“AI+保险”助力乡村振兴战略的几点思考

初立苹 孙辰权一 上海对外经贸大学金融管理学院

一、引言

党的二十大报告指出，要全面推进乡村振兴，全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村。2023 年2 月，中央一号文件正式发布，旨在全面贯彻落实党的二十大精神和中央农村工作会议精神，围绕全面推进乡村振兴、加快建设农业强国，立足当前我国“三农”工作的阶段性特征，精准部署全面推进乡村振兴的九项重点工作。乡村振兴战略由党的十九大首次提出，其中提到“必须始终把解决好‘三农’问题作为全党工作的重中之重”。农业、农村、农民的发展关乎国家发展命脉，要实现中华民族伟大复兴的长远目标，必须走中国特色社会主义乡村振兴道路，全面实施乡村振兴战略。

实施乡村振兴战略，离不开金融工具的支持，相较于一般的金融工具，保险与乡村振兴战略的总要求更加契合。虽然保险为乡村振兴提供保障，但还存在很大的发展空间。当前的研究偏向于运用保险应对乡村振兴中的某种单一问题，如有的学者通过分析金融保险赋能广西耕地保护的现实必要性以及金融保险体系赋能耕地保护的作用机制，并结合现实困境与挑战，提出要构建服务耕地保护的广西农村金融保险体系（莫舒薇等，2023）；有的学者对有成功经验的呼图壁县养老保险证质押贷款模式进行再思考，期望通过为该模式设立新目标，从而实现城乡居民基本养老保险基金的长期发展，保障农民当下生产生活及未来老年生活（哈迪里亚·吐尔迪，2023）；也有的学者探讨了乡村振兴视角下脱贫地区优势特色农业金融服务存在的问题，研究了建立脱贫地区优势特色农业信贷与保险联动保障支撑体系的策略（巫奕沛，2022）。但仅靠对单一问题的研究，不足以满足乡村振兴战略对实现保险价值的新要求。要发挥保险的最大价值，不仅需要为乡村振兴战略助力，还需要科技手段的重要支撑。随着AI、云计算、大数据、区块链、物联网等技术的逐步成熟，科技手段的应用为保险的发展带来了巨大机遇，也为赋能保险进而服务乡村振兴战略提供便利。

关于保险科技助力乡村振兴战略的研究有很多，有学者认为，科技是农业保险转型升级的重要引擎和动能转换的核心驱动力，是农业保险实现高质量发展的必由之路（朱俊生、张峭，2022）；也有学者从农业保险的三大利益主体——保险公司、政府部门和参保农户方面分析保险科技带来的成效，从而提出要推动农业保险转型升级（李婷等，2023）。但目前对保险科技赋能其他种类保险的研究则少之又少，不足以满足乡村振兴战略中规避风险的需求。乡村振兴战略中规避风险的需求一般体现在基础设施建设、农业生产经营、农民生活保障、生态环境建设等方面（胡小晖等，2021）。

保险作为转移风险的传统有效措施，可以从多方面服务乡村振兴战略。同时，保险科技在研发设计、客户服务等领域精准布局，助力保险更加切实地发挥经济保障和风险管理的重要作用。其中，AI技术是保险科技的重要成员。AI技术发展至今，已经取得了突破性进展，不仅扩展了算法的应用深度，也为金融、教育、医疗等行业赋能了新的价值。因此，本文从保险运用AI技术助力乡村振兴的角度出发，结合现阶段“AI+保险”的应用现状、存在的问题及限制因素等，提出未来发展方向，推动保险与乡村振兴战略深度融合（王睿等，2022）。

二、“AI+保险”概述

作为我国保险行业变革的核心推动力，AI 技术的商业价值正逐渐显现。AI 技术可以运用在保险公司的全部业务环节，以减少保险公司的经营成本。

比如，在分销环节，智能获客机器人应用于自动式呼叫、意向筛选、资料导入、销售引导等；智能保险顾问主要在引导用户购买等方面发挥作用；AI智能增员主要包括AI甄选、AI面试、AI培训及用以辅助销售的AI助理，以筛选保险代理人，进而减少保险代理人的流失，提升保险代理人的服务水平。

