21世纪经济报道记者 周妙妙 深圳报道

去年6月，河南农民老栗的玉米地被突袭的“雨水”淹死了六、七十亩，严重减产，虽然当时投了农业险，但实际收到的赔偿并不能覆盖损失。

今年，老栗决定不再投保。

(资料图)

2000公里外，黑龙江的水稻也遇到了天灾。

台风“杜苏芮”过境后，华北、东北等地的农业生产还未完全恢复。近日，东北地区再次遭遇持续性强降雨，截至8月10日，黑龙江五常市生产的水稻有超100万亩不同程度受灾。

东北水稻基本上一年一熟，对于种植超百亩的农户而言，造成的损失是惨痛的，尽管当地大部分农户均投保了农业险，但赔偿的款项只能弥补部分损失。

据了解，近年来，我国农业保险体制机制日益完善，粮食等主要农作物及农产品的保险覆盖率超过80%，重大灾害的保险补偿占比持续提升。

但农险保费的快速增长也对保司的理赔服务提出了更高要求。与老栗一样，当前有不少农户对保司理赔方案不满意，认为保司惜赔、赔付不足额。

农户与保司双方的核心矛盾在于定损和理赔方案上，在没有特别精准的定损情况下，保司需与农户协商沟通赔偿金额，而双方在对金额的认定和理解上往往存在偏差。

如何精准理赔？天灾之下，痛点愈发突出。

千亿农险市场的新困局

“今年不买了。”来自湖北的黄大哥感叹。

去年，黄大哥购买了6000元农业保险，水稻因天灾倒伏了40亩，保司赔偿了6000元，他认为保司的赔偿额太低了，于是今年不再投保。

通常而言，农业保险指专为农业生产者提供的在种植业、养殖业等生产过程中，对遭受自然灾害、意外事故疫病、疾病等保险事故所造成的经济损失提供保障的一种保险。

目前，我国开展的农业保险主要以政策性农业保险为主。农户参与政策性农业保险，可获得一定比例的中央或财政补贴，以低于市场的价格购买农业保险产品及服务。

按理来说，在财政补贴保费的情况下，农户能以更低的价格享受到保险服务，对于常常面对天灾的农户而言，农险具有一定吸引力。在政策性保险制度推出后，我国农险保费也确实迎来了快速增长。

数据显示，经过十几年的发展，我国农业保险保费规模已实现全球第一，布局农业险的企业也从不超10家发展到80多家，保费规模从8.46亿元增长到1192亿元。

但近年来，农户的投保意愿却开始减弱。

“保险套路太多了”、“买1千才赔一千五”、“买保险容易理赔难”……记者在社交媒体上发现，农户对于投保农业保险普遍呈现消极的状态。

而投保意愿下降背后主要是农户对于农业保险的理赔服务不满意，这些农户普遍认为保司的赔偿不足额，存在惜赔的心理。

时间回溯到政策性农险“元年”——2007年，这一年，中央财政首次拨付10亿元用于农业保险保费补贴，我国在6省对5大类粮食作物开展政策性保险试点，自此我国农业保险便步入了发展快车道，保费规模从2007年8.46亿元增长到2022年的1192亿元。

快速增长背后主要得益于中央和地方的财政补贴力度大。“假如每亩水稻保费是100元，若中央财政承担40%，省里面补贴20%，市里面补贴20%，就相当于农户只要交20%。 ”某农险业内人士举例。

与此同时，随着2013年《农业保险条例》的正式实施以及我国政策性农险补贴品种的增加、补贴比例的提高，快速发展的农险市场吸引了更多机构布局农险市场。

“2013年之前，经营农险业务的险企仅在个位数，而《农业保险条例》落地后，多家险企获批经营资质，布局农险业务。”上述人士介绍。

但行业内也出现了部分机构为骗取保险费补贴而虚假承保、虚假理赔的案件，在一定程度上导致农户投保意愿的下降。2020年，原银保监会明确农业保险业务经营条件，行业迎来“洗牌”。

近年来，由于对保险公司的理赔服务不满意，农户的投保意愿开始下滑。

政策性农险尚且如此，商业性农险则更难吸引到农户。目前，商业性农险在我国发展速度也较慢。

“商业性农业保险的市场占有率可能还不到10%，一类客户想用保单去银行做抵押；第二类是，当地财政没有对相关农作物品种进行补贴，但客户又真的需要去保障这方面的风险，他对保险方案的保额和理赔要求都非常苛刻，有时候保司也不能完全满足这两点。”另一位农险人士向记者介绍。

