案例一：利用云精算APP，快速设计复杂天气指数保险方案

南方某省台风频发，而当地种植种类繁多，每个种植户的保险需求存在差异，难以将一个保险产品适用到所有的种类。以前一些保险公司做过一些传统保险产品的尝试，但效果不太理想。一方面，设计传统保险产品需要对每一个品种的生长特性和易损性等有非常专业的了解；另一方面，一旦出险，传统农业保险产品勘察定损的工作十分复杂，要求大量的人力物力投入。总体而言，传统产品设计的可行性较差，因此我们决定采用指数保险方案。

客户希望在全省范围销售该产品，而不同区域之间台风风险存在差异，需要分别厘定费率；同时客户根据不同作物种类、分别制定了10多个赔偿标准，因此涉及大量的精算工作。云精算系统发挥了它的优势。利用云精算，我们在很短的时间内就完成了全省所有地区、不同作物、不同赔偿标准的产品费率厘定，并很快帮助客户准备了全套的产品开发和报备文本。

案例二：农险微信小程序：借力社交媒体，提高农险效率

农险针对数亿农户，工作量沉重繁琐。一个省级分公司每年可能需要处理几千万张保单、几百万次报损理赔。以前投保、报损、理赔等都在线下处理，需手动填写各种材料，不仅效率低下，而且统计困难，保险公司难以及时获得投保和理赔情况的整体报表和综合分析。

天韧科技的微信小程序利用微信的便捷功能，大大提高农险核保和理赔的效率。通过微信小程序，投保、报案、定损、材料上传等都可以在小程序内完成，保险公司管理层也可实时查看投保、理赔情况，不仅提高了效率，也为决策提供了及时、准确的数据支持。

目前小程序服务的保费规模已达数亿元，保险金额数十亿元。

案例三：倒春寒指数保险解决果农主要顾虑

梨、苹果、桃为北方某市的特色农业，具有较大的规模，一个镇的种植面积就达到几万亩。但2018年的倒春寒让大部分果农损失过半，一些果农近乎绝收。为支持地方经济，稳定农民收入，地方政府有意开发一款产品，为倒春寒给果农造成的损失提供保障。当地一家保险公司因此推出了一款传统的基于损失赔偿的保险产品，但由于缺少承保数据和经验等，该保险公司试点第一年就出现了大额亏损，综合赔付率超过700%。

基于这样的背景，我们为客户（当地另一家保险公司）开发了一款倒春寒指数产品。该产品在调研历史损失的基础上，通过结合降温时间、降温幅度、以及低温持续时间等来模拟倒春寒造成的损失。通过历史损失和气象数据的对比推演显示，该指数能较好地模拟倒春寒给果农造成的损失。更重要的是，该方案的费率测算以超过40年的历史数据为基础，客户对风险有相对准确的评估，让客户在展业的同时，风险得到了有效的控制。

案例四：指数+传统方案解决水产养殖保险难题

某水产养殖品种是南方某市的优势产业，养殖面积几十万亩，总产值近百亿元。但过去几年的台风、暴雨和病虫害给养殖户造成了严重的损失。一方面，台风导致养殖基地电网、工棚、房屋、生产设备和生活设施摧毁，造成直接财产损失；另一方面，伴随台风而来的暴雨导致养殖场被淹没，或堤坝崩溃，养殖鱼类大量逃离。单个台风给养殖户造成的损失可达近10亿。同时，不时爆发的疫病可能导致清塘，让养殖户血本无归。

综合传统和指数保险方案的特点，同时结合客户的实际需求，我们采用了传统+指数的方式来设计方案。病虫害损失难以用指数的方式进行理赔，但客户有强烈的投保意愿，因此我们采用了传统保险的方式；台风和暴雨采用指数保险的方式操作方便，客户也能接受，因此我们采用指数保险方式。该方案收到了养殖户的欢迎，第一年保费就近千万元。

案例五：利用遥感数据，设计森林火灾和植被指数保险方案

森林保险通常面积较大，勘察定损工作量繁重，因此我们采用指数方式为客户设计了保险方案，这样可大大减轻勘察定损工作量，节省人力物力。

针对森林火灾，我们利用遥感数据确定烧毁面积，并相应地定损理赔。遥感数据显示，过去20年该地区火灾发生概率约0.5%，与经验数据吻合；历史上发生的重大火灾，都可以在遥感数据中得到很好地验证。

针对森林旱灾、病虫害等，我们适用了植被指数。基于卫星遥感数据的归一化植被指数（NDVI）能较好地反映森林长势以及各种自然灾害对森林长势的影响，是目前最为常用的植被生长监测指标。我们将正常年份与森林受灾年份进行了验证，结果显示，遥感数据能够比较准确地反映森林历史受灾情况。

图一  利用遥感数据监测森林火灾

注：上图绿色部分代表森林分布，红色部分代表2008年火灾地点和面积。

图二  利用植被指数监测森林受灾情况

注：左图代表生长正常的森林，右图代表受灾的森林。

遥感数据还可用于监控雪灾、海温、浪高、赤潮等，并可以这些数据为基础，设计创新高效的保险

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