在承保与定价环节，依托保险公司的内部数据和提供商的外部数据，AI技术可从大量数据中完成客户画像，根据客户的生活习惯定制保险产品，并通过识别风险偏好、风险状况等来定价。不仅如此，AI技术在多元化数据来源的支持下，通过训练大量的标签数据与无标签数据，使许多行为经验得以留存，将经验和知识体系在行业中进行充分融合。

在理赔环节，麦肯锡发布的一则保险业务报告指出，2030 年，理赔处理仍将是保险行业的重要职能之一，然而与2018 年相比，理赔业务的自动化转型将使理赔岗位人员减少70%～90%，应用AI技术的智能理赔系统可以对损失进行快速查勘和核定，深度学习能解决图像识别精准度不足的问题，判断维修方案，计算赔付金额，大幅缩短理赔时间（赵大伟、杜谦，2020）；一般风险先通过智能理赔系统进行判定，当超过评判的阈值后再由理赔部门进行人工干预，从而减少客户的潜在损失。

AI 技术还可以应用在反保险欺诈中。图像识别技术可以识别客户上传照片的真伪，有效识别处理痕迹；生物识别技术可以识别客户身份信息，防止冒名顶替；语音识别技术可以分析客户报案时的情绪，从而测定是否存在欺诈行为。此外，还可以结合大数据构建客户社会关系，在客户投保时就进行风险预警，避免发生损失。

在AI技术的赋能下，加上保险固有的防范风险属性，“AI+保险”模式会加快农业农村现代化、确保粮食安全、防止规模性返贫，扎实推进乡村发展、乡村建设、乡村治理等重点工作，为加快建设农业强国，建设宜居宜业和美乡村作出应有的贡献。

三、“AI+保险”在乡村振兴中的应用现状

（一）“AI+农业保险”助力乡村振兴

党的二十大报告强调，要坚持以推动高质量发展为主题，全面推进乡村振兴。农业保险作为防范农业风险、保障“三农”发展的重要工具，已成为助推乡村振兴的关键力量（唐伟文，2020），而AI 正是农业保险发展不可或缺的优势所在。

AI 技术能控制商业性农业保险的不足额风险、道德风险、逆向选择等，在提高承保工作的精准化程度方面起到了重要的推动作用。在承保环节，应用AI 智能点数、智能投保助手并结合遥感技术、无人机技术、图像技术和大数据技术等，可以实现GPS 定位和信息采集等功能，有效解决传统模式下人工采集信息的局限性，为承保工作的精准化提供了便利。在养殖业和畜牧业中，AI技术更加展现了其独有的特征。2015年，安信农险将电子耳标技术（见图1）应用于能繁母猪成本保险，使承保和理赔数据都更加精确。针对标的物身份难以识别的问题，保险公司推出牛脸识别技术（见图2），依托AI 视觉识别、手机APP 抓拍承保标的图像，AI 机器人根据采集信息构建3D 数据组，为每一头牛生成独一无二的数字身份（戴梦希，2021）。在后续的理赔中，AI机器人会比对出险动物和存储在系统中的承保标的，若一致则可以理赔，在提升服务效率的同时解决了虚假理赔的问题，可有效限制保险欺诈行为。

AI 技术可以帮助企业减少大量的人力和物力。目前，已有多家保险公司推出APP服务平台或电话智能语音服务，保险责任、保险金额、保费及其他服务条款一应俱全，使农户在投保前就可以对比各家保险公司的保险产品，足不出户就能够“货比三家”。在遇到是否可以承保或与产品本身相关的问题时，农户可以通过APP 反馈问题，人工智能客服会作出解答，必要时转接人工服务，大大节省了销售人员的时间及精力。

▶图2 牛脸识别技术

AI 技术还有助于提升农业保险从业人员技能水平。一方面，农业保险从业人员工作时面临道路崎岖、环境复杂、工作量大等常见的情形；另一方面，从承保到理赔都需要保险从业人员具备较高的专业素质，保险公司每年要花费高额的培训费用，而农业保险的政策属性决定了农业保险公司常常入不敷出，因此，农业保险从业人员流失的情况严重。保险公司通过AI 技术可以将老员工的经验转化为数据储存并共享，进而帮助新员工快速提升知识技能水平，既减少了培训支出，又提高了各区域农业保险的服务质量。

