¿Cómo optimiza la IA el pago del seguro para uno de los planes de seguro de cosechas más grandes del mundo?

Nota del editor:esta publicación se publicó originalmente en febrero de 2019 y se actualizó para que sea más precisa y completa.

Los productores agrícolas a nivel mundial son propensos a riesgos impredecibles de todo tipo. Uno de los factores predominantes que interrumpen la producción agrícola de alimentos a nivel mundial son los desastres naturales. Estos impactos en los sistemas agroalimentarios, incluidas las sequías, las inundaciones, los incendios forestales, los ciclones y la reciente pandemia, solo se han vuelto más intensos y frecuentes, causando daños y destrucción recurrentes. Por un lado, estas adversidades afectan los rendimientos y los precios y, en consecuencia, las ganancias de los productores y los medios de vida rurales. Por el otro, interrumpen las cadenas de valor y amenazan la seguridad y estabilidad alimentaria mundial.

Entre 2008 y 2018, se perdieron miles de millones de dólares como resultado de la disminución de la producción agrícola y ganadera después de los desastres.

• Se perdieron USD 30 000 millones en África subsahariana y del norte

• USD 29 mil millones se perdieron en América Latina y el Caribe

• Se perdieron USD 8700 millones en los Pequeños Estados Insulares en Desarrollo (PEID) del Caribe

• Se perdieron USD 49 000 millones en Asia

Fuente:FAO

Una forma de que estos productores reduzcan su exposición a estos riesgos es contratar un seguro de cosechas.

Un plan de seguro agrícola protege a los productores contra pérdidas de cosechas debido a calamidades naturales o relacionadas con el clima o pérdidas de ingresos debido a las fluctuaciones de los precios del mercado. También elimina el riesgo de los préstamos al sector agrícola, lo que permite a los agricultores pagar sus préstamos además de ofrecer varios otros beneficios.

Plan de seguro de cosechas en la India:Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana

En abril de 2016, el Gobierno de la India lanzó su plan nacional de seguro de cosechas conocido como Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana (PMFBY). El plan de seguro agrícola es uno de los más grandes del mundo y brinda cobertura de riesgo a millones de agricultores indios.

Una característica notable de PMFBY es que fomenta el uso de tecnología moderna, como imágenes satelitales, tecnología de detección remota, drones, inteligencia artificial y aprendizaje automático, para acelerar las evaluaciones de pérdidas de cultivos.

Estimación del rendimiento mediante experimentos de corte de cultivos

Estas tecnologías avanzadas también son beneficiosas para estimar el rendimiento de los cultivos de manera eficiente. Por lo general, los datos de rendimiento se obtienen a través de experimentos de corte de cultivos o CCE. Se refiere a un método de evaluación que emplean los gobiernos y los organismos agrícolas para estimar el rendimiento de los cultivos para un ciclo de cultivo determinado en la región.

El método tradicional de CCE se basa en el método del componente de rendimiento donde las ubicaciones de las muestras se seleccionan con base en un muestreo aleatorio del área total bajo estudio. Desde estas ubicaciones, los muestreadores cosechan el cultivo de un tamaño y forma específicos de la parcela (cuadrado, rectángulo, triángulo o círculo según el cultivo). Luego se recolecta la cosecha y se analizan varios parámetros, como el peso de la biomasa, el peso del grano, la humedad y otros aspectos indicativos, para estimar el rendimiento final por hectárea. Los datos recopilados de este estudio se extrapolan a toda la región para brindar una evaluación razonablemente confiable del rendimiento promedio del área.

Los datos recopilados de las CCEs son beneficiosos para múltiples partes interesadas en la cadena de valor agrícola. Si bien el gobierno puede usarlo para planificar políticas y programas relacionados con el sector, los proveedores de seguros pueden aprovechar esta información para personalizar los productos de seguros para el cultivo o la región en función de los datos de rendimiento reales. También les permite verificar las reclamaciones antes de resolverlas.

Desafíos en la ejecución de experimentos de corte de cultivos

Bajo el PMFBY, los estados deben ejecutar al menos cuatro CCE para cada cultivo en cada panchayat (o consejo) de aldea y enviar los datos de rendimiento a las compañías de seguros dentro de un mes de la cosecha. La mayor deficiencia del enfoque tradicional de CCE es que depende de muchas variables, como la configuración administrativa, el tipo y tamaño del personal de campo, la cooperación de los agricultores y las condiciones de cosecha.

