息及业务流程的监管，农业保险经营管理将逐步走向规范。第二，智慧农业保险有助于提高农业保险的理赔效率。智慧农业保险可以搜集农业生产管理、自然环境、市场信息等多源数据，通过对大数据的分析与挖掘，加强查勘定损流程的科技化和信息化，使农业保险公司科学快速地掌握灾情、追踪标的物，提高理赔效率。第三，智慧农业保险有助于风险管理。智慧农业保险可以向广大农业生产者提供包括农业生产、农业技术、农业灾情、气象变化及市场价格变动等全方位的信息服务，有助于生产者有效抵御各类风险，降低风险损失;向农业保险经营者和决策者提供农业保险统计分析服务，便于经营管理者对农业保险政策、制度进行改进与完善。还能预测农业生产发展变化，控制风险影响因素和保险风险系数。

一、现阶段发展智慧农业保险面临的挑战

1.部分新科技落地应用难

现代化的信息技术是智慧农险建设和发展的基础，在多项技术的支持下才能真正实现智能化农业保险经营与管理，彻底改变农业保险承保、理赔等各环节的运作方式，为农业保险主体提供优质的服务。其中，最具有代表性的关键技术包括物联网技术、移动设备终端和移动互联技术、“3S”（遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS）技术、大数据、云计算与数据挖掘技术。其中，物联网技术主要用于保险主体、标的、农业生产环境和状态的信息采集和传输，可以说是智慧农业保险应用的基础技术保障。但是，目前，物联网技术开发运用时间较短，在生产、加工、流通、消费各环节深度融合的网络技术设计仍然存在诸多技术瓶颈，尤其是农业生产，各种农作物的特性不同，生长环节复杂多变，如何准确有效地监测并智能化控制，均是需要攻克的技术难题。目前，推进的项目大多仅限于生长环境较为可控的，比如大棚蔬菜、食用菌种植等，对其他的技术运用目前仍较为缺乏。除此之外，大数据、云计算与数据挖掘等技术与农业保险场景的结合还不紧密，效能还未能发挥。

2.农业大数据采集和共享难

农业分布区域性、生产阶段性、农事季节性、风险复杂性和主体多元性，是农业生产的特殊属性。这些复杂属性使得农业大數据的采集难度较大。纵观全球农业大国，耕地面积广袤，种养业品种繁多，农业经营主体数以亿计，农业生产习惯千差万别，同时又都受到各种自然灾害的侵扰，使得农业成为世界上大数据获取难度较大的领域。近年来，国内涌现出了大批农业相关领域的商业化大数据公司，一方面开展各自领域的应用及服务，另一方面也在收集相关领域的大数据，包括农业资源、农业生产等方面。但是，这些企业大数据大都分布在各公司企业中，并服务于该企业的主营业务，较少能与农业保险进行融合应用。

同时，数据孤岛是当前亟待解决的难题。大量与农业保险相关的数据资源分布在林业局、海关总署、民政部、生态环境部、水利部和国家气象局等国家相关涉农部委。由于各个部委的数据存在保密权限，对农业保险行业开放共享的难度较大，导致大数据技术在农业保险行业应用范围十分有限。

二、智慧农业保险的发展路径

第一，加强顶层设计，强化智慧农业保险创新的共识，营造智慧农业保险发展的有利环境。智慧农业保险是科技进步的产物，也是金融保险业未来创新发展的主要方向。同时，智慧农业保险是新生事物，尚未形成稳定业态，对智慧农业保险发展规律和风险特征的认识也有待进一步加强。一方面，农业保险公司及其监管部门应正视农业保险“智能化”转型的现实需要，树立“智慧化”思维，积极应用前沿信息技术推动智慧农业保险产品、服务与监管转型升级，打造符合市场发展规律和需求的智慧农业保险产品、服务与监管体系。另一方面，农业保险消费者、保险公司和监管部门应树立正确的“技术观”，正确认识人工智能、物联网、大数据等信息技术尚存在的技术短板和不确定性，不盲目夸大技术自身的支撑能力，积极应对智能信息技术发展所带来的挑战。

第二，建立健全农业保险大数据平台，加强数据共享，实现共赢。对数据的集中、整合、共享、挖掘，以及新技术手段应用，已经成为险企新产品开发、客户服务、经营决策、战略制定等的基础。因此，一方面要破除掉数據部门、区域壁垒，建立健全农业保险大数据平台，覆盖地块信息、灾害损失、承保理赔等结构化数据和非结构化数据，为评估农业灾害风险、科学定价、费率区划、精确承保、实现快速理赔奠定数据基础。另一方面，针对当前的数据孤岛问题，应积极接入外部数据，如公安、气象、税务、医疗、教育、信用、移动通信等（脱敏）数据源，或通过地理位置、社交网络和物联网手段获取合规的外部数据。逐步构建农业保险相关信息的跨部门共享机制，实现财政、农业、林业、国土资源等职能部门的数据开放和各自数据信息系统的相互对接、共享。

第三，加强风险管控，降低智慧农业保险创新的风险。大数据时代，数据和信息系统规模的不断扩大，使得保险企业信息安全架构也日趋复杂，海量信息不仅需要被适时处理、关联分析，还必须适时监控，实现网络安全态势感知和主动安全防御。推动智慧农业保险的保险企业需要建立与大数据时代相适应的、主动合规且有效的安全管理和风险防控体系。包括技术上统一架构设计，建立集中的IT管理体系，建立强健的风险控制系统，实现更严格的智能安全管控。坚持重点风险的适时分析和报告制度，强调风险的量化分析，科学评估风险;对发现的风险隐患，及时进行风险提示和提供解决方案，从事后风险处置转变为事前主动防范。

第四，加强人才培养，维系智慧农业保险创新的源泉。农险行业应高度重视智慧农业保险创新人才的培养，特别是跨专业复合型人才的培养。此外，农险行业应联合高校、科研机构，共建智慧农业保险创新实验室，共同培养智慧农业保险人才。

参考文献：

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作者简介：李刚（1981—），男，安徽安庆人，就职于国元农业保险股份有限公司信息技术部，研究方向：信息技术相关工作。