«Ингосстрах» разработал ИИ-систему оптимизации севооборота для крупных агрохолдингов

«Ингосстрах», один из лидеров рынка страхования в России, разработал ИИ-модель оптимизации севооборота, которая позволяет агропредприятиям находить неиспользованный потенциал маржинальности при планировании посевов. В ходе пилотного проекта с крупным агропромышленным холдингом модель, по результатам расчетов, выявила потенциал дополнительной маржи порядка 843 миллионов рублей.

Проект стал частью развития компетенций «Ингосстраха» в области анализа данных и искусственного интеллекта, которые компания применяет не только в страховании, но и в смежных бизнес-задачах.

Севооборот — порядок чередования культур на полях — напрямую влияет на урожайность, состояние почвы и экономику хозяйства. При его планировании агрономы учитывают десятки факторов: требования к предшественникам, сроки возврата культуры на поле, характеристики почвы, климатические условия и экономику выращивания. При большом земельном банке просчитать все возможные комбинации вручную практически невозможно.

Модель «Ингосстраха» решает эту задачу с помощью искусственного интеллекта и математических алгоритмов: просчитывает варианты размещения культур на каждом поле и выбирает наиболее рентабельные сценарии с учетом заданных агрономических ограничений. Расчеты учитывают как агрономические параметры, так и финансовый результат — в том числе потенциальную урожайность и маржинальность.

«Задачи на стыке направлений всегда самые интересные: с одной стороны, классика в виде динамического программирования, с другой — нейросети. Мы планируем в дальнейшем использовать разработанные алгоритмы и в других направлениях бизнеса», — прокомментировал Сергей Салынский, руководитель офиса моделирования поведенческих сценариев центра развития искусственного интеллекта «Ингосстраха».

В основу расчетов легли реальные данные шести хозяйств агрохолдинга: структура посевных площадей, характеристики полей, климатические данные, факторы обработки почвы и показатели по культурам. Модель не только оценила потенциальный экономический эффект, но и выявила участки с дополнительным потенциалом оптимизации структуры посевов.

«Проработав в агрономической науке более 10 лет, могу с уверенностью сказать: научно обоснованный севооборот — фундамент, на котором стоит всё растениеводство. На практике эту задачу приходится решать вручную, опираясь на опыт и интуицию. Модель переводит её в алгоритмическую плоскость и позволяет одновременно учитывать десятки агрономических и экономических параметров. Именно это открывает хозяйствам доступ к резервам маржинальности, которые раньше оставались невидимыми», — отметил Сергей Шебяковский, руководитель проекта центра развития искусственного интеллекта «Ингосстраха».

По итогам проекта создано программное обеспечение, которое компания планирует применять в других задачах агропромышленного комплекса. Также «Ингосстрах» рассматривает возможность масштабирования разработки на внешние агропредприятия.

«Задача была сформулирована предельно конкретно: понять, есть ли в текущем планировании севооборота неиспользованный экономический потенциал и можно ли его измерить. В результате мы получили работающий подход, который можно масштабировать и на другие задачи АПК», — добавила Василиса Трубинова, менеджер проектов центра развития искусственного интеллекта «Ингосстраха».