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红河哈尼族彝族自治州(个旧市、红河县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、开远市、泸西县、河口瑶族自治县、弥勒市、绿春县、屏边苗族自治县、元阳县、蒙自市)

玉溪市(江川区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、红塔区、易门县、华宁县、峨山彝族自治县、通海县)

漯河市(召陵区、源汇区、舞阳县、郾城区、临颍县)

佛山市(南海区、顺德区、禅城区、三水区、高明区)  赣州市(石城县、瑞金市、章贡区、宁都县、崇义县、于都县、安远县、上犹县、寻乌县、兴国县、信丰县、赣县区、南康区、全南县、龙南市、定南县、会昌县、大余县)

镇江市(丹徒区、京口区、句容市、扬中市、丹阳市、润州区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、盈江县、芒市、瑞丽市)

凉山彝族自治州(会理市、盐源县、雷波县、会东县、甘洛县、宁南县、美姑县、昭觉县、德昌县、冕宁县、木里藏族自治县、喜德县、布拖县、越西县、金阳县、普格县、西昌市)

开封市(祥符区、鼓楼区、顺河回族区、兰考县、杞县、龙亭区、尉氏县、通许县、禹王台区)  汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)

三门峡市(陕州区、灵宝市、卢氏县、义马市、湖滨区、渑池县)

恩施土家族苗族自治州(巴东县、建始县、宣恩县、来凤县、鹤峰县、咸丰县、恩施市、利川市)

杭州市(西湖区、拱墅区、富阳区、上城区、余杭区、淳安县、滨江区、桐庐县、临平区、临安区、萧山区、钱塘区、建德市)

拉萨市(墨竹工卡县、林周县、尼木县、曲水县、当雄县、城关区、达孜区、堆龙德庆区)

定西市(临洮县、安定区、陇西县、漳县、通渭县、岷县、渭源县)

五指山市(陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、文昌市、东方市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、临高县、屯昌县、乐东黎族自治县、定安县、昌江黎族自治县)

三沙市(南沙区、西沙区)

沈阳市(浑南区、皇姑区、大东区、法库县、沈河区、新民市、辽中区、和平区、康平县、于洪区、苏家屯区、铁西区、沈北新区)

漳州市(芗城区、诏安县、平和县、云霄县、龙文区、长泰区、南靖县、东山县、龙海区、华安县、漳浦县)

常州市(溧阳市、天宁区、金坛区、钟楼区、新北区、武进区)

台州市(仙居县、临海市、椒江区、三门县、玉环市、路桥区、温岭市、天台县、黄岩区)

安庆市(迎江区、桐城市、大观区、宿松县、岳西县、怀宁县、太湖县、宜秀区、望江县、潜山市)

枣庄市(薛城区、山亭区、峄城区、市中区、滕州市、台儿庄区)

无锡市(江阴市、新吴区、梁溪区、锡山区、宜兴市、滨湖区、惠山区)

延边朝鲜族自治州(图们市、敦化市、龙井市、延吉市、安图县、珲春市、和龙市、汪清县)

新疆维吾尔自治区

常德市(临澧县、汉寿县、鼎城区、石门县、安乡县、澧县、武陵区、津市市、桃源县)

滁州市(定远县、来安县、全椒县、明光市、凤阳县、琅琊区、天长市、南谯区)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

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淄博市(高青县、沂源县、周村区、博山区、临淄区、桓台县、淄川区、张店区)

鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、准格尔旗、康巴什区、鄂托克前旗、东胜区、达拉特旗、乌审旗、鄂托克旗、杭锦旗)

苏州市(昆山市、姑苏区、相城区、吴江区、太仓市、虎丘区、张家港市、吴中区、常熟市)

兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县)  邢台市(柏乡县、广宗县、内丘县、平乡县、威县、南和区、宁晋县、巨鹿县、襄都区、临城县、信都区、任泽区、清河县、沙河市、临西县、南宫市、隆尧县、新河县)

北京市(延庆区、朝阳区、大兴区、门头沟区、丰台区、海淀区、昌平区、平谷区、密云区、怀柔区、石景山区、东城区、西城区、通州区、顺义区、房山区)

萍乡市(莲花县、上栗县、湘东区、安源区、芦溪县)

双鸭山市(岭东区、饶河县、宝山区、四方台区、集贤县、友谊县、尖山区、宝清县)三明市(沙县区、清流县、大田县、将乐县、建宁县、永安市、尤溪县、明溪县、泰宁县、宁化县、三元区)

