AI赋能农业保险数字化升级培训大纲

第一部分：AI基础认知与全景概览

**模块1：AI基础认知**

•定义演进：从专家系统到生成式AI的迭代（强调农业场景理解能力）

•关键里程碑：AlphaGo/Transformer架构突破与农业AI应用关联性

•三大流派解析：

  •符号主义（保险规则引擎）

  •连接主义（作物图像识别神经网络）

  •行为主义（农险智能理赔机器人）

**模块2：方法论图谱**

•监督学习：历史赔付数据建模（玉米倒伏率预测案例）

•无监督学习：区域风险聚类分析（小麦主产区划分）

•强化学习：动态保费定价模拟推演

•神经网络专题：

•CNN在卫星遥感解译中的应用（水稻受灾面积识别）

•RNN在气象时序数据分析中的价值（寒潮预警模型）

第二部分：DeepSeek大模型农险应用实践

功能维度1：智能信息检索

•场景案例：特色作物知识库构建（木耳种植标准/中药材病虫害库）

•DeepSeek实施：

  •多模态检索：农户照片+语音描述查勘指引

  •跨文档分析：政策文件与理赔案例关联映射

•效果验证：某省茶叶保险查勘效率提升65%

功能维度2：智能分类决策

•场景案例：大灾损失定损分级（暴雨灾害玉米倒伏等级判定）

•DeepSeek实施：

  •无人机影像特征提取（棉花受灾区域分割）

  •多源数据融合分类（气象数据+土壤湿度+历史赔付）

•沙盘推演：中药材种植保险的智能定损流程优化

功能维度3：风险预测预警

•场景案例：区域产量预测模型（水稻主产区灾年减产预估）

•DeepSeek实施：

  •时序预测：结合厄尔尼诺指数的保费动态调整

  •空间预测：GIS图层叠加的冰雹灾害热力图生成

  •实战分析：水果种植保险的干旱预警提前30天达成

功能维度4：智能交互服务

•场景案例：农户自助服务平台 

•DeepSeek实施：

  •语音问答系统：方言理解处理（西南地区农户咨询）

  •智能报案引导：照片自动合规性检查（防止虚假理赔）

  •知识图谱应用：枸杞种植保险条款智能解读

  •成效展示：某县苹果保险客服成本降低40%

**特别设计亮点**

1.农业场景强耦合：

•贯穿三大主粮与木耳/中药材等特色作物案例

•融合财政补贴政策与商业保险实务需求

2.实施路径可视化：

•每个案例分解为"业务痛点-数据准备-模型训练-部署应用"全链条

•提供ROI测算模板（查勘成本/赔付率/客户满意度指标）

3.政策合规性引导：

•强调AI模型可解释性在财政补贴审计中的应用

•数据隐私保护在农户信息采集中的实施要点