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

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县)

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

五指山市(万宁市、乐东黎族自治县、琼海市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、定安县、临高县、屯昌县、澄迈县、昌江黎族自治县、文昌市、东方市、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县)  宁德市(屏南县、福安市、柘荣县、古田县、霞浦县、福鼎市、蕉城区、寿宁县、周宁县)

济源市

防城港市(上思县、东兴市、港口区、防城区)

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

阳江市(阳春市、阳西县、江城区、阳东区)  雅安市(宝兴县、名山区、汉源县、雨城区、天全县、荥经县、石棉县、芦山县)

遂宁市(船山区、蓬溪县、大英县、安居区、射洪市)

七台河市(茄子河区、勃利县、新兴区、桃山区)

玉树藏族自治州(称多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、治多县、杂多县)

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

南通市(崇川区、如东县、启东市、海安市、如皋市、通州区、海门区)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

眉山市(青神县、洪雅县、丹棱县、彭山区、东坡区、仁寿县)

白城市(洮南市、通榆县、大安市、洮北区、镇赉县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

衡水市(饶阳县、桃城区、阜城县、安平县、冀州区、深州市、武强县、武邑县、景县、故城县、枣强县)

儋州市

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

广元市(青川县、朝天区、剑阁县、昭化区、苍溪县、利州区、旺苍县)

辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

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

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

揭阳市(普宁市、揭西县、揭东区、榕城区、惠来县)

汕头市(澄海区、濠江区、南澳县、金平区、龙湖区、潮南区、潮阳区)

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

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

长春市(绿园区、公主岭市、二道区、朝阳区、农安县、德惠市、九台区、双阳区、南关区、榆树市、宽城区)

张家界市(武陵源区、慈利县、永定区、桑植县)  清远市(佛冈县、英德市、连南瑶族自治县、连州市、清城区、连山壮族瑶族自治县、阳山县、清新区)

武汉市(黄陂区、江汉区、新洲区、武昌区、青山区、汉南区、江夏区、江岸区、蔡甸区、汉阳区、洪山区、东西湖区、硚口区)

钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)

新疆维吾尔自治区德阳市(广汉市、中江县、绵竹市、什邡市、旌阳区、罗江区)

平凉市(华亭市、庄浪县、崇信县、崆峒区、灵台县、泾川县、静宁县)  潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

临汾市(永和县、尧都区、安泽县、古县、大宁县、曲沃县、浮山县、翼城县、隰县、霍州市、蒲县、襄汾县、乡宁县、汾西县、侯马市、吉县、洪洞县)

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

日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)枣庄市(台儿庄区、山亭区、薛城区、市中区、峄城区、滕州市)

泰安市(泰山区、东平县、宁阳县、岱岳区、肥城市、新泰市)

榆林市(清涧县、靖边县、府谷县、定边县、米脂县、绥德县、吴堡县、神木市、横山区、榆阳区、佳县、子洲县)

连云港市(连云区、灌南县、东海县、灌云县、赣榆区、海州区)

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

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

东莞市

茂名市(化州市、电白区、茂南区、信宜市、高州市)

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

广西壮族自治区

南阳市(社旗县、淅川县、方城县、唐河县、宛城区、内乡县、新野县、镇平县、西峡县、卧龙区、邓州市、桐柏县、南召县)

驻马店市(遂平县、确山县、正阳县、汝南县、西平县、新蔡县、上蔡县、驿城区、平舆县、泌阳县)

廊坊市(三河市、永清县、固安县、大城县、广阳区、霸州市、大厂回族自治县、文安县、香河县、安次区)

张家口市(下花园区、尚义县、桥西区、张北县、蔚县、沽源县、宣化区、涿鹿县、赤城县、康保县、崇礼区、怀来县、怀安县、桥东区、万全区、阳原县)

淮安市(淮安区、涟水县、盱眙县、清江浦区、金湖县、洪泽区、淮阴区)

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

周口市(郸城县、太康县、川汇区、鹿邑县、沈丘县、项城市、淮阳区、商水县、西华县、扶沟县)

“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。