Especialmente en un escenario en el que hay casi 2,5 lakh de consejos de aldea en la India, la ejecución de innumerables CCE dentro de una ventana de cosecha estrecha y con personal limitado resultó ser un desafío. Debe haber una forma más eficiente de utilizar los recursos disponibles y obtener una estimación precisa del rendimiento dentro de la corta ventana de cosecha.

Muestreo inteligente respaldado por tecnología

En 2019, los científicos del Centro Nacional de Pronóstico de Cultivos de Mahalanobis (MNCFC) del Ministerio de Agricultura y la Organización de Investigación Espacial de la India (ISRO) introdujeron por primera vez el muestreo inteligente a través de nueve estudios piloto en 23 distritos de 11 estados.

En comparación con el método tradicional de CCE que usa muestreo aleatorio, el uso de sensores remotos y otros avances tecnológicos brindan una estimación del rendimiento mucho más precisa y oportuna.

Para la temporada de Rabi en 2019, el gobierno central se asoció con Cropin para un estudio piloto con objetivos en mente:

1. Optimización de experimentos de corte de cultivos para hacerlos más precisos, rápidos y escalables

2. Implementación de un mecanismo de resolución de disputas de siniestros robusto y autogestionado para una resolución rápida de disputas de siniestros

Crear un impacto con las soluciones digitales de Cropin

SmartRisk de Cropin es una plataforma digital impulsada por IA y ML que utiliza imágenes satelitales y modelos de detección de cultivos patentados para identificar las parcelas más adecuadas para estos experimentos. Un equipo de ciencia de datos dedicado y altamente calificado analiza millones de puntos de datos para determinar las parcelas agrícolas que proporcionarán la muestra más precisa para la región.

El día del experimento, los muestreadores utilizan SmartFarm, una aplicación de gestión de datos agrícolas, para capturar la ubicación y el tamaño precisos de la parcela agrícola y los detalles del agricultor y el cultivo. La captura de estos datos con SmartFarm crea un registro digital de fácil acceso y garantiza que los datos de campo sean precisos.

Los beneficios de los CCE con ayuda tecnológica no se limitan a elegir las muestras adecuadas para el estudio. Además de ofrecer un enfoque más optimizado para el muestreo, las soluciones digitales también brindan a las partes interesadas informes científicos, escalables y precisos para el procesamiento futuro.

¿Cómo se benefician las partes interesadas de la intervención digital?

El uso de datos y tecnología en la agricultura tiene un impacto de gran alcance en el ecosistema agrícola y permite una toma de decisiones más eficiente y precisa a lo largo del ciclo de cultivo. El enfoque inteligente y tecnológico hacia CCE brinda muchos beneficios.

• Gobierno:La aplicación de la tecnología aborda el problema de realizar una gran cantidad de CCE con una fuerza laboral limitada durante una ventana de cosecha corta. El uso de una plataforma digital como la de Cropin reduce el papeleo y las posibilidades posteriores de error humano. Además, Cropin proporciona gerentes de campo capacitados para supervisar el proceso y recopilar los datos necesarios en la aplicación digital, lo que reduce la carga de los muestreadores. Con la ayuda de estos métodos científicos, el gobierno puede mejorar la eficiencia general utilizando sus recursos de la mejor manera posible.

• Compañías de seguros:los datos brindan una estimación de rendimiento más precisa para el cultivo en cuestión y permiten la liquidación oportuna de reclamos de una manera más justa. Los informes derivados del uso de la plataforma de Cropin están basados ​​en datos y son precisos. Por lo tanto, elimina la posibilidad de reclamaciones fraudulentas o desembolsos de pago inexactos. También permite a las compañías de seguros personalizar los planes y productos de seguros de cosechas en función de los datos en tiempo real recopilados de la región.

• Agricultores:la digitalización del proceso de CCE permite una resolución justa de reclamos. Reduce el estrés del agricultor para proporcionar pruebas de sus afirmaciones, lo que también reduce el esfuerzo y el tiempo invertido en el proceso.

Cropin participó recientemente en un gobierno de Nigeria donde nuestros modelos de aprendizaje profundo para la estimación del rendimiento permitieron a la Asociación de Molienda de Harina de Nigeria (FMAN) y otras partes interesadas estimar el cultivo de trigo en el norte de Nigeria. Lea más aquí.