（二）“AI+人身保险”助力乡村振兴

相较于“AI+农业保险”，AI技术在人身保险中的应用也十分广泛。人身保险有别于其他以物为标的的保险产品，这使得AI技术在人身保险中的应用更趋于一种应用模式。单纯地使用AI 技术难以实现从产品设计到理赔这一整个流程的完美运行，依靠大数据、区块链等技术，从整体运用保险科技改变服务链是目前AI技术的主要用武之地。

在保险业务前端，保险公司通过大数据技术建立用户画像，根据客户的需求设计并提供差异化的人身保险产品。在保险业务中端，保险公司将区块链等技术应用在保单审核和信息获取等环节，帮助保险公司降低经营性风险。在保险业务后端，AI技术可以帮助保险公司减少人员的开支，同时也可以为消费者提供更好的服务。

从人身保险的供给端来讲，保险公司采集的数据主要来源于医疗健康产业、互联网企业、政府公开数据、第三方商用数据库等。在建立用户画像时，保险公司记录个人信息、家庭状况、消费水平、消费习惯、健康状况和风险偏好等信息。之后，保险公司利用客户画像，借助科技手段定制个性化保单以满足消费者需求，从而提升服务效率。

从人身保险的需求端来讲，大数据和人工智能等技术创新了营销方式，保险公司通过采集信息建立用户画像，发现具有购买价值的潜在客户并推送保险产品，将保险产品与客户需求完美结合。保险公司还可以通过云计算技术在精准挖掘客户需求的基础上将保险产品进行个性化组合，提高销售的成功率。

疾病是我国最常见的致贫原因，健康保险能够防止健康问题影响到人的劳动收入，而保险科技在健康保险领域的应用最为集中。因此，本文选择AI技术在健康保险领域的应用，来说明AI技术对乡村振兴战略的推动作用。例如，在应用环节的销售端，有数字医疗创新联盟、年轻保以及云团险SaaS系统；在承保端，有人保金服的智能营销语音机器人；在理赔端，有栈舰健康险智能理赔平台；在风控端，有爱保科技的智能风控一体化平台——健易保；在运营管理端，有AI教练、泰康大健康云。这些都是我国保险科技助力健康险转型升级的创新（唐金成、刘鲁，2019）。目前，农村地区推出的政策性扶贫健康保险、意外保险、小额寿险等，都是具有普惠性质的保险，往往借助保险科技在保险服务的各个环节提高服务效率，减少成本支出，防止家庭陷入持续性贫困。

（三）“AI+小额信贷保险”助力乡村振兴

传统农业是一项弱质性产业，存在巨大的风险。农民的收入难以得到保障，而农户又急需信贷资金进行周转，为此，政府相继出台一系列“信贷+保险”的政策文件，引导形成将信贷和保险有机结合的农村银保互助体系，充分发挥小额保险与小额信贷组合产品的占优推行模式，发展农业生产力，提高农业资金使用效率，实现乡村振兴。

目前，AI技术在小额信贷保险中的应用主要表现为与大数据、云计算等新技术共同为传统保险赋能。保险科技应用于传统风控手段并加以完善，不仅涉及传统风控中最主要的保险数据，而且涉及与借款申请人偿还能力和偿还意愿有关的风险特征描述。同时，随着AI 技术的深入开发，保险机构和用户间的信息不对称问题也有望得到缓解。

在保险科技的赋能下，信贷转型能够应用在获客、风控、催收等多个方面。在信贷业务链条上，保险机构利用大数据技术掌握多维度的用户数据，形成用户画像，以便精准获客；而通过智能风控系统和反欺诈系统，保险公司能够识别用户的风险和信用；在贷款审批完成后，保险机构可以实时监测用户贷款状态，做好风险预警工作；在贷后环节，语音、语义识别等技术能够有效辅助催收，智能质检可以帮助保险机构分析催收员的语言表达内容，筛检出言语不当的地方，生成相应的报告，为后续整改提供解决建议。

