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昭通市(彝良县、绥江县、巧家县、水富市、盐津县、大关县、威信县、永善县、镇雄县、昭阳区、鲁甸县)

宜昌市(枝江市、伍家岗区、当阳市、西陵区、宜都市、点军区、猇亭区、五峰土家族自治县、秭归县、夷陵区、长阳土家族自治县、远安县、兴山县)

阳泉市(城区、矿区、盂县、郊区、平定县)

吕梁市(石楼县、兴县、汾阳市、中阳县、交城县、文水县、柳林县、方山县、孝义市、交口县、临县、离石区、岚县)  广元市(苍溪县、昭化区、剑阁县、青川县、利州区、朝天区、旺苍县)

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

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

柳州市(城中区、融水苗族自治县、鱼峰区、融安县、柳南区、柳北区、柳江区、鹿寨县、柳城县、三江侗族自治县)

黄冈市(武穴市、英山县、麻城市、蕲春县、黄州区、罗田县、浠水县、团风县、黄梅县、红安县)  迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

三沙市(南沙区、西沙区)

忻州市(定襄县、保德县、神池县、偏关县、五台县、代县、五寨县、宁武县、河曲县、忻府区、岢岚县、繁峙县、原平市、静乐县)

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

崇左市(扶绥县、天等县、龙州县、凭祥市、江州区、宁明县、大新县)

黑河市(爱辉区、五大连池市、嫩江市、逊克县、北安市、孙吴县)

淮南市(田家庵区、凤台县、谢家集区、八公山区、寿县、潘集区、大通区)

南平市(政和县、光泽县、武夷山市、邵武市、延平区、顺昌县、浦城县、建阳区、建瓯市、松溪县)

辽阳市(辽阳县、文圣区、弓长岭区、白塔区、灯塔市、宏伟区、太子河区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

漯河市(郾城区、召陵区、源汇区、舞阳县、临颍县)

桂林市(灌阳县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、雁山区、全州县、平乐县、荔浦市、永福县、资源县、阳朔县、兴安县、叠彩区、象山区、临桂区、灵川县、七星区、秀峰区)

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

台州市(天台县、温岭市、玉环市、路桥区、黄岩区、临海市、仙居县、椒江区、三门县)

中山市

咸阳市(彬州市、永寿县、礼泉县、兴平市、武功县、旬邑县、淳化县、长武县、乾县、秦都区、渭城区、泾阳县、三原县、杨陵区)

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

香港特别行政区

四平市(铁西区、铁东区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

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海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、德令哈市、乌兰县、茫崖市、都兰县)

通化市(柳河县、东昌区、二道江区、辉南县、通化县、集安市、梅河口市)

阜新市(太平区、海州区、新邱区、彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县、清河门区)

甘孜藏族自治州(泸定县、理塘县、甘孜县、九龙县、石渠县、稻城县、白玉县、得荣县、雅江县、道孚县、新龙县、炉霍县、丹巴县、康定市、巴塘县、德格县、乡城县、色达县)  南昌市(青云谱区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、新建区、红谷滩区、安义县、东湖区)

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

乌鲁木齐市(天山区、乌鲁木齐县、米东区、水磨沟区、新市区、头屯河区、达坂城区、沙依巴克区)

张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)朔州市(平鲁区、右玉县、山阴县、怀仁市、朔城区、应县)

济宁市(汶上县、微山县、泗水县、任城区、兖州区、梁山县、金乡县、鱼台县、邹城市、曲阜市、嘉祥县)  普洱市(江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县)

攀枝花市(仁和区、东区、盐边县、米易县、西区)

荆门市(东宝区、沙洋县、钟祥市、掇刀区、京山市)

十堰市(张湾区、丹江口市、竹山县、茅箭区、郧阳区、竹溪县、郧西县、房县)安顺市(西秀区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、平坝区)

丽水市(莲都区、青田县、缙云县、松阳县、遂昌县、庆元县、景宁畲族自治县、云和县、龙泉市)

保定市(唐县、雄县、定州市、莲池区、易县、博野县、徐水区、高碑店市、涞水县、涞源县、高阳县、蠡县、定兴县、清苑区、容城县、满城区、安新县、涿州市、阜平县、安国市、望都县、顺平县、曲阳县、竞秀区)

云浮市(罗定市、云城区、新兴县、云安区、郁南县)

三门峡市(卢氏县、灵宝市、渑池县、湖滨区、陕州区、义马市)

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

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

晋中市(和顺县、左权县、寿阳县、祁县、昔阳县、榆社县、榆次区、太谷区、介休市、灵石县、平遥县)

常州市(武进区、新北区、金坛区、钟楼区、溧阳市、天宁区)

兴安盟(扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、突泉县)

信阳市(息县、淮滨县、新县、光山县、固始县、潢川县、浉河区、商城县、平桥区、罗山县)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

临沂市(兰山区、蒙阴县、沂水县、费县、罗庄区、莒南县、平邑县、河东区、兰陵县、郯城县、沂南县、临沭县)

陇南市(成县、两当县、徽县、武都区、西和县、康县、礼县、宕昌县、文县)

太原市(迎泽区、晋源区、尖草坪区、娄烦县、万柏林区、阳曲县、古交市、清徐县、小店区、杏花岭区)

郑州市(中牟县、二七区、巩义市、中原区、荥阳市、管城回族区、新密市、上街区、登封市、金水区、新郑市、惠济区)

辽源市(东丰县、龙山区、西安区、东辽县)

　　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）