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百色市(乐业县、那坡县、德保县、田东县、凌云县、右江区、靖西市、田林县、西林县、隆林各族自治县、平果市、田阳区)

蚌埠市(禹会区、龙子湖区、五河县、淮上区、怀远县、蚌山区、固镇县)

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

商洛市(山阳县、丹凤县、柞水县、镇安县、商南县、商州区、洛南县)  怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县)

南宁市(邕宁区、隆安县、武鸣区、西乡塘区、马山县、上林县、宾阳县、兴宁区、青秀区、横州市、良庆区、江南区)

运城市(绛县、闻喜县、芮城县、垣曲县、永济市、新绛县、夏县、盐湖区、稷山县、临猗县、平陆县、万荣县、河津市)

喀什地区(麦盖提县、莎车县、伽师县、疏勒县、叶城县、英吉沙县、疏附县、岳普湖县、巴楚县、喀什市、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县)

宝鸡市(千阳县、扶风县、眉县、陇县、岐山县、太白县、渭滨区、金台区、凤县、陈仓区、麟游县、凤翔区)  大连市(西岗区、长海县、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、庄河市、中山区、瓦房店市、金州区、普兰店区)

深圳市(龙岗区、坪山区、罗湖区、南山区、盐田区、光明区、宝安区、福田区、龙华区)

湖州市(安吉县、长兴县、南浔区、吴兴区、德清县)

盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)

抚州市(南丰县、东乡区、金溪县、临川区、广昌县、南城县、崇仁县、黎川县、宜黄县、资溪县、乐安县)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、治多县、囊谦县、玉树市、称多县、杂多县)

盐城市(阜宁县、滨海县、盐都区、响水县、大丰区、亭湖区、射阳县、建湖县、东台市)

金华市(磐安县、金东区、浦江县、永康市、东阳市、武义县、兰溪市、婺城区、义乌市)

南京市(浦口区、秦淮区、高淳区、建邺区、六合区、玄武区、鼓楼区、溧水区、雨花台区、江宁区、栖霞区)

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

黄山市(屯溪区、休宁县、徽州区、黄山区、祁门县、歙县、黟县)

东营市(东营区、河口区、垦利区、利津县、广饶县)

孝感市(应城市、云梦县、孝南区、安陆市、大悟县、汉川市、孝昌县)

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

泸州市(龙马潭区、纳溪区、江阳区、泸县、古蔺县、叙永县、合江县)

本溪市(本溪满族自治县、明山区、桓仁满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区)

西宁市(城西区、城东区、大通回族土族自治县、湟源县、城中区、城北区、湟中区)

上饶市(万年县、弋阳县、余干县、铅山县、婺源县、广信区、信州区、德兴市、鄱阳县、横峰县、玉山县、广丰区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

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

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广安市(岳池县、武胜县、华蓥市、前锋区、邻水县、广安区)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

济源市

呼伦贝尔市(海拉尔区、牙克石市、根河市、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、满洲里市、阿荣旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、新巴尔虎左旗)  茂名市(高州市、化州市、电白区、信宜市、茂南区)

威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

六安市(金寨县、舒城县、金安区、叶集区、裕安区、霍山县、霍邱县)武汉市(武昌区、江岸区、汉阳区、蔡甸区、江汉区、黄陂区、汉南区、江夏区、洪山区、新洲区、硚口区、东西湖区、青山区)

白城市(镇赉县、洮南市、洮北区、大安市、通榆县)  海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)

商丘市(梁园区、宁陵县、睢县、柘城县、夏邑县、虞城县、民权县、永城市、睢阳区)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县、平坝区、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)

南阳市(新野县、淅川县、邓州市、镇平县、西峡县、桐柏县、社旗县、卧龙区、唐河县、南召县、宛城区、方城县、内乡县)平凉市(崆峒区、静宁县、灵台县、华亭市、泾川县、崇信县、庄浪县)

清远市(佛冈县、阳山县、清新区、英德市、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、连州市、清城区)

黔西南布依族苗族自治州(普安县、兴义市、册亨县、兴仁市、安龙县、望谟县、晴隆县、贞丰县)

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

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、焉耆回族自治县、轮台县、尉犁县、和静县、若羌县、库尔勒市、博湖县、且末县)

揭阳市(普宁市、揭西县、惠来县、揭东区、榕城区)

郴州市(临武县、桂阳县、嘉禾县、北湖区、桂东县、宜章县、资兴市、永兴县、苏仙区、汝城县、安仁县)

保山市(隆阳区、昌宁县、施甸县、腾冲市、龙陵县)

菏泽市(鄄城县、定陶区、单县、曹县、巨野县、牡丹区、郓城县、东明县、成武县)

巴中市(南江县、平昌县、巴州区、通江县、恩阳区)

广州市(从化区、增城区、白云区、越秀区、花都区、荔湾区、天河区、海珠区、黄埔区、南沙区、番禺区)

淮南市(田家庵区、谢家集区、潘集区、凤台县、寿县、八公山区、大通区)

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

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

石河子市(图木舒克市、昆玉市、胡杨河市、北屯市、白杨市、双河市、新星市、铁门关市、阿拉尔市、可克达拉市、五家渠市)

青岛市(即墨区、胶州市、李沧区、黄岛区、市北区、莱西市、城阳区、市南区、平度市、崂山区)

海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、刚察县、海晏县)

“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。

从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？

揭秘：以数据为核心驱动力

“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。

今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。

在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。

“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。

洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。

“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。

技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。

成效：构建成熟的数据管理体系

数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。

“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。

为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。

对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。

目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。

中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。

DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。

中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。

赋能：依托数据驱动决策

培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。

记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。

“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。

中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。

随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。

“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。

据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。