龙文军:人工智能如何赋能农业保险高质量发展

    龙文军介绍，我国农业保险保费收入已由2004年的4亿元增长至2024年的1483.7亿元，市场规模扩大近370倍，已经成为全球第一大农业保险市场。随着农业保险覆盖范围不断拓展，传统经营模式在信息采集、风险识别、承保理赔和业务监管等方面面临更高要求，人工智能为破解行业长期存在的精准度和效率问题提供了新的技术路径。

    龙文军指出，传统分析型人工智能能够识别数据规律，辅助保险机构规范经营管理；生成式人工智能能够处理文本、图像、视频等非结构化信息，推动农业风险与地块、标的和投保主体信息有效衔接；智能体人工智能则可以依托模型和算法，推动信息采集、风险评估、产品定价和业务审核等流程自动化。

    近年来，人工智能已逐步融入农业保险业务全流程，从线上投保、一键报案，到云端验标、远程查勘和智能定损，农业保险经营方式正在加快向数字化、智能化转型。

    人工智能赋能农业保险高质量发展主要体现在五个方面：提升业务效率，提高承保理赔精准度，减轻基层工作负荷，推动保险服务向灾前预警、灾中监测和灾后处置延伸，以及提升业务监管能力。其核心价值不仅在于优化单个业务环节，更在于推动农业保险由经验驱动向数据和技术驱动转型，由灾后补偿向全过程风险管理拓展。

    与此同时，人工智能在农业保险领域的深入应用仍面临数据共享机制不健全、技术应用成本较高、模型适配性不足、数据安全风险和专业人才短缺等制约。其中，涉农数据分散于不同部门和机构，数据标准和质量不一，是影响人工智能应用效果的重要因素。

    对此，龙文军建议，应把握“人工智能+”深入发展的政策机遇，加强前瞻谋划和系统布局，推动智能算法和数据分析深度融入农业保险产品设计、服务流程和风险管控。要健全跨部门数据共享机制，持续优化具有区域和产业适配性的算法模型，完善数据安全和算法治理制度，并加强农业保险从业人员数字技能培训。

    龙文军表示，未来，人工智能将由单一业务工具逐步转变为支撑农业保险经营管理和风险治理的重要力量。应加快建立开放共享、安全可控、规范高效的长效应用机制，更好发挥农业保险在稳定农业生产、保障农民收入和维护国家粮食安全中的作用。