本研究期望能最大化保险公司和农业投保人之间的相对收益、预防和监测投保人是否骗保。在掌握足够多的历年农业受灾数据、气象资料和地块面积条件下以数字化方式构建物理实体的虚拟模型。运用数字孪生模型的虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段模拟灾难性事件场景、预测物理实体产量、优化和监控物理实体或系统的运行状态。可以帮助保险公司辨别投保人提供的受灾信息是否存在欺诈性，更好的维护保险公司自身利益以及避免大量资金的浪费。

本部分综合运用数字孪生技术，在承保阶段利用农业数字孪生模型将农民投保的土地、作物全部进行数据化、可视化管理，监管预测作物生长发育情况。在核保阶段，利用投保数据进行了建模，使用数字孪生模型重现造成损失的事件。由此，探究保险公司可以利用数字孪生技术判断是否涉及欺诈，做到精准核保、精准理赔，进一步减少理赔欺诈事件的发生的可行性。

近几十年来,在农业保险数字孪生模型数据库构建方面，当前研究主要集中在系统结构（梁罗希等，2016）、系统分析方法（Sharda等，2014）和决策支持功能（Katzmann等，2021）等几个方面，应用领域涉及农业、工业和工商服务业（如Sarabi等，2021）等。随着大数据技术的深化(Dongeren et al. 2018)，从多源异构数据中挖掘的关键信息与知识成为了构建农业保险数字孪生模型从而预防保险欺诈的主要推动力。然而，由于农业保险欺诈态势感知情景知识库和定损理赔决策方案库的缺失，导致农业保险利用数字孪生模型预防保险欺诈的相关研究难以深入开展。

在农业保险定损理赔决策方案智能推荐方面，很多研究分析了决策的时空演变规律（如孙崇智等，2022）、灾害的预测预警（如沈明佑等，2014）、和灾害性气候事件的决策优化（如李家叶等，2018）等问题。随着人机互动（如石鼎等，2022）、机器学习（如Kim，2018）等数据处理技术的发展，为农业保险欺诈态势情景知识库和定损理赔决策方案库的抽取提供了丰富的技术基础。然而，农业保险欺诈情景演化过程中的动态性和冗余性，导致态势情景知识库和定损理赔决策方案库的智能推荐有待进一步研究。

在农业保险数字孪生模型评估反馈方面，当前研究主要聚焦在孪生模型实施过程中，对灾害因素的识别（唐旭丽和马费成等，2019）、损失的估计(Ferreira et al. 2018, 2019)、决策支持技术（Zhang et al. 2019; 黄崇福，2001）、系统的响应机制（张韶华等, 2015; 钟开斌，2009）等方面。数字孪生模型的评估反馈对理赔决策和欺诈预防起到积极的作用（薛澜，2020），有助于形成新的农业保险反欺诈决策治理模式（童星，2019）。伴随着农业保险数字孪生模型在实践中不断完善，面向农业保险欺诈态势感知的理赔决策孪生系统的评估与反馈理论方法仍有待加强，具体的，进一步增强孪生模型欺诈检测系统的包容性、连接性和能动力，有助于完善保险欺诈态势感知理赔决策的实施与应用。

首先本项目创新性的运用数字孪生技术建立农业数字孪生模型对农作物产量损失科学地量化，以及运用多元回归、机器学习等算法，找出影响决策方案理赔效果的影响因子和关键维度，构建农业土地、作物受损效果的动态评估指标体系和评估模型，从而在降低保险公司运行成本。

技术路线：

拟解决问题：本项目运用数字孪生技术建立农业数字孪生模型拟解决对农作物产量损失科学地量化问题，和降低保险公司理赔环节规范的问题，以及也探究数字孪生技术对降低农业保险欺诈发生的问题。

预期成果：运用数字孪生技术建立农业数字孪生模型对农作物产量损失科学地量化，从而在降低保险公司运行成本，规范理赔环节的同时，也有效缓解信息不对称。由此探究数字孪生技术对降低农业保险欺诈发生的可行性。

完成校级项目申报，具体包括：

2024年4月—2024年7月：公开发表省级及以上研究论文以及做出数字孪生实物模型并附有说明。

2024年7月—2024年10月：学校创新创业竞赛Ⅱ类项目获省级第三等级以上奖项。

2024年10月—2025年1月：授权实用新型专利以及取得软件著作权。

2025年1月—2025年4月：完成项目研究报告。

准备阶段（2024年4月-2024年6月）：确定选题，查找资料，拟定写作的方向，拟定研究路线和计划，提炼研究提纲。

写作阶段（2024年7月-2024年9月）：进行调查研究，进一步丰富完善资料，收集相关数据，详细补充内容，完成初步的建模及数据分析，撰写项目方案，完成初稿。

完善阶段（2024年10月-2024年12月）：根据导师意见，对模型和文章内容进行修改和补充完善，进行定稿，发刊。