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四平市(梨树县、铁东区、伊通满族自治县、双辽市、铁西区)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、永顺县、泸溪县、龙山县、吉首市、凤凰县、花垣县、古丈县)

宁波市(象山县、宁海县、奉化区、江北区、北仑区、慈溪市、海曙区、余姚市、镇海区、鄞州区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)  无锡市(锡山区、惠山区、梁溪区、宜兴市、江阴市、新吴区、滨湖区)

镇江市(丹徒区、句容市、润州区、扬中市、丹阳市、京口区)

遵义市(仁怀市、凤冈县、汇川区、赤水市、习水县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、播州区、湄潭县、桐梓县、红花岗区、正安县、余庆县、绥阳县)

随州市(广水市、曾都区、随县)塔城地区(裕民县、额敏县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、托里县、塔城市)

滨州市(沾化区、邹平市、阳信县、惠民县、滨城区、无棣县、博兴县)  忻州市(忻府区、繁峙县、原平市、保德县、代县、静乐县、河曲县、神池县、宁武县、五寨县、岢岚县、五台县、偏关县、定襄县)

天津市(南开区、津南区、武清区、宁河区、宝坻区、河北区、和平区、蓟州区、北辰区、红桥区、河东区、河西区、东丽区、静海区、滨海新区、西青区)

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

晋城市(城区、高平市、阳城县、陵川县、沁水县、泽州县)

来宾市(忻城县、合山市、金秀瑶族自治县、武宣县、兴宾区、象州县)

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

安阳市(内黄县、安阳县、滑县、林州市、龙安区、殷都区、汤阴县、北关区、文峰区)

温州市(苍南县、龙湾区、永嘉县、平阳县、瓯海区、洞头区、泰顺县、龙港市、文成县、乐清市、鹿城区、瑞安市)

铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区)

内蒙古自治区

哈尔滨市(尚志市、双城区、平房区、木兰县、道里区、延寿县、通河县、道外区、方正县、五常市、依兰县、呼兰区、巴彦县、阿城区、南岗区、宾县、香坊区、松北区)

邢台市(平乡县、内丘县、任泽区、新河县、宁晋县、临西县、巨鹿县、广宗县、临城县、柏乡县、信都区、沙河市、襄都区、威县、隆尧县、清河县、南和区、南宫市)

合肥市(包河区、瑶海区、肥西县、庐江县、长丰县、肥东县、巢湖市、庐阳区、蜀山区)

昌吉回族自治州(奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、阜康市、昌吉市、呼图壁县)

宿迁市(沭阳县、泗阳县、泗洪县、宿豫区、宿城区)

阿勒泰地区(阿勒泰市、福海县、吉木乃县、青河县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县)

汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)

宁夏回族自治区

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、萨尔图区、让胡路区、大同区、龙凤区、肇源县、林甸县、肇州县)

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大理白族自治州(宾川县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、祥云县、云龙县、南涧彝族自治县、剑川县、永平县、大理市、鹤庆县、漾濞彝族自治县、洱源县)

天水市(武山县、张家川回族自治县、秦州区、秦安县、麦积区、清水县、甘谷县)

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

临夏回族自治州(永靖县、东乡族自治县、广河县、康乐县、临夏市、和政县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)  岳阳市(云溪区、临湘市、平江县、汨罗市、华容县、岳阳楼区、岳阳县、湘阴县、君山区)

德州市(庆云县、宁津县、德城区、平原县、临邑县、陵城区、禹城市、乐陵市、夏津县、武城县、齐河县)

河池市(巴马瑶族自治县、宜州区、都安瑶族自治县、南丹县、东兰县、凤山县、环江毛南族自治县、金城江区、天峨县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县)

甘孜藏族自治州(巴塘县、白玉县、新龙县、丹巴县、道孚县、得荣县、泸定县、色达县、德格县、康定市、甘孜县、石渠县、雅江县、乡城县、稻城县、理塘县、炉霍县、九龙县)乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、头屯河区、沙依巴克区、达坂城区、新市区、水磨沟区、天山区、米东区)

南昌市(西湖区、进贤县、安义县、新建区、红谷滩区、青山湖区、南昌县、青云谱区、东湖区)  阿克苏地区(沙雅县、阿克苏市、拜城县、乌什县、阿瓦提县、库车市、新和县、温宿县、柯坪县)

嘉峪关市

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

三门峡市(渑池县、义马市、陕州区、灵宝市、卢氏县、湖滨区)延边朝鲜族自治州(安图县、和龙市、敦化市、延吉市、龙井市、图们市、汪清县、珲春市)

阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)

吉安市(峡江县、青原区、吉安县、安福县、永新县、吉水县、遂川县、永丰县、泰和县、新干县、万安县、吉州区、井冈山市)

眉山市(东坡区、洪雅县、彭山区、丹棱县、青神县、仁寿县)

延安市(延长县、志丹县、富县、吴起县、宜川县、甘泉县、安塞区、宝塔区、黄龙县、洛川县、延川县、子长市、黄陵县)

龙岩市(漳平市、连城县、上杭县、长汀县、武平县、永定区、新罗区)

衡阳市(雁峰区、耒阳市、衡东县、蒸湘区、珠晖区、祁东县、常宁市、衡阳县、南岳区、衡山县、石鼓区、衡南县)

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

唐山市(丰南区、开平区、滦州市、滦南县、乐亭县、玉田县、迁西县、路北区、路南区、古冶区、迁安市、曹妃甸区、遵化市、丰润区)

宜春市(袁州区、丰城市、上高县、奉新县、铜鼓县、樟树市、高安市、宜丰县、万载县、靖安县)

巴中市(通江县、平昌县、恩阳区、巴州区、南江县)

怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)

蚌埠市(五河县、蚌山区、淮上区、禹会区、固镇县、龙子湖区、怀远县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

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

常州市(溧阳市、武进区、天宁区、钟楼区、新北区、金坛区)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特左旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、多伦县、正镶白旗、正蓝旗、太仆寺旗、苏尼特右旗)

　　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）