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农村搭建大数据农业平台 赋能保险与农产品期货
http://www.cnwenshi.net 2020-09-23 08:40:54 新浪财经

所谓保险+期货,概括而言,就是期货公司将农户种植的农产品拿到期货市场进行套期保值规避了产量下滑与价格下跌风险,驱动保险公司推出农业收入险等产品,从而保障农户规避因自然灾害等因素导致收入大幅波动风险。

在解决东北地区部分农田因台风“美莎克”受损的问题时,黑龙江省白城市农村合作社主管张强(化名)见识到了金融科技的“厉害”。

“美莎克”台风褪去后,当地保险公司迅速搬来地理信息系统、全球定位系统(3S技术)、无人机等高科技产品对受损农田进行核查,通过对比承保农田在发生自然灾害后的农作物长势情况,综合分析灾害范围及损失程度,实现快速精确定损,这令相关理赔效率骤然提高。

张强向记者透露,目前当地多数农户在绝收农田完成定损的两周内,收到相应理赔款;部分减产农田则基本敲定大致赔付金额,等待秋收季节比较实际产量就能迅速赔付。

如此高效的理赔,让他萌生了一个想法——打造数字农业云服务平台,通过大数据收集分析等科技,让农业保险理赔更加高效便捷。

记者多方了解到,类似的数字农业云服务平台,在黑龙江省部分城市已悄然出现。比如海伦市建立了数字农业示范基地。

相关负责人向记者透露,当前数字农业示范基地已完成当地农户大量种植数据的收集梳理分析,包括当地各家农户承包托管的农田面积,农田地理位置(是否处于单产水平较低的岗地、坡地、洼地;还是处于单产水平较高的连片平整地块),农户所购买的农业险能否覆盖自然灾害等风险,农户增收比等数据,为保险公司各类农业险保费提供更精准风险定价同时,也让农户得到更全面的风险保障。

图像化处理,保险公司“一目了然”

“建立数字农业示范基地起,我们发现数据收集分析的全面性完整性最为关键。”上述负责人向记者透露。

以往,当地农村合作社主要凭借经验及对农户的了解,人工计算各家农户所承包托管的农田面积以及相应地理位置,但由于各家农户状况不一(存在中途转承包托管等状况),因此人工计算出来的数据未必准确齐全,给保险公司承保带来不小的难度,反而令农户感到风险保障力度不足。

通过大数据收集梳理,目前他所在的数字农业示范基地对各家农户承包托管农田面积最新变化、所在地理位置(是否处于岗地、洼地、坡地还是连片平整土地)都做了全面收集与图像化处理,让保险公司“一目了然”。

这种做法的另一个好处,有助于杜绝道德风险发生。以往个别农户会虚增承包托管农田面积,或将岗地洼地坡地农地“虚构”成连片平整土地以增加保险承保额,但保险公司通过实地勘察了解真相后,转而采取更严的承保核准门槛,导致当地其他农户保险利益受波及。

如今有了这些大数据支持,在台风等自然灾害褪去后,保险公司能迅速调来无人机,对无法获取遥感影像、依靠人工手段难以查勘、无法把握整体受灾情况的农田进行航拍,从而更快速地完成灾害受损状况监测与辅助定损,进一步提高验标、查勘定损的真实性与准确性。

“此外,由于每年当地农户的种植品种都在变化,相应的险种能否最大限度覆盖农户的种植收入风险,也依靠数据归集分析。”上述负责人告诉记者。目前当地农业保险品种主要包括大豆收入险、大豆种植险、玉米种植险、玉米收入险、水稻种植险等。去年底以来不少农户改种玉米且大幅增加玉米种植面积,导致玉米种植险、玉米收入险的覆盖比重与实际种植面积不相称,因此他们一面挨家挨户地普及玉米种植险与玉米收入险知识,一面联合当地政府部门加大对玉米险种的财政补贴力度,尽可能缓解农户的种植收入风险。

