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智慧城市网 企业关注】党中央、国务院高度重视粮食安全问题，提出要加快建设农业强国。目前，农业保险理赔业务的基础数据比较匮乏，缺乏精准、定量的支撑数据，且操作复杂，极端天气频发背景下灾害理赔核定信息不精准，因此，亟需基于
大数据开发的精准保险产品和理赔业务平台。吉林省中农阳光数据有限公司利用东北地区近65年的气象观测、作物产量、农业灾情及土壤旱涝等数据，结合机器学习及多种统计方法，构建了作物气象指数保险产品，并研发适用于不同区域及作物的气象指数保险智能化业务平台，可提供在线自助投保和出险后自动精准理赔等服务。
一是多渠道获取权威、精准的气象数据。公司与国家气象信息中心合作，实时获取全国1公里网格分辨率的11种天气实况和短时预报数据、全国县级42种极端天气预警数据及5公里网格预报数据；公司自建气象设备采集的村级数据；中国气象数据网发布的全国县级气象站站数据；还有历史灾情统计年鉴及历史粮食产量、作物生长发育记录等数据。
二是利用多元方法开展数据融合处理分析。首先针对多渠道的原始数据格式不统一、单位不一致、缺失值、异常值等问题，运用插值、数据变换、特征构造等方法对数据进行预处理、质量控制和数据融合分析。其次，运用多种统计分析方法，识别出对农作物生长和产量有显著影响的关键天气指标。以此构建科学合理的风险评估模型，准确评估不同天气条件下农作物的潜在损失风险。
三是以系统
安全防护和备份机制保障数据安全。完善系统安全防护措施，确保数据的安全性和完整性。加强对第三方合作伙伴的监管和评估，确保其遵守数据安全和隐私保护的相关规定。建立备份和恢复机制，定期备份数据，防止数据丢失或损坏，确保数据安全。
四是应用于农业气象多元领域。构建天气指数产品，需根据农作物的生长规律和生育特点，结合作物生育期相关的地方标准、行业标准、国家标准，确定影响区域作物生长的气象灾害阈值。因此，天气指数保险平台可提供作物灾害精细化风险区划、全过程灾害监测和精细化损失评估等精准理赔服务。结合保险条款要求，细划灾害出发阈值标准、保险费率和赔偿金额。搭建的气象指数精算数据库，可提供多气象要素不同重现期阈值，开发形成作物不同生育阶段的水分盈亏指数和干旱等级阈值等气象监测产品。实现数据实时接收、灾害预警发布、评估定损及快速精准理赔等功能。利用数理统计方法量化各天气指数与农作物产量的线性关系，辅助保险费率厘定。运用作物水分盈亏指数、蒸散指数、最大似然法、风险离散度等多种算法和二十多种气象要素重构农业保险产品设计，研发气象指数普惠保险产品AI服务平台。