梅州市(蕉岭县、丰顺县、大埔县、平远县、兴宁市、五华县、梅江区、梅县区)  宜宾市(江安县、高县、兴文县、南溪区、屏山县、翠屏区、叙州区、长宁县、筠连县、珙县)

黄石市(下陆区、铁山区、西塞山区、大冶市、阳新县、黄石港区)

福州市(闽侯县、马尾区、福清市、仓山区、长乐区、罗源县、连江县、鼓楼区、台江区、闽清县、平潭县、永泰县、晋安区)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、乌兰县、都兰县、天峻县、格尔木市)广元市(昭化区、青川县、旺苍县、剑阁县、苍溪县、朝天区、利州区)

宁夏回族自治区

焦作市(武陟县、孟州市、沁阳市、解放区、博爱县、温县、山阳区、修武县、中站区、马村区)

鹤壁市(淇县、鹤山区、浚县、淇滨区、山城区)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

孝感市(安陆市、云梦县、大悟县、汉川市、孝昌县、应城市、孝南区)

长沙市(长沙县、芙蓉区、望城区、雨花区、岳麓区、浏阳市、开福区、天心区、宁乡市)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

宜昌市(五峰土家族自治县、夷陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、远安县、西陵区、枝江市、宜都市、秭归县、兴山县、长阳土家族自治县、当阳市)

乌兰察布市(兴和县、丰镇市、商都县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、卓资县、化德县、凉城县、四子王旗、集宁区)

昆明市(嵩明县、寻甸回族彝族自治县、宜良县、晋宁区、五华区、石林彝族自治县、呈贡区、官渡区、富民县、西山区、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、东川区)

铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)

梧州市(长洲区、蒙山县、藤县、万秀区、苍梧县、岑溪市、龙圩区)

长治市(黎城县、长子县、壶关县、潞城区、武乡县、沁县、平顺县、襄垣县、潞州区、上党区、屯留区、沁源县)

乌鲁木齐市(头屯河区、天山区、沙依巴克区、达坂城区、水磨沟区、新市区、米东区、乌鲁木齐县)

贵阳市(修文县、南明区、白云区、花溪区、乌当区、云岩区、开阳县、息烽县、观山湖区、清镇市)

　　原标题：从辅助工具到战略引擎上市险企打响AI升维战丨上市险企年报观察⑥

　　南方财经全媒体记者林汉垚实习生德吉卓玛北京报道

　　2025年，生成式AI技术迎来“奇点时刻”，DeepSeek等国产开源大模型的爆发式迭代，将人工智能的“知识平权”浪潮推向新高度。金融行业作为数据密集型领域，天然适合人工智能技术的应用。而保险业因其复杂的产品逻辑、海量交互场景和精算依赖特性，成为AI技术落地的前沿阵地。

　　在政策层面，《政府工作报告》连续两年强调“人工智能+”行动。具体到保险行业，《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》也鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。

　　在此背景下，AI已成为险企提升核心竞争力、实现转型升级的关键驱动力。

　　从中国人保、中国人寿、中国太保、中国平安、新华保险等五家上市险企年度报告及业绩说明会可以看出，AI技术已从险企的辅助工具升级为战略核心，五家险企纷纷将人工智能提升至集团战略高度。

　　头部险企AI战略升级

　　中国平安年报指出，2024年，公司科技赋能以客户需求为导向，以赋能主业为核心，通过在全集团推广人工智能大模型、大数据等技术，构建行业领先的五大实验室、九大数据库，持续落地数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销等全面数字化工程，推动全集团经营管理模式从“经验决策”向“数据决策”转型，实现金融、医疗、养老等领域的业务场景应用落地。此外，在深度的场景应用方面，中国平安有平安新金科、金融一账通、平安好医生三大科技公司。

　　中国平安内部将以上九大数据库、五大实验室、三大科技公司称为“953”。中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，“953”有力打造了中国平安在AI方面的壁垒和护城河，“当AI拐点将要来临时，我们期待，也相信科技能够让中国平安的主业持续健康地超越市场，稳健增长”。

　　中国人保则强化数字化底层资源共享，推动算力底座、技术路线、数据底座、智能底座、安全底座和自主可控方案“六个统一”科技底座建设。

　　中国人保副总裁张金海表示，智能底座作为“六个统一”战略的重要组成部分，致力于推动集团内部算力资源及人保云平台的统一纳管与运营，核心目标是强化全集团AI（人工智能）能力的统一规划、统一部署、统一管理及统一运营，确保AI资源的高效整合与优化配置，促进技术创新与业务发展的深度融合。