▶图3 “亿亩田”监测农作物的受灾情况

AI 技术目前已经应用到农村金融服务之中。例如，网商银行在2020 年发布了“亿亩田”，这是一款采用卫星遥感技术和AI 技术的高智能农村金融服务产品，利用AI、大数据和卫星遥感技术，赋能农村金融（如图3所示）。网商银行还运用卫星遥感技术和新一代AI技术丰富农民的资源数据，参照线下提供的贷前调查报告可以形成准确完整的评估与管理体系，为农民提供信贷服务。利用卫星遥感技术还能够获得农作物整个生长期的遥感影像，再由AI借助遥感影像对作物品种、生长面积等作综合识别，刻画种植画像。保险公司还可以运用风控技术构建模型，实现精准授信，为小额信贷保险支撑小额信贷打下了良好的基础。

四、“AI+保险”面临的问题

（一）AI技术应用存在制约条件

AI 技术的高效运用是以大数据为支撑的。目前，保险公司使用AI技术进行数据处理存在两方面问题：一是数据难以支撑；二是无法规避触碰隐私信息。尤其是农业保险方面的数据，基本只有大型保险公司能够支持，且保险公司数字化建设的时间较短，加之IT 人才少，导致数据处理基础薄弱、缺乏规划，难以应对农业保险数据分散化的特点。AI 技术的运用还存在数据可能被泄露的问题。AI 技术的高效运用离不开数据的支撑，难免会获取用户的个人隐私数据，所有权和使用权的冲突阻碍了AI技术的发展。

如今，部分国家已经采取相关的保护措施，保险公司也需要遵循保护个人隐私的原则，正确处理数据获取所带来的风险，采取隐私保护措施。从保险公司的角度来讲，实施任何一项战略都需要大量的资金投入，保险科技战略更是如此。不仅中小保险公司无力支撑该项资金投入，头部保险公司也会充分考虑其中的风险。由于投资回报的收益周期与收益率都难以确定，保险公司不会冒着风险轻易进行数字化转型。另外，大部分公司对数字化转型的方向比较迷茫，员工也不具备从传统保险公司转型至科技型保险公司的条件。在农业保险公司的操作系统中应用AI技术还要不断挖掘和实践，在人才和技术双重缺乏的困境下，AI技术的应用还需要进一步探索。

（二）农村消费者知识水平滞后

保险在农村的发展很可能因为AI 技术的应用而在保险标的、属性和风险因素等方面产生变化。而且在与农村消费者相关的各个领域，保险产品的种类、保障范围、创新点也会不断变化。但我国金融消费者整体知识水平偏低，中国人民银行金融消费权益保护局于2019 年开展的消费者金融素养调查显示，针对保险知识调查问题，消费者答题的平均正确率为53.99%（赵大伟、杜谦，2020）。这一比例在农村消费者中毫无疑问会更低。因此，提高农村消费者的保险意识，进而增强其对风险的认知和预防能力，是一个非常重要的手段。

（三）监管标准不明确，相关法律法规不健全

AI技术驱动的保险创新模式，正潜移默化地渗入保险行业的各个环节，新技术运用的深入程度和相关法律法规覆盖面不相匹配，会给保险在乡村振兴战略中的应用增加难度。而目前保险行业内，对新技术的监管尚没有统一的标准，“AI+保险”的融合极易出现监管灰色地带。同时，由于“AI+保险”是AI和保险的跨界交流融合，在融合过程中极易产生诸多行业差异性现象，引来不法分子趁虚而入，非法集资、骗保等违法行为，给保险行业带来新的经营风险，亟待金融监管机构出台具有针对性的法律法规，不断规范市场运行（周小春、华谊，2022）。

五、“AI+保险”助力乡村振兴战略的展望

（一）加强AI 技术在农业保险中的创新与应用

随着农业保险信息化和数字化转型，农业保险正在不断升级。农业保险要不断发展，就要强化农业保险科技创新和应用环境，尤其是AI技术，为此，保险公司要加快发展AI 技术赋能农业保险。政府要激励保险公司不断加大新险种研发力度，建立农业保险科技创新应用长效机制（吕秀萍、王兵威，2022）；加大新技术试点力度，在新技术诞生的同时积极试点和推广，通过市场反馈来不断调整定位、更新迭代；研究建立专门的信息数据库，发挥政府在发布灾情数据方面的权威性，降低数据获取成本，减少企业之间的恶性竞争，实现科技推动农业保险发展的目标。同时，科研院所、保险机构、高校等具有创新能力的单位可以联合建立实验室，进行协同研究，加快新兴科技赋能农业保险的速度。AI 技术在应用时应协同其他保险科技，充分发挥自身特点，与其他保险科技进行优势互补。

