【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种农业保险理赔风险评估方法和系统。
技术介绍
1、在农业保险理赔风险评估中，需要综合考虑多种因素，包括植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素。这些因素相互影响，构成了一个复杂的风险评估体系。在实际业务场景中，各种因素的权重分配和量化标准难以统一，导致风险发生概率和损失程度的测算结果往往存在较大偏差。此外，农作物种类繁多，不同作物的生长周期、抗逆性、病虫害发生规律差异显著，进一步增加了风险评估的难度。同时，农业生产受地域性影响明显，不同地区的气候条件、土壤类型、种植习惯各不相同，使得风险评估模型难以适用于所有地区。最后，农业保险理赔还涉及大量的保险合同数据，如何将风险评估结果与合同数据有效结合，自动计算出未来理赔风险，也是一个亟待解决的技术难题。这些复杂的因素相互交织，给农业保险理赔风险评估带来了巨大挑战，迫切需要一种能够综合考虑各种因素、适应不同作物和地域特点、自动计算理赔风险的技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，提供一种农业保险理赔风险评估方法和系统。
2、一种农业保险理赔风险评估方法，包括：
3、步骤s101、根据包含植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素的历史数据，得到初步的因素权重分配方案；
4、步骤s102、根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准；
5、步骤s103、获取农作物的抗逆性
6、步骤s104、获取农业保险合同数据，将风险评估结果与农业保险合同数据进行匹配，自动计算每份合同的理赔风险；
7、步骤s105、根据理赔风险的高低，对合同进行分级管理，对高风险合同采取相应的风险控制措施；
8、步骤s106、获取理赔案例数据，分析案例特征与理赔结果之间的关系，优化风险评估模型和理赔流程。
9、作为优选，步骤s101中，获取包含植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素的历史数据，针对不同农作物种类和生长周期，采用数据挖掘技术，分析各因素与风险发生概率和损失程度之间的关联规则，得到初步的因素权重分配方案。
10、作为优选，步骤s102中，根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，通过聚类算法将地区划分为若干个相似的区域，针对每个区域，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准。
11、作为优选，步骤s103中，获取农作物的抗逆性和病虫害发生规律数据，采用支持向量机算法，训练风险评估模型，对未来一定时间内的风险发生概率和损失程度进行预测，若预测结果超过预设阈值，则触发预警机制。
12、本专利技术还提供一种农业保险理赔风险评估系统，包括：
13、第一处理装置，用于根据包含植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素的历史数据，得到初步的因素权重分配方案；
14、第二处理装置，用于根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准；
15、第三处理装置，用于获取农作物的抗逆性和病虫害发生规律数据，对未来一定时间内的风险发生概率和损失程度进行预测；
16、第四处理装置，用于获取农业保险合同数据，将风险评估结果与农业保险合同数据进行匹配，自动计算每份合同的理赔风险；
17、第五处理装置，用于根据理赔风险的高低，对合同进行分级管理，对高风险合同采取相应的风险控制措施；
18、第六处理装置，用于获取理赔案例数据，分析案例特征与理赔结果之间的关系，优化风险评估模型和理赔流程。
19、作为优选，第一处理装置获取包含植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素的历史数据，针对不同农作物种类和生长周期，采用数据挖掘技术，分析各因素与风险发生概率和损失程度之间的关联规则，得到初步的因素权重分配方案。
20、作为优选，第二处理装置根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，通过聚类算法将地区划分为若干个相似的区域，针对每个区域，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准。
21、作为优选，第三处理装置获取农作物的抗逆性和病虫害发生规律数据，采用支持向量机算法，训练风险评估模型，对未来一定时间内的风险发生概率和损失程度进行预测，若预测结果超过预设阈值，则触发预警机制。
22、本专利技术获取农业保险合同数据，提取关键信息，如承保作物种类、生长周期、保险金额等，通过自然语言处理技术，将风险评估结果与合同信息进行匹配，自动计算每份合同的理赔风险；根据理赔风险的高低，对合同进行分级管理，对高风险合同采取相应的风险控制措施，如调整承保条件、提高保费等，对理赔风险超过预设阈值的合同，启动人工核查流程；获取理赔案例数据，采用决策树算法，分析案例特征与理赔结果之间的关系，总结理赔规律，优化风险评估模型和理赔流程，提高风险防控和理赔效率。
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1.一种农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，步骤S101中，获取包含植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素的历史数据，针对不同农作物种类和生长周期，采用数据挖掘技术，分析各因素与风险发生概率和损失程度之间的关联规则，得到初步的因素权重分配方案。
3.如权利要求2所述的农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，步骤S102中，根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，通过聚类算法将地区划分为若干个相似的区域，针对每个区域，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准。
4.如权利要求3所述的农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，步骤S103中，获取农作物的抗逆性和病虫害发生规律数据，采用支持向量机算法，训练风险评估模型，对未来一定时间内的风险发生概率和损失程度进行预测，若预测结果超过预设阈值，则触发预警机制。
5.一种农业保险理赔风险评估系统，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的农业保险理赔风险评估系统，其特征在
7.如权利要求5所述的农业保险理赔风险评估系统，其特征在于，第二处理装置根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，通过聚类算法将地区划分为若干个相似的区域，针对每个区域，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准。
8.如权利要求7所述的农业保险理赔风险评估系统，其特征在于，第三处理装置获取农作物的抗逆性和病虫害发生规律数据，采用支持向量机算法，训练风险评估模型，对未来一定时间内的风险发生概率和损失程度进行预测，若预测结果超过预设阈值，则触发预警机制。
...【技术特征摘要】
1.一种农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，步骤s101中，获取包含植物病因素、天气灾害因素和人为灾害因素的历史数据，针对不同农作物种类和生长周期，采用数据挖掘技术，分析各因素与风险发生概率和损失程度之间的关联规则，得到初步的因素权重分配方案。
3.如权利要求2所述的农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，步骤s102中，根据农业生产的地域性差异，获取不同地区的气候条件、土壤类型和种植习惯数据，通过聚类算法将地区划分为若干个相似的区域，针对每个区域，优化调整因素权重分配方案，确定适用于该区域的量化标准。
4.如权利要求3所述的农业保险理赔风险评估方法，其特征在于，步骤s103中，获取农作物的抗逆性和病虫害发生规律数据，采用支持向量机算法，训练风险评估模型，对未来一定时间内的风险发生概率和损失程度进行预测，若预测结果超过预设阈值，则触发预警机制。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：还红华，柏宗春，凌颖慧，周大朋，刘建龙，谢政璇，
申请(专利权)人：江苏省农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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