　　中国太保同样将AI上升至集团战略层面。中国太保董事长傅帆在业绩发布会上表示，当前保险业面临从规模扩张转向价值创造，新的发展阶段下，公司正式启动大康养、“AI+”和国际化三大战略。其中“AI+”战略是创新发展的重要引擎，通过科技赋能为传统业务注入新的发展动能，实现经营模式和业务形态的创新突破。

　　据了解，中国太保“AI+”规划主要聚焦于三个方面：一是新商业模式的探索，特别是运营形态及组织模式可能带来的改变；二是伴生风险的研究；三是企业本身的数字金融层面，主要是提升整体经营管理的效率。

　　“一个代理人可以服务500到1000个客户”

　　人工智能作为前沿科技力量，正逐渐渗透至保险行业的各个关键环节。张金海表示，中国人保在风控、销售、承保、理赔等主要场景持续构建智能应用体系，实现了保险服务能力、产品创新能力、风险管理能力的全面提升。

　　在“AI保险专家升级与大模型应用成果沟通会”上，水滴保创始人兼CEO沈鹏指出，当下，保险行业已迈入数字化深水区。保险行业竞争的核心转向科技驱动与服务生态。大模型技术不仅是工具，更是保险行业高质量发展的新基础设施，它将重构产品设计、风险定价、服务交付的全链条，推动行业从人力密集型向智能密集型转变。

　　具体来看，在核保核赔与风控领域，2024年，中国平安通过智能核保、智能理赔、智能续期，实现93%的寿险保单秒级核保，寿险保单闪赔占比达56%。针对车险定损管理难，中国平安研发并上线了全球首个图像识别车险闪赔系统，实现拍照上传秒级定损，定损速度提升4000倍。持续提升风控水平，平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损119.4亿元，同比增长10.4%。

　　理赔服务同样是AI落地的“效率高地”。2024年，平安产险构建智能出单助手、智能核保助手等AI产品，实现车险80%保单平均1分钟出单，32%意健险案件最快2分钟结案，全年超98万条案件端到端全自动理赔。

　　在智能服务方面，新华保险掌上新华APP注册总数超过1600万人，年内互动人数超4800万人次。其AI智能客服“智小新”，累计为1500多万客户提供一系列智能化服务，相当于将近600名人工座席的服务能力，同时，新华保险通过智小新每年智能问答服务量将近800万人次，智能外呼服务量接近700万人次。

　　此外，中国平安总经理兼联席首席执行官谢永林认为，随着AI赋能保险代理人，未来，一个代理人可以服务500到1000个客户，产能得到极大的提升。

　　AI步伐加速

　　沈鹏表示，保险行业既是人力密集型行业，也是数据密集型行业，因此保险行业天然成为AI大模型技术的理想应用领域。AI大模型技术与保险行业的融合是科技进步与行业需求的完美契合，也是大势所趋。

　　据了解，中国人寿从2017年就开始引入深度学习技术，已构建了多能力融合的人工智能平台，能够提供14项AI基础能力，深度应用于200多个业务场景。

　　2025年，中国人寿开展了DeepSeek系列开源大模型私有化部署的测试验证工作，依托自主建设的AI大模型服务平台，实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。

　　中国人寿副总裁阮琦介绍称，中国人寿人工智能平台目前支持77项面向未来的业务场景的探索。

　　新华保险也已接入DeepSeek大模型，为其内部推进人工智能发展提供了技术基础平台。

　　新华保险副总裁秦泓波表示，下一步，新华保险准备在代理人赋能、客户体验提升、内勤办公方面全面推进大模型落地。比如，代理人赋能方面，尽快推出公司智能营销助手、智能化陪练AI工具；在客户体验升级方面，推出更优的客户服务智能体，在内勤办公方面推出一系列AI助手。

　　中国平安年报显示，全面数字化战略是中国平安2025年的首要任务。公司将加速推进人工智能、大数据技术及开源大模型的深度融合发展。结合前期基础研发、业务应用的先发优势，在确保风险可控的基础上，公司正在积极布局、快速接入相关开源大模型，开发丰富的垂直应用及服务功能，广泛运用于“数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销、数字化服务”五大体系。

　　但张金海也指出，保险行业利用人工智能技术，在提高风险评估精准度、优化核保和理赔流程、提升客户服务体验、促进保险产品创新等方面持续发力，有力推动行业数字化转型。然而，保险行业数据关乎客户隐私与行业稳定，因此要高度关注并正确认识国产大模型带来的挑战和机遇，确保人工智能应用的安全性和合规性。

　　（文章来源：21世纪经济报道）