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金昌市(永昌县、金川区)

马鞍山市(雨山区、和县、当涂县、博望区、花山区、含山县)

三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)

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

呼和浩特市(清水河县、玉泉区、新城区、托克托县、赛罕区、回民区、武川县、和林格尔县、土默特左旗)

本溪市(南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县、明山区)

果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、达日县、久治县、班玛县、玛沁县)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、瑞丽市、陇川县)  新余市(渝水区、分宜县)

平顶山市(宝丰县、新华区、卫东区、郏县、舞钢市、湛河区、叶县、汝州市、鲁山县、石龙区)

朝阳市(双塔区、建平县、凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、龙城区)

邯郸市(复兴区、肥乡区、成安县、邯山区、邱县、广平县、鸡泽县、涉县、临漳县、丛台区、魏县、永年区、磁县、曲周县、武安市、馆陶县、大名县、峰峰矿区)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

辽阳市(辽阳县、白塔区、弓长岭区、宏伟区、太子河区、灯塔市、文圣区)

九江市(德安县、永修县、濂溪区、湖口县、武宁县、共青城市、庐山市、彭泽县、都昌县、修水县、柴桑区、瑞昌市、浔阳区)

滨州市(沾化区、阳信县、邹平市、滨城区、惠民县、博兴县、无棣县)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)

烟台市(蓬莱区、莱山区、海阳市、招远市、福山区、牟平区、龙口市、芝罘区、莱阳市、莱州市、栖霞市)

松原市(乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市、长岭县)

南通市(崇川区、启东市、通州区、如皋市、海门区、海安市、如东县)

甘孜藏族自治州(康定市、德格县、巴塘县、炉霍县、乡城县、甘孜县、白玉县、石渠县、雅江县、九龙县、理塘县、得荣县、稻城县、泸定县、丹巴县、新龙县、色达县、道孚县)

泉州市(晋江市、洛江区、丰泽区、石狮市、泉港区、安溪县、永春县、德化县、鲤城区、惠安县、南安市、金门县)

赣州市(南康区、石城县、寻乌县、定南县、于都县、会昌县、信丰县、瑞金市、赣县区、龙南市、章贡区、全南县、兴国县、大余县、安远县、上犹县、崇义县、宁都县)

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

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

张家界市(慈利县、永定区、武陵源区、桑植县)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市、金塔县、肃北蒙古族自治县、瓜州县、肃州区)

丹东市(东港市、振兴区、凤城市、元宝区、宽甸满族自治县、振安区)

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

漯河市(舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县、郾城区)

十堰市(郧阳区、竹山县、张湾区、郧西县、丹江口市、茅箭区、竹溪县、房县)

唐山市(遵化市、曹妃甸区、滦州市、乐亭县、滦南县、丰润区、玉田县、开平区、丰南区、古冶区、路南区、迁安市、路北区、迁西县)  黑河市(孙吴县、逊克县、五大连池市、爱辉区、嫩江市、北安市)

和田地区(墨玉县、洛浦县、和田县、皮山县、民丰县、于田县、和田市、策勒县)

北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)

黄冈市(黄州区、蕲春县、麻城市、团风县、武穴市、浠水县、英山县、红安县、罗田县、黄梅县)丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县)

双鸭山市(尖山区、集贤县、宝山区、饶河县、岭东区、宝清县、友谊县、四方台区)  太原市(晋源区、万柏林区、阳曲县、清徐县、娄烦县、古交市、迎泽区、小店区、尖草坪区、杏花岭区)

渭南市(富平县、合阳县、华州区、临渭区、蒲城县、大荔县、澄城县、潼关县、华阴市、白水县、韩城市)

连云港市(连云区、东海县、灌云县、赣榆区、海州区、灌南县)

开封市(杞县、尉氏县、顺河回族区、禹王台区、通许县、龙亭区、鼓楼区、兰考县、祥符区)钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)

汕头市(潮南区、濠江区、龙湖区、澄海区、金平区、南澳县、潮阳区)

阳泉市(矿区、城区、平定县、盂县、郊区)

芜湖市(南陵县、镜湖区、鸠江区、无为市、繁昌区、弋江区、湾沚区)

临沧市(永德县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县)

滁州市(定远县、全椒县、明光市、天长市、琅琊区、南谯区、来安县、凤阳县)

济南市(莱芜区、天桥区、商河县、市中区、钢城区、平阴县、槐荫区、章丘区、历下区、济阳区、历城区、长清区)

达州市(通川区、开江县、渠县、宣汉县、达川区、万源市、大竹县)

海东市(平安区、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县)

林芝市(察隅县、墨脱县、米林市、工布江达县、波密县、朗县、巴宜区)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

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

黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县)

佳木斯市(富锦市、桦南县、抚远市、东风区、汤原县、郊区、同江市、桦川县、前进区、向阳区)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)

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

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

　　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）