Nông nghiệp luôn là lĩnh vực đầy rủi ro. Thời tiết khắc nghiệt, sâu bệnh, thiên tai – tất cả đều có thể ảnh hưởng lớn đến năng suất và thu nhập của người nông dân. Trong bối cảnh đó, bảo hiểm nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc chia sẻ rủi ro và duy trì sự ổn định tài chính cho chuỗi sản xuất nông nghiệp.

Những năm gần đây, dữ liệu quan sát Trái đất (Earth Observation – EO) đã trở thành công cụ tiềm năng hỗ trợ ngành bảo hiểm này từ lập hồ sơ rủi ro đến giám định tổn thất. Tuy nhiên, để khai thác hiệu quả, cần có sự hiểu biết rõ hơn về các thực hành tốt cũng như cách dữ liệu EO có thể được tích hợp vào quy trình vận hành thực tế của các công ty bảo hiểm nông nghiệp.

Nhu cầu thông tin không gian trong bảo hiểm nông nghiệp đang gia tăng

Ngành bảo hiểm nông nghiệp châu Âu đã có nhiều thay đổi trong vài thập kỷ qua – từ bảo hiểm đơn lẻ (như mưa đá) sang bảo hiểm đa rủi ro, từ cấp quốc gia sang xuyên biên giới, và từ dữ liệu analog sang kỹ thuật số.

Sự mở rộng danh mục bảo hiểm, đa dạng cây trồng và khu vực địa lý đã khiến nhu cầu dữ liệu địa không gian ngày càng tăng. Đặc biệt, sau đại dịch Covid-19, khi khả năng khảo sát thực địa bị hạn chế, sự quan tâm tới dữ liệu thu thập từ xa càng trở nên cấp thiết.

>>> Xem thêm: Spatial Finance: Ứng dụng AI và dữ liệu địa lý trong đánh giá rủi ro tài sản

Dữ liệu EO mang lại những gì?

Các sản phẩm từ dữ liệu vệ tinh rất đa dạng, có thể hỗ trợ cho nhiều công đoạn trong bảo hiểm nông nghiệp:

• Chỉ số thực vật (NDVI) để phát hiện bất thường trong sinh trưởng cây trồng.
• Bản đồ dị thường theo vụ hoặc theo vùng để lập kế hoạch đánh giá thiệt hại.
• Phân tích biến động năng suất giúp định lượng rủi ro hoặc tổn thất.

Tuy nhiên, không phải dữ liệu EO nào cũng sẵn sàng sử dụng. Việc lựa chọn phụ thuộc vào mục tiêu sử dụng, mức độ tin cậy mong muốn và khả năng diễn giải của người dùng.

Ví dụ: Trong bước giám định thiệt hại sau thiên tai, dữ liệu EO có thể chỉ ra những vùng bất thường, nhưng chưa đủ độ chính xác để thay thế hoàn toàn việc xác nhận liệu thiệt hại có nằm trong phạm vi được bảo hiểm hay không.

Cần đối thoại giữa hai ngành: Bảo hiểm & EO

Một rào cản lớn hiện nay là khoảng cách giữa khả năng của ngành EO và nhu cầu thực tế của doanh nghiệp bảo hiểm. Trong nhiều trường hợp, công nghệ EO phát triển nhanh hơn tốc độ hấp thụ của người dùng cuối.

Để thu hẹp khoảng cách này, một số sáng kiến hợp tác đã được triển khai nhằm:

• Làm rõ nhu cầu thực tế của các công ty bảo hiểm
• Thử nghiệm tích hợp EO vào quy trình giám định thiệt hại
• Xây dựng các thực hành tiêu chuẩn để sử dụng dữ liệu EO hiệu quả

Một ví dụ là việc sử dụng bản đồ biến động trong nội bộ thửa ruộng để hỗ trợ giám định viên xác định vùng bị hạn cục bộ, từ đó giúp phân bổ nguồn lực giám định chính xác và kịp thời hơn.

>>> Xem thêm: AI và EO: Cú hích cho nông nghiệp bền vững và bảo hiểm nông nghiệp

Tương lai gần: Dữ liệu phong phú hơn, thách thức lớn hơn

Với sự xuất hiện của các công nghệ như học sâu (deep learning), nhiệm vụ vệ tinh mới (như LSTM) và phương pháp kết hợp nhiều nguồn dữ liệu (data fusion), năng lực của dữ liệu EO sẽ tiếp tục gia tăng.

Tuy nhiên, để tận dụng những tiến bộ đó, ngành bảo hiểm cần:

• Tái tổ chức quy trình để thu thập dữ liệu hiện trường phù hợp với EO
• Đầu tư vào đào tạo nhân sự có thể diễn giải và tích hợp dữ liệu không gian
• Tham gia vào quá trình đồng thiết kế các chỉ số bảo hiểm mới, gắn liền với tín hiệu từ vệ tinh

Kết luận

Dữ liệu quan sát Trái đất không phải là giải pháp thay thế hoàn toàn các quy trình bảo hiểm truyền thống. Nhưng nếu được sử dụng đúng cách, nó mang lại giá trị bổ sung quan trọng, giúp ngành bảo hiểm nông nghiệp:

• Giảm chi phí khảo sát và giám định
• Ra quyết định nhanh hơn trong tình huống khẩn cấp
• Cải thiện độ tin cậy và minh bạch khi đánh giá rủi ro và tổn thất

Để đạt được điều đó, cần tiếp tục đối thoại, thử nghiệm và cùng nhau xây dựng các tiêu chuẩn và giải pháp phù hợp – giữa những người làm bảo hiểm và những người cung cấp công nghệ quan sát Trái đất.