案例一：利用云精算APP，快速設計復雜天氣指數保險方案
南方某省臺風頻發，而當地種植種類繁多，每個種植戶的保險需求存在差異，難以將一個保險產品適用到所有的種類。以前一些保險公司做過一些傳統保險產品的嘗試，但效果不太理想。一方面，設計傳統保險產品需要對每一個品種的生長特性和易損性等有非常專業的了解；另一方面，一旦出險，傳統農業保險產品勘察定損的工作十分復雜，要求大量的人力物力投入。總體而言，傳統產品設計的可行性較差，因此我們決定采用指數保險方案。
客戶希望在全省范圍銷售該產品，而不同區域之間臺風風險存在差異，需要分別厘定費率；同時客戶根據不同作物種類、分別制定了10多個賠償標準，因此涉及大量的精算工作。云精算系統發揮了它的優勢。利用云精算，我們在很短的時間內就完成了全省所有地區、不同作物、不同賠償標準的產品費率厘定，并很快幫助客戶準備了全套的產品開發和報備文本。
案例二：農險微信小程序：借力社交媒體，提高農險效率
農險針對數億農戶，工作量沉重繁瑣。一個省級分公司每年可能需要處理幾千萬張保單、幾百萬次報損理賠。以前投保、報損、理賠等都在線下處理，需手動填寫各種材料，不僅效率低下，而且統計困難，保險公司難以及時獲得投保和理賠情況的整體報表和綜合分析。
天韌科技的微信小程序利用微信的便捷功能，大大提高農險核保和理賠的效率。通過微信小程序，投保、報案、定損、材料上傳等都可以在小程序內完成，保險公司管理層也可實時查看投保、理賠情況，不僅提高了效率，也為決策提供了及時、準確的數據支持。
目前小程序服務的保費規模已達數億元，保險金額數十億元。
案例三：倒春寒指數保險解決果農主要顧慮
梨、蘋果、桃為北方某市的特色農業，具有較大的規模，一個鎮的種植面積就達到幾萬畝。但2018年的倒春寒讓大部分果農損失過半，一些果農近乎絕收。為支持地方經濟，穩定農民收入，地方政府有意開發一款產品，為倒春寒給果農造成的損失提供保障。當地一家保險公司因此推出了一款傳統的基于損失賠償的保險產品，但由于缺少承保數據和經驗等，該保險公司試點第一年就出現了大額虧損，綜合賠付率超過700%。
基于這樣的背景，我們為客戶（當地另一家保險公司）開發了一款倒春寒指數產品。該產品在調研歷史損失的基礎上，通過結合降溫時間、降溫幅度、以及低溫持續時間等來模擬倒春寒造成的損失。通過歷史損失和氣象數據的對比推演顯示，該指數能較好地模擬倒春寒給果農造成的損失。更重要的是，該方案的費率測算以超過40年的歷史數據為基礎，客戶對風險有相對準確的評估，讓客戶在展業的同時，風險得到了有效的控制。
案例四：指數+傳統方案解決水產養殖保險難題
某水產養殖品種是南方某市的優勢產業，養殖面積幾十萬畝，總產值近百億元。但過去幾年的臺風、暴雨和病蟲害給養殖戶造成了嚴重的損失。一方面，臺風導致養殖基地電網、工棚、房屋、生產設備和生活設施摧毀，造成直接財產損失；另一方面，伴隨臺風而來的暴雨導致養殖場被淹沒，或堤壩崩潰，養殖魚類大量逃離。單個臺風給養殖戶造成的損失可達近10億。同時，不時爆發的疫病可能導致清塘，讓養殖戶血本無歸。
綜合傳統和指數保險方案的特點，同時結合客戶的實際需求，我們采用了傳統+指數的方式來設計方案。病蟲害損失難以用指數的方式進行理賠，但客戶有強烈的投保意愿，因此我們采用了傳統保險的方式；臺風和暴雨采用指數保險的方式操作方便，客戶也能接受，因此我們采用指數保險方式。該方案收到了養殖戶的歡迎，第一年保費就近千萬元。
案例五：利用遙感數據，設計森林火災和植被指數保險方案
森林保險通常面積較大，勘察定損工作量繁重，因此我們采用指數方式為客戶設計了保險方案，這樣可大大減輕勘察定損工作量，節省人力物力。
針對森林火災，我們利用遙感數據確定燒毀面積，并相應地定損理賠。遙感數據顯示，過去20年該地區火災發生概率約0.5%，與經驗數據吻合；歷史上發生的重大火災，都可以在遙感數據中得到很好地驗證。
針對森林旱災、病蟲害等，我們適用了植被指數。基于衛星遙感數據的歸一化植被指數（NDVI）能較好地反映森林長勢以及各種自然災害對森林長勢的影響，是目前最為常用的植被生長監測指標。我們將正常年份與森林受災年份進行了驗證，結果顯示，遙感數據能夠比較準確地反映森林歷史受災情況。
圖一 利用遙感數據監測森林火災
注：上圖綠色部分代表森林分布，紅色部分代表2008年火災地點和面積。
圖二 利用植被指數監測森林受災情況
注：左圖代表生長正常的森林，右圖代表受災的森林。
遙感數據還可用于監控雪災、海溫、浪高、赤潮等，并可以這些數據為基礎，設計創新高效的保險
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