目前,这家数字农业示范基地正计划将大数据收集分析技术,应用到银行给予农户的农业授信贷款环节。以往,银行授信贷款人员都是凭借个人工作经验,预估当地各家农户的种植收成与增收,以及其承包托管农田的GDP值,再敲定最终的农业贷款额度用于农户购买种子饲料等,如今在大数据收集分析技术支持下,银行授信贷款人员可以比对农户多年以来的收成与增收实际数据,以及农户种植技能的提升,验证自己以往的预判是否精准(是否存在疏漏),从而给予那些种植技能娴熟且有足额保险保障的农户更高的贷款额,支持他们增加产能。

一位当地农信社业务主管向记者透露,目前他们正建议数字农业示范基地借助大数据技术,将粮食贸易商的收购价格进行“公开”,让当地农户能货比三家,将农产品卖出好价格。因为农户收入的增加,变相增强农信社的三农信贷风险防范能力。

大数据解决“保险+期货”模式普及痛点

在海伦市数字农业示范基地负责人看来,大数据收集分析技术的日益完善,正给当地保险+期货模式持续普及奠定了新基础。

所谓保险+期货,概括而言,就是期货公司将农户种植的农产品拿到期货市场进行套期保值规避了产量下滑与价格下跌风险,驱动保险公司推出农业收入险等产品,从而保障农户规避因自然灾害等因素导致收入大幅波动风险。相比种植险给予较低的保险额赔付,通过保险+期货模式所孵化的农业收入险,可以更大程度对农户收入给予风险保障。

记者获悉,在海伦市,2017年起大连商品交易所携手南华期货在当地开展大豆价格保险项目,当年双方借助期货对冲操作,保障大豆现货13000吨,承保面积约7万亩,项目总计赔付152万元。

2018年,大连商品交易所、南华期货与海伦市兴农科技合作开展大豆场外期权试点项目,通过场外期权为农户提供价格风险管理手段,由投保农户与当地食品有限公司签订基差采购协议并进行最终销售,为大豆种植户提供最低10元/吨的保障价格,合计覆盖大豆15000吨,最终赔付金额130.83万元以填补农户因自然灾害所造成的收入损失。

2019年,双方开展了“县域覆盖收入险”试点项目,积极引入黑龙江省农业投资集团,开展基差采购模式的订单农业,延伸了保险+期货的服务范围,帮助农户规避种植、收获、销售环节的全闭环风险。目前这个试点项目承保面积152.9万亩,保户数达到23784户次,总计赔款9772.8万元,帮助海伦市不少贫困农户实现从输血式救济到造血式帮扶。

上述数字农业示范基地负责人向记者表示,无论是大豆价格险与场外期权,还是县域覆盖收入险,都离不开当地政府与大连商品交易所的财政补贴。

他给记者算了一笔账,以大豆收入险为例,目前保险公司给出的保费是40多元/亩。而当地农户自己出资约5元/亩,其余保费均由当地政府财政与大连商品交易所等机构承担。

“随着当地财政压力较重,目前我们正与当地政府部门沟通——如何借助数字农业技术实现收入险保费的更精准风险定价,既能帮助地方减轻这方面的财政开支,又能更大范畴覆盖农户的收入风险。”他表示。目前,他所在的数字农业示范基金已通过大数据分析技术,梳理出各家农户的增收幅度与农田种植风险承受力,推动地方政府将更多财政资源投向需要帮助的农户。

在业内人士看来,保险+期货模式的普及,还需迈过三大难关。一是要扩大服务范围,还需引入中央财政资金并形成长效稳定的运作机制;二是进一步推广收入险同时,期货公司还需研发新的农业期货期权衍生品,从而更有效地分散价格及产量下跌的风险;三是向更多农户普及期货基础知识与基差采购模式,让他们理解保险+期货所带来的收入风险化解优势。

“这需要数字农业示范基地完善数据收集分析制度,既能针对不同农户对期货基础知识与基差采购模式的理解程度,提供差异化的培训辅导,又要尽可能丰富农户种植收成数据,从而令农业收入险保费风险定价更加精准,为引入中央财政资金做铺垫。”这位数字农业示范基地负责人向记者指出。

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