□本报实习记者 章丽铃

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近年来，农险理赔纠纷时有发生，其主要原因在于农作物具有较强的生物学特征，产量受自然环境、种植品种、种植技术等因素影响较大，加之地块产量历史数据不完备，损失率精确测算存在难度。

理赔涉及整个农作物生长过程，部分标的取证较难。严格来说，要想测产最精准，须在农作物收获期进行。若苗期遇灾出险，则难以测产，且涉及后续是否会再度受灾、如何定额等复杂问题。而待收获期再测产定损，周期又太长，时效性差。

此外，作为保险标的农作物，受农户种植经验、生产行为影响大，若无全程监测，责任划分难，易造成“公说公有理、婆说婆有理”。

对经营农险的保险公司而言，应对农险纠纷需增加更多网点、人力、法务，导致运营成本上升；对农户而言，农险赔付达不到主观预测，其对保险的信任度往往降低，甚至影响其生产积极性。

随着农业现代化的持续推进和建设农业强国目标的提出，建立生态健全、运行高效农业保险市场的需求日益迫切，加强对农户的解释沟通、优化理赔服务，降低理赔纠纷风险更为重要。这需要实现查勘过程透明化、定损流程科学化、理赔流程效率化。

一方面，可借助新技术大发展的契机，激发农险领域技术创新和普及。将大数据技术、区块链技术、云计算技术、人工智能和互联网技术等融入保险生态体系，降低生产运营成本、提高理赔精准度，改善行业生态。

如通过卫星遥感技术获取冬小麦生长期间的温度、降雨等气象数据，实现对冬小麦低温冷害的预测和监测。当冬小麦遭受低温冷害造成损失时，该技术可判断损失范围和程度，帮助保险公司进行验标核损，为受灾农户提供快速、有效的经济补偿。

另一方面，与传统农业相比，新型农业经营主体面临的生产风险和市场风险更加复杂，对风险保障的需求和偏好也各不相同。可根据其经营规模、经营特点、风险敞口等方面的差异，设计个性化、简单明了、易于索赔的保险产品。同时，兼顾个体散户和大规模农户，为不同经济能力和不同生产需求的群体提供多元化保险产品。

如气象指数保险，不需要复杂的核赔技术和程序，根据政府部门或其他第三方组织所测定的指数则可完成赔付。以涝灾为例，若某一地区在保险期间内的降雨量高于保险合同设定的水平，保险公司直接按实际降雨量与设定值的差额计算赔偿金额，使理赔环节更加便捷化、透明化，降低公司经营成本的同时，也减少与被保险人发生纠纷的可能。

作为农业大省，安徽是全国第一个大宗农作物承保超过1亿亩、实现“愿保尽保”的省份。在“低保障、广覆盖”的阶段性目标率先达成后，按照“一主三辅两叠加”的安徽农业保险新发展格局，当地保险机构正在开启农业保险从“保基础”迈向“保特色”的升级之路，理赔服务也在持续完善，以满足乡村振兴背景下农业产业多元化风险保障需求。