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湛江市(赤坎区、霞山区、吴川市、廉江市、坡头区、雷州市、遂溪县、徐闻县、麻章区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

南充市(西充县、阆中市、嘉陵区、南部县、营山县、顺庆区、仪陇县、高坪区、蓬安县)

佳木斯市(抚远市、汤原县、富锦市、向阳区、前进区、东风区、郊区、桦南县、桦川县、同江市)  大理白族自治州(宾川县、洱源县、祥云县、鹤庆县、弥渡县、剑川县、云龙县、永平县、大理市、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县)

定西市(临洮县、岷县、漳县、安定区、渭源县、通渭县、陇西县)

香港特别行政区

阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)

南昌市(东湖区、进贤县、新建区、青云谱区、西湖区、安义县、红谷滩区、青山湖区、南昌县)  泸州市(龙马潭区、古蔺县、泸县、合江县、江阳区、纳溪区、叙永县)

文山壮族苗族自治州(马关县、文山市、西畴县、砚山县、富宁县、丘北县、广南县、麻栗坡县)

张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、高台县、临泽县、甘州区、山丹县)

新余市(分宜县、渝水区)

威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)

襄阳市(枣阳市、襄州区、宜城市、保康县、南漳县、襄城区、樊城区、谷城县、老河口市)

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

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

永州市(冷水滩区、宁远县、双牌县、蓝山县、新田县、江永县、零陵区、祁阳市、东安县、江华瑶族自治县、道县)

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

绥化市(北林区、肇东市、安达市、海伦市、青冈县、绥棱县、庆安县、望奎县、明水县、兰西县)

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

嘉兴市(桐乡市、海盐县、平湖市、海宁市、南湖区、嘉善县、秀洲区)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区、宿豫区)

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

镇江市(丹徒区、扬中市、京口区、丹阳市、句容市、润州区)

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

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

黄石市(铁山区、黄石港区、下陆区、阳新县、大冶市、西塞山区)

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

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固原市(泾源县、西吉县、原州区、隆德县、彭阳县)

广安市(岳池县、武胜县、邻水县、前锋区、广安区、华蓥市)

丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县)

焦作市(孟州市、解放区、沁阳市、马村区、博爱县、中站区、山阳区、武陟县、温县、修武县)  白银市(平川区、会宁县、白银区、靖远县、景泰县)

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

濮阳市(范县、清丰县、濮阳县、台前县、华龙区、南乐县)

泉州市(惠安县、德化县、鲤城区、晋江市、石狮市、安溪县、南安市、金门县、泉港区、洛江区、永春县、丰泽区)营口市(站前区、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、盖州市、老边区)

防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)  吴忠市(红寺堡区、同心县、盐池县、利通区、青铜峡市)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市、长岭县、乾安县)

梧州市(长洲区、龙圩区、蒙山县、藤县、岑溪市、万秀区、苍梧县)德州市(齐河县、乐陵市、禹城市、平原县、陵城区、宁津县、临邑县、武城县、庆云县、德城区、夏津县)

贺州市(昭平县、八步区、钟山县、平桂区、富川瑶族自治县)

内蒙古自治区

伊春市(金林区、乌翠区、大箐山县、铁力市、汤旺县、嘉荫县、伊美区、南岔县、友好区、丰林县)

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

绵阳市(三台县、游仙区、安州区、盐亭县、涪城区、江油市、梓潼县、北川羌族自治县、平武县)

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

许昌市(长葛市、襄城县、建安区、鄢陵县、禹州市、魏都区)

宁德市(古田县、福鼎市、柘荣县、寿宁县、屏南县、蕉城区、霞浦县、周宁县、福安市)

雅安市(宝兴县、天全县、名山区、芦山县、荥经县、雨城区、石棉县、汉源县)

玉溪市(红塔区、澄江市、易门县、通海县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县)

新乡市(卫辉市、延津县、长垣市、凤泉区、新乡县、牧野区、红旗区、获嘉县、封丘县、原阳县、卫滨区、辉县市)

那曲市(巴青县、双湖县、安多县、聂荣县、色尼区、索县、班戈县、比如县、尼玛县、申扎县、嘉黎县)

蚌埠市(龙子湖区、五河县、固镇县、怀远县、禹会区、淮上区、蚌山区)

乌兰察布市(化德县、卓资县、察哈尔右翼后旗、商都县、凉城县、兴和县、集宁区、丰镇市、察哈尔右翼前旗、四子王旗、察哈尔右翼中旗)

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

海南藏族自治州(共和县、贵德县、兴海县、贵南县、同德县)

　　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）