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大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
北京市(门头沟区、东城区、平谷区、丰台区、朝阳区、顺义区、昌平区、大兴区、海淀区、密云区、怀柔区、石景山区、通州区、延庆区、西城区、房山区)
荆州市(洪湖市、石首市、江陵县、松滋市、监利市、荆州区、沙市区、公安县)
白城市(镇赉县、大安市、洮北区、洮南市、通榆县)
三明市(沙县区、泰宁县、将乐县、永安市、宁化县、尤溪县、大田县、三元区、明溪县、建宁县、清流县)
许昌市(鄢陵县、禹州市、魏都区、襄城县、建安区、长葛市)
太原市(小店区、古交市、娄烦县、万柏林区、尖草坪区、晋源区、阳曲县、迎泽区、杏花岭区、清徐县)
甘孜藏族自治州(德格县、道孚县、康定市、炉霍县、巴塘县、石渠县、新龙县、乡城县、九龙县、稻城县、得荣县、白玉县、色达县、泸定县、甘孜县、丹巴县、雅江县、理塘县)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、龙里县、福泉市、贵定县、平塘县、都匀市、长顺县、惠水县、瓮安县、三都水族自治县、独山县、荔波县)
阿里地区(札达县、革吉县、噶尔县、日土县、普兰县、改则县、措勤县)
吉安市(永新县、峡江县、安福县、井冈山市、泰和县、遂川县、吉州区、吉安县、新干县、永丰县、万安县、青原区、吉水县)
娄底市(冷水江市、娄星区、新化县、涟源市、双峰县)
营口市(老边区、西市区、大石桥市、盖州市、鲅鱼圈区、站前区)
红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、红河县、元阳县、弥勒市、泸西县、石屏县、绿春县、开远市、建水县、个旧市)
广元市(青川县、剑阁县、苍溪县、昭化区、旺苍县、朝天区、利州区)
山南市(隆子县、扎囊县、错那市、加查县、曲松县、贡嘎县、乃东区、琼结县、桑日县、措美县、洛扎县、浪卡子县)
柳州市(融安县、鱼峰区、融水苗族自治县、城中区、三江侗族自治县、柳北区、柳城县、鹿寨县、柳南区、柳江区)
威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)
天水市(武山县、麦积区、秦安县、甘谷县、秦州区、清水县、张家川回族自治县)
本溪市(桓仁满族自治县、溪湖区、平山区、明山区、南芬区、本溪满族自治县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、泸溪县、保靖县、龙山县、凤凰县、永顺县、吉首市、古丈县)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
安康市(白河县、紫阳县、汉阴县、旬阳市、石泉县、镇坪县、平利县、汉滨区、宁陕县、岚皋县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
宣城市(宁国市、宣州区、绩溪县、旌德县、郎溪县、广德市、泾县)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
通化市(辉南县、集安市、二道江区、柳河县、东昌区、梅河口市、通化县)
淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)
庆阳市(合水县、正宁县、镇原县、华池县、宁县、庆城县、西峰区、环县)
咸阳市(武功县、彬州市、礼泉县、旬邑县、杨陵区、永寿县、渭城区、长武县、淳化县、兴平市、乾县、秦都区、三原县、泾阳县)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、甘德县、达日县、班玛县、久治县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
深圳市(龙岗区、罗湖区、盐田区、福田区、龙华区、南山区、宝安区、坪山区、光明区)
齐齐哈尔市(建华区、拜泉县、泰来县、依安县、克东县、讷河市、龙江县、富裕县、甘南县、昂昂溪区、龙沙区、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、克山县、富拉尔基区、碾子山区)
玉溪市(峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、通海县、澄江市、江川区、易门县、红塔区、华宁县)
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南京市(建邺区、秦淮区、高淳区、鼓楼区、浦口区、栖霞区、溧水区、江宁区、雨花台区、玄武区、六合区)
青岛市(即墨区、市北区、李沧区、城阳区、莱西市、黄岛区、崂山区、市南区、平度市、胶州市)
赤峰市(喀喇沁旗、巴林右旗、克什克腾旗、宁城县、松山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、红山区、林西县、元宝山区、巴林左旗、敖汉旗)
普洱市(思茅区、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县)
张掖市(高台县、山丹县、临泽县、甘州区、民乐县、肃南裕固族自治县)
平凉市(崆峒区、灵台县、泾川县、静宁县、崇信县、庄浪县、华亭市)
绥化市(庆安县、北林区、海伦市、绥棱县、望奎县、肇东市、青冈县、安达市、明水县、兰西县)
连云港市(东海县、赣榆区、海州区、灌云县、灌南县、连云区)
长治市(潞州区、上党区、潞城区、平顺县、屯留区、壶关县、沁县、黎城县、长子县、武乡县、襄垣县、沁源县)
东莞市
锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、多伦县、镶黄旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、正蓝旗、正镶白旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、太仆寺旗)
杭州市(富阳区、临平区、拱墅区、余杭区、桐庐县、建德市、临安区、萧山区、滨江区、西湖区、淳安县、钱塘区、上城区)
潍坊市(寿光市、安丘市、寒亭区、高密市、坊子区、奎文区、临朐县、昌乐县、潍城区、昌邑市、诸城市、青州市)
焦作市(博爱县、解放区、武陟县、温县、马村区、中站区、山阳区、修武县、沁阳市、孟州市)
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海南藏族自治州(共和县、兴海县、贵德县、同德县、贵南县)
大连市(普兰店区、庄河市、中山区、长海县、西岗区、金州区、旅顺口区、瓦房店市、沙河口区、甘井子区)
北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)
德州市(禹城市、夏津县、武城县、德城区、宁津县、平原县、乐陵市、陵城区、齐河县、临邑县、庆云县)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、晴隆县、册亨县、兴仁市、望谟县、兴义市、安龙县、贞丰县)
南平市(武夷山市、政和县、松溪县、延平区、邵武市、建瓯市、顺昌县、浦城县、建阳区、光泽县)
肇庆市(四会市、高要区、广宁县、德庆县、封开县、鼎湖区、端州区、怀集县)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、乌兰县、茫崖市、格尔木市、都兰县、德令哈市)
南阳市(宛城区、唐河县、西峡县、镇平县、南召县、桐柏县、方城县、新野县、邓州市、卧龙区、淅川县、社旗县、内乡县)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
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鸡西市(恒山区、梨树区、鸡冠区、密山市、城子河区、虎林市、鸡东县、滴道区、麻山区)
萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、莲花县、湘东区)
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济南市(平阴县、槐荫区、市中区、历下区、长清区、天桥区、历城区、商河县、济阳区、章丘区、莱芜区、钢城区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
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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）
新闻结尾
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