Введение в инновационную разработку «Ингосстраха»
Компания «Ингосстрах», которая занимает лидирующие позиции на российском рынке страхования, сообщила о создании передовой системы искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации севооборота. Данная модель предназначена для повышения эффективности планирования сезонных сельскохозяйственных работ и выявления скрытых резервов маржинальности при размещении культур на полях.
Цели и результаты пилотного проекта
В рамках пилотного проекта совместно с крупным агропромышленным холдингом была внедрена ИИ-модель, которая по итогам расчетов выявила потенциальный дополнительный доход в размере около 843 миллионов рублей. Реализация проекта стала важной ступенью развития компетенций «Ингосстраха» в области обработки данных и применения технологий искусственного интеллекта. Эти знания активно используются не только в сфере страхования, но и в решении смежных бизнес-задач в агросекторе.
Значение севооборота и сложности его планирования
Севооборот — это регулярное чередование культур, высаживаемых на полях, и он оказывает существенное влияние на урожайность, состояние почвы и финансовые показатели хозяйства. При планировании севооборота агрономы вынуждены учитывать множество факторов: требования к предшественникам, сроки возврата культивируемых культур на одну и ту же площадь, особенности почв и климатические условия, а также экономические параметры производства.
При таком разнообразии аспектов ручное и последовательное просчитывание всех возможных вариантов становится практически невозможным, особенно при управлении крупными земельными массивами. В таких случаях автоматизированные системы помогают максимально эффективно использовать потенциал посевных площадей.
Работа модели на основе ИИ и алгоритмов
Разработанная «Ингосстрахом» ИИ-модель использует современные математические алгоритмы, включая динамическое программирование и нейросети, для анализа и оценки многочисленных вариантов размещения культур. Она способна учитывать как агрономические параметры, так и экономические показатели, такие как урожайность и маржинальность. Алгоритмы позволяют просчитывать оптимальные сценарии для каждого поля, что обеспечивает максимально выгодные решения при соблюдении агрономических ограничений.
Руководитель проекта, Сергей Салынский, отметил: «Задачи, расположенные на стыке различных областей, всегда представляют особый интерес. Мы планируем в будущем использовать разработанные алгоритмы в других направлениях бизнеса, расширяя их сферу применения».
Используемые данные и результаты анализа
Для создания модели использовались реальные данные шести хозяйств агрохолдинга, включающие структуру посевных площадей, характеристики земельных участков, климатические условия, показатели обработки почвы и особенности культур. В результате модель не только выявила экономический потенциал внедрения, но и указала на участки земель, где возможна дополнительная оптимизация структуры посевов.
Значение научного подхода и перспективы масштабирования
Эксперт в области агрономии, Сергей Шебяковский, подчеркнул: «Научно обоснованный севооборот — основа успешного растениеводства. В реальной практике эта задача решается зачастую вручную, основываясь на опыте и интуиции. Модель переводит её в автоматическую систему, которая учитывает десятки параметров одновременно. Это открывает новые возможности для поиска резервов маржинальности, которые раньше оставались незамеченными».
По итогам проекта было разработано программное обеспечение, которое «Ингосстрах» планирует применить в других сегментах агропромышленного комплекса. Также существует перспектива масштабирования технологии на внешние организации, что позволит расширить ее применение.
Перспективы развития и дальнейшие планы
Менеджеры компании подчеркнули, что задача заключалась в определении наличия невостребованного экономического потенциала в текущем планировании севооборота и возможности его измерения. В результате была создана рабочая модель, обладающая потенциалом для адаптации и применения к другим задачам АПК, что открывает дополнительные возможности для повышения эффективности и прибыли в сельском хозяйстве.