（二）提高AI 技术在健康保险中的应用深度

AI 技术在健康保险中的应用主要有以下几种途径：通过个人健康数据分析，提供更便捷的核保服务；不断追踪客户健康状况，提出改善建议；识别欺诈信息，提升经营效率，降低承保风险。

从保险的各个应用环节来看，在投保环节，智能顾问可以提供个性化保险方案，节省人力成本，节约客户时间，同时对客户的疾病进行预防指导和风险筛查；在定价环节，智能顾问可以进行全方位评估，给出保险费率；在核保环节，智能顾问可以实施线上的人机交互进行在线签约。

未来，保险公司提高AI技术的应用深度主要将聚焦在智能医疗机器人上。智能医疗机器人可以看护病人、打扫房间、加快医疗物流配送速度，还可以开发智能理赔系统，加快理赔判定时效，减少主观因素的影响，并降低保险公司和客户双方的成本。有了AI技术的赋能，保险的各个应用环节效率都将得到明显的改善。在成功赋能健康保险以后，农村消费者也能享受到科技带来的便利，防止“一病返贫”现象发生，促进乡村振兴战略的实施。

（三）加强保险科技人才的供给

在AI技术不断发展的今天，保险公司面临的一个关键问题是对保险专业人才的需求转变为对复合型技术人才的需求。一方面，高校是输送人才较好的途径，保险公司应长期派出保险科技人才与高校交流，让高校充分了解保险行业的实际情况，清楚保险行业的需求以及面临的问题，帮助学生作好未来路径规划，开设保险数字化等相关课程。但保险公司的需求一直与高校的供给存在结构性矛盾，在无法迅速消除这一矛盾的情况下，保险公司应注重员工培训，鼓励员工继续进修，提高专业素养。另外，保险公司可以举办讲座和兼职培训，在进行保险基础知识培训的同时，结合行业热点规划对交叉学科的培训，如人工智能、大数据、统计学、医学、农学等课程，提升培训的针对性、效用性、多样性，努力构建技术型、复合型保险人才培训体系，为支持乡村振兴提供人才保障。

（四）加强AI 技术赋能下的保险监管体系建设

AI 技术的进步对保险科技的发展有着巨大影响，但也带来了潜在风险。由于包括AI在内的技术应用属于跨行业、跨领域式的应用，其跨市场、多交叉的特点增加了保险行业的系统性安全风险。目前，保险科技的发展经历了电子阶段与信息化阶段，正步入智能化阶段，高投入、高风险的特点使其涉及的问题更加复杂。监管部门发布的《关于进一步做好科技保险有关工作的通知》中阐明了监管体系建设的必要性与不足，并指出为了解决规范性不足、与保险科技特点不相适应等问题，应加快推动相关法律法规的建设。

监管部门应构建具有时效性的保险监管体系，坚持风险为本的理念，推动网络信息安全立法的完善，规范AI 技术等保险科技的发展。除此之外，为更好地推动AI 技术在保险业的应用，监管部门要充分了解其业务特点、风险特性，制定更有针对性的法规，提升监管的针对性。此外，监管部门应努力学习发达国家在保险科技监管体系构建中的先进经验，实现保险科技监管体系的国际化。

（五）立足“保险姓保”的本源

未来，AI技术将进一步重塑传统保险公司的销售渠道、产品、内部运营等环节，力求保证保险公司健康发展，推动保险公司稳定运营，保障客户权益。首先，保险只有真正做到“保险姓保”，才能达到惠及全体农村消费者的根本目标；其次，安全性、流动性、收益性、效益性仍然是重要的风险防控原则；再次，AI 技术必将带来风险复杂化、隐蔽化等一系列风险问题，保险行业要时刻提高警惕，强化风险管控能力，将风险控制到最低（蒋玉薇，2021）。