农户和险企矛盾聚焦在精准理赔

“当天天气预报显示的风力，并不能把苹果刮掉。”面对保司的解释，张姐什么话也说不出口。

陕西人张姐，去年承包了果园种植苹果，并为其投保了农业保险，然而一场大风将果园的苹果刮掉了很多，造成了损失。

可保险公司却表示当地天气预报的风力并不能把苹果刮掉，所以不赔。这导致张姐不再愿意投保农业险。

农户投保意愿下降主要是双方在定损和理赔上的矛盾较为突出。

张姐和保司的矛盾主要在于定损上，而农户本身在与保司的沟通上处于劣势地位。

据了解，很多地方以统一投保形式帮助农户投保，农户获取一张电子保单，许多农户对于保险条款缺乏了解，出险后，在理赔过程中，话语权相对更弱。

而意外发生时，农户要花更多时间缓解灾害带来的损失，也没有更多时间与险企沟通理赔上的问题。另外，农户往往也不愿花费更多成本申请诉讼。

因此，许多农户选择在下一年放弃投保。

投保农户的减少也进一步影响险企的业务规模。长期以来，我国大部分财险较为依赖车险业务，车险业务在其业务中占比过半。

近年来，单一车险业务的弊端也逐渐显现。发展非车险业务成为财险公司共识，其中农险是其重要的发展业务之一。

农户和保司的矛盾也因此成为农险行业愈需解决的问题。

如张姐的经历一样，定损和赔款是双方常常出现争议的部分，其中定损方式会直接影响到赔偿的有无以及款项的多少。

“保险易买，赔款难要”成为投保意愿不强农户的主要心理，他们认为农险的赔偿与否主要由保司决定，即便符合条件，赔偿款项也通常无法达到心理预期。

而无论是农户因不满赔偿导致的获得感低投保意愿不强，还是个别保司为获利减少赔偿而产生的惜赔等行为，其背后的核心都指向了“精准理赔”。

要破解农业险“精准赔付”问题，科技成为关键之一。

一位产险农险部相关人士透露，农险行业正不断探索利用人工智能、大数据等技术手段进行风险预警、定损评估和赔付计算，以提高精准度和效率。

如，通过卫星遥感技术，积累水稻叶绿素相关情况，监测其因干旱而受到的损失；又如，无人机辅助查勘等等。

另一位业务人士也表示，当前行业在理赔方面主要借助第三方提供的技术服务，以实现更精准的定损和理赔，由第三方出具理赔报告。

因此，农险行业的精准理赔痛点也催生了许多解决此问题的第三方科技公司。“最近几年，市场上成立了很多第三方科技公司，仅深圳我觉得都不下于10余家。”上述人士表示。

但科技也并非万能。目前，科技应用于农业保险精准理赔也存在数据不准确、隐私和安全问题、环境复杂性、成本等一系列问题。

上述农险人士表示，科技应用涉及到设备投入、技术人员的培养和维护等成本，对于一些资源有限的农户和保险公司来说可能存在成本压力。

“政策性农业保险实行"保本微利"原则，如果科技应用成本反映到保费上，或会进一步影响农户的投保积极性。”他表示。

如何解决上述难题？他表示，需加强技术研发和推广，提高数据的质量和准确性，加强农户和保险公司的合作和信息共享，提高农户对科技的接受度和使用能力。

如何吸引农户投保？

精准理赔之外，农险行业也正不断朝着“扩面、提标、增品”等方向发展，希望为农户提供更多的保障和更好服务，以吸引农户投保。

近年来，支持农业保险发展的政策利好不断。今年发布的《关于金融支持全面推进乡村振兴加快建设农业强国的指导意见》提出，要增强保险保障服务能力。

如探索研发生猪、奶牛等养殖收入保险产品；进一步丰富小农户特色农产品收入保险、指数保险、区域产量保险、农机具综合保险等特色农业保险品类，优化“保险+期货”等等。

中央财政补贴品种也不断增加，基本涵盖主要大宗农产品，财政部数据显示，中央财政保费补贴品种已由2007年的种植业5个扩大到2019年种养林3大类共16个品种。

在此基础上，我国开展以奖代补试点，支持地方优势特色农产品保险。2019年在10个省份开展的中央财政对地方优势特色农产品保险奖补试点，2020年省份扩展到20个省（区、市）。

“湖南种柑橘比较多，这个品种并不在中央财政补贴品种范围内，但属于省里面的特色农产品，地方财政可以申请奖补，如省里拿出来30%，市里面配到20%，县里面再配到个10%，农户只需出40%。”其中一位农险人士表示。

补贴力度也逐年加大。数据显示，自2007年以来，财政部累计拨付保费补贴资金年均增长率为21.7%。2022年，中央财政拨付农业保险保费补贴434.5亿元，同比增长30.3%。

补贴区域也由最初的6个农业大省扩展到全国，并注重向生产大县和中西部地区倾斜。

政策也鼓励农险提高保险保障水平，行业逐渐由“保物化成本——保完全成本——保收入”方向转变。相比成本保险，收入险保障水平更高。

“假如一亩水稻产1000斤，售价一块钱一斤，水稻价值1000元，所谓保物化成本，是保肥料种子等投入大概400元，若出险每亩便保400块钱左右；而保完全成本，相当于加入了地租等成本，保障额度可能提高到了700元。而收入保险的赔偿金额则是基于收入计算，保障程度更高。”上述人士表示。

但目前，我国大部分地区仍以成本保险为主。据了解，由于收入保险保障程度高，保费也相应会更高，农户的投保意愿并不强，同时，也存在一定道德风险，农户在了解具有充足保障后，农业生产积极性受到一定影响。

除了政策支持之外，险企也在不断探索新的农险产品，如指数保险、“价格保险+期货”等创新保险。

业内人士表示，由于传统农险主要保障自然风险造成的损失，而随着农业市场的不断发展，有更多风险需要新的产品保障。

如生猪价格期货保险，保司与农户首先约定一个目标价格，在约定的时间内，若猪价低于约定价格，便触发理赔。

但当前创新农险也存在一定问题。上述人士表示，目前行业内积累的数据并不多，有时新的产品会出现亏损。

（实习生秦悦对本文亦有贡献）