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

崇左市(宁明县、江州区、龙州县、大新县、天等县、凭祥市、扶绥县)

内江市(东兴区、市中区、资中县、隆昌市、威远县)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)  长治市(壶关县、黎城县、潞城区、长子县、上党区、屯留区、沁县、武乡县、襄垣县、沁源县、潞州区、平顺县)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)  南通市(海安市、崇川区、海门区、通州区、如皋市、启东市、如东县)

重庆市(万州区、沙坪坝区、黔江区、江津区、南岸区、铜梁区、巴南区、涪陵区、开州区、潼南区、南川区、九龙坡区、奉节县、彭水苗族土家族自治县、渝北区、北碚区、永川区、梁平区、綦江区、巫山县、垫江县、江北区、合川区、渝中区、忠县、长寿区、酉阳土家族苗族自治县、秀山土家族苗族自治县、璧山区、丰都县、武隆区、大渡口区、巫溪县、石柱土家族自治县、云阳县、城口县、荣昌区、大足区)

雅安市(汉源县、芦山县、名山区、天全县、宝兴县、荥经县、石棉县、雨城区)

安阳市(内黄县、滑县、北关区、林州市、汤阴县、殷都区、安阳县、文峰区、龙安区)

苏州市(姑苏区、常熟市、太仓市、虎丘区、相城区、吴江区、张家港市、昆山市、吴中区)

吴忠市(盐池县、利通区、青铜峡市、红寺堡区、同心县)

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、雷山县、岑巩县、三穗县、丹寨县、施秉县、台江县、榕江县、麻江县、黎平县、镇远县、凯里市、锦屏县、剑河县、从江县、黄平县)

广安市(邻水县、岳池县、广安区、前锋区、华蓥市、武胜县)

蚌埠市(禹会区、五河县、龙子湖区、淮上区、固镇县、蚌山区、怀远县)

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

嘉兴市(海宁市、海盐县、桐乡市、秀洲区、南湖区、平湖市、嘉善县)

六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)

烟台市(栖霞市、蓬莱区、莱州市、牟平区、芝罘区、龙口市、莱阳市、招远市、福山区、莱山区、海阳市)

吉林市(永吉县、桦甸市、龙潭区、昌邑区、舒兰市、丰满区、船营区、蛟河市、磐石市)

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

平凉市(崇信县、灵台县、崆峒区、静宁县、华亭市、庄浪县、泾川县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市、芒市)

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

甘孜藏族自治州(巴塘县、九龙县、石渠县、乡城县、甘孜县、色达县、雅江县、白玉县、德格县、泸定县、理塘县、稻城县、丹巴县、炉霍县、新龙县、道孚县、康定市、得荣县)

济南市(章丘区、历下区、市中区、济阳区、钢城区、长清区、莱芜区、历城区、平阴县、槐荫区、商河县、天桥区)

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

甘南藏族自治州(玛曲县、合作市、临潭县、碌曲县、夏河县、卓尼县、迭部县、舟曲县)

眉山市(洪雅县、东坡区、青神县、丹棱县、彭山区、仁寿县)

红河哈尼族彝族自治州(泸西县、个旧市、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、红河县、开远市、弥勒市、河口瑶族自治县、蒙自市、建水县、屏边苗族自治县、元阳县)  石河子市(胡杨河市、可克达拉市、双河市、北屯市、阿拉尔市、图木舒克市、白杨市、昆玉市、五家渠市、铁门关市、新星市)

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

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

林芝市(工布江达县、米林市、波密县、朗县、墨脱县、巴宜区、察隅县)漯河市(舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县、郾城区)

台州市(路桥区、天台县、仙居县、玉环市、黄岩区、临海市、三门县、椒江区、温岭市)  岳阳市(华容县、湘阴县、云溪区、汨罗市、平江县、岳阳县、岳阳楼区、临湘市、君山区)

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

亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)

宣城市(绩溪县、旌德县、宣州区、宁国市、泾县、郎溪县、广德市)襄阳市(南漳县、谷城县、宜城市、保康县、襄城区、老河口市、枣阳市、襄州区、樊城区)

丹东市(振兴区、凤城市、宽甸满族自治县、东港市、振安区、元宝区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

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

遵义市(湄潭县、凤冈县、绥阳县、汇川区、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、余庆县、仁怀市、习水县、播州区、正安县、赤水市)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、平塘县、福泉市、独山县、龙里县、三都水族自治县、瓮安县、贵定县、罗甸县、荔波县、长顺县、惠水县)

萍乡市(湘东区、莲花县、上栗县、安源区、芦溪县)

韶关市(武江区、曲江区、新丰县、乳源瑶族自治县、浈江区、始兴县、仁化县、翁源县、南雄市、乐昌市)

齐齐哈尔市(昂昂溪区、泰来县、依安县、甘南县、拜泉县、铁锋区、龙沙区、克东县、富拉尔基区、建华区、讷河市、碾子山区、富裕县、龙江县、克山县、梅里斯达斡尔族区)

许昌市(禹州市、襄城县、鄢陵县、魏都区、建安区、长葛市)

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

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

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

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

梧州市(蒙山县、长洲区、岑溪市、苍梧县、龙圩区、藤县、万秀区)

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

　　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）