在搜集農業(yè)保險的相關資料時，看到了近期一則有關農險的報道，看完之后略有感觸，在此轉述，與大家共享。報道講的是水稻種植期某農戶在當地政府組織下，為自家水稻購買了農險產品，而后該地發(fā)生干旱，該農戶種植的水稻大幅減產。

災害發(fā)生后，該農戶與保險公司工作人員就理賠問題展開了多次協(xié)商。

在農戶看來，他在災害發(fā)生近5個月之后才拿到賠付款，且賠付的金額尚沒有保費高，期間也未曾有保險公司工作人員向自己了解損失情況。

而保險公司工作人員則表示，理賠過程中，他們采用了抽樣的方式確定損失程度，再計算理賠金額，且已經進行了公示，公示期間，投保種植戶沒有提出異議。

雖然這只是一個簡單案例，但可以說它在某種程度上反映了我國農業(yè)保險行業(yè)在發(fā)展過程中普遍存在的現象。

農業(yè)保險本該是保障農民利益的有力工具，但理賠時間長、理賠結果不盡人意等狀況卻會降低農民的投保積極性。保險公司或有無奈，然而由于缺乏有效的查勘定損手段等原因，賠付效率低、賠付結果上易與農戶發(fā)生分歧卻也是客觀存在的問題。

就我國目前耕地實際情況和農業(yè)保險發(fā)展現狀而言，開展種植業(yè)農業(yè)保險的兩大問題：

一、在于承保時保險標的的確定；

二、在于災后查勘定損及賠償的確定。

保險標的確定

不同于國外耕地呈現大規(guī)模集中連片的特征，我國的耕地總體破碎化，點多面廣是現實情況，且大多為小農戶經營。這樣的基本農情就導致保險公司在進行標的確定時需要奔赴多地、多方確定，投入大量的人力物力成本。且由于道德問題等不確定因素，承保信息是否完全真實準確尚且存疑。

查勘定損及賠償

查勘定損與賠償是農險推進過程中的另一難點所在，也是保險公司最易與農戶產生分歧的部分。

農險標的物在保險期間大多處在生長期，其價值始終是變化狀態(tài)。且同一地區(qū)受災程度也不盡相同，發(fā)生災害后作物的損失程度難以準確高效評估。

農險定損現場一般是由保險公司基層工作人員根據經驗主觀對損失程度進行評判，其評判標準未必與農戶一致，準確程度也有待考量。由于定損直接關系到理賠金額，農戶與保險公司在這一環(huán)節(jié)往往存在分歧，易產生糾紛。

針對農業(yè)保險發(fā)展過程中存在的效率低、成本高、監(jiān)管難等突出問題，近年我國農險領域公司正在不斷嘗試探索，謀求農險的高質量發(fā)展�？萍假x能在其中成效斐然。在承保環(huán)節(jié)，借助衛(wèi)星遙感、無人機等工具，基于深度學習的地塊識別輔以矢量邊界信息，保險公司可以快速對投保區(qū)域進行遙感監(jiān)測并與承保信息進行核對，篩查異常數據。

在理賠環(huán)節(jié)，保險公司也不再完全依賴于復雜的現場人工勘查，通過無人機或衛(wèi)星遙感即可得到精確的受損影像。并且在獲取遙感及無人機數據后，采用大數據分析方法，結合氣象分析和數字影像識別技術，保險公司可以對受災區(qū)域的承保作物進行多維度災情評估，為快速理賠提供有力數據支撐。

在今年新冠肺炎疫情的大背景下，農險線下承保業(yè)務以及查勘理賠工作均受到波及影響。但與之相對的卻是小麥條銹病和草地貪夜蛾呈嚴重發(fā)生態(tài)勢，氣候條件整體較差、區(qū)域性暴雨洪水和干旱可能重于常年，農業(yè)生產亟需有力保障。相比往年，農險所面臨的挑戰(zhàn)將更加艱巨。

無論是從保險自身的風險管理需要還是行業(yè)發(fā)展的整體趨勢來看，利用科技賦能，實現精準承保、精細管理、精確理賠已成為行業(yè)發(fā)展的新方向；借助科技手段提升服務效率和服務水平將是有效解決當下發(fā)展矛盾，確保農險成為保障農業(yè)生產有效手段的必由之路。