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

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

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

伊春市(金林区、丰林县、大箐山县、嘉荫县、友好区、铁力市、伊美区、南岔县、汤旺县、乌翠区)  哈尔滨市(平房区、香坊区、宾县、道外区、尚志市、南岗区、双城区、木兰县、五常市、延寿县、通河县、依兰县、方正县、阿城区、巴彦县、呼兰区、道里区、松北区)

徐州市(睢宁县、铜山区、邳州市、新沂市、云龙区、贾汪区、泉山区、丰县、鼓楼区、沛县)

南昌市(青云谱区、青山湖区、进贤县、安义县、南昌县、红谷滩区、新建区、西湖区、东湖区)

拉萨市(曲水县、当雄县、墨竹工卡县、达孜区、林周县、堆龙德庆区、城关区、尼木县)岳阳市(湘阴县、云溪区、君山区、临湘市、岳阳县、华容县、岳阳楼区、平江县、汨罗市)

吕梁市(离石区、孝义市、兴县、文水县、汾阳市、方山县、临县、石楼县、柳林县、交口县、中阳县、岚县、交城县)  太原市(阳曲县、清徐县、杏花岭区、万柏林区、古交市、娄烦县、迎泽区、小店区、尖草坪区、晋源区)

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

芜湖市(无为市、繁昌区、湾沚区、弋江区、镜湖区、鸠江区、南陵县)

嘉峪关市

嘉兴市(海盐县、嘉善县、海宁市、桐乡市、南湖区、平湖市、秀洲区)

宣城市(旌德县、绩溪县、宣州区、广德市、郎溪县、宁国市、泾县)

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

荆门市(沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市)

四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁东区、铁西区、梨树县)

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

巴中市(通江县、巴州区、平昌县、南江县、恩阳区)

泸州市(龙马潭区、叙永县、古蔺县、纳溪区、江阳区、合江县、泸县)

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

鹤壁市(淇滨区、淇县、浚县、鹤山区、山城区)

双鸭山市(集贤县、四方台区、友谊县、宝山区、岭东区、宝清县、尖山区、饶河县)

银川市(兴庆区、灵武市、永宁县、贺兰县、西夏区、金凤区)

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

白银市(靖远县、平川区、白银区、会宁县、景泰县)

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

宿迁市(沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县、泗阳县)

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梧州市(岑溪市、蒙山县、万秀区、苍梧县、龙圩区、长洲区、藤县)

无锡市(梁溪区、新吴区、江阴市、滨湖区、惠山区、锡山区、宜兴市)

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

宜昌市(长阳土家族自治县、当阳市、秭归县、宜都市、枝江市、西陵区、兴山县、猇亭区、夷陵区、点军区、五峰土家族自治县、伍家岗区、远安县)  长春市(绿园区、公主岭市、榆树市、二道区、德惠市、宽城区、南关区、双阳区、农安县、朝阳区、九台区)

张家界市(桑植县、慈利县、武陵源区、永定区)

大连市(沙河口区、庄河市、普兰店区、西岗区、中山区、旅顺口区、长海县、甘井子区、瓦房店市、金州区)

衡水市(武邑县、阜城县、景县、深州市、冀州区、安平县、饶阳县、桃城区、武强县、故城县、枣强县)邯郸市(丛台区、邯山区、涉县、永年区、大名县、馆陶县、临漳县、肥乡区、成安县、邱县、广平县、武安市、魏县、鸡泽县、曲周县、磁县、复兴区、峰峰矿区)

柳州市(柳江区、三江侗族自治县、柳城县、柳南区、柳北区、融水苗族自治县、城中区、融安县、鱼峰区、鹿寨县)  遂宁市(射洪市、大英县、蓬溪县、安居区、船山区)

厦门市(集美区、思明区、湖里区、同安区、翔安区、海沧区)

乐山市(犍为县、沙湾区、夹江县、峨眉山市、井研县、沐川县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、金口河区、五通桥区、市中区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、盈江县、芒市、陇川县)河源市(源城区、龙川县、紫金县、东源县、和平县、连平县)

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

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

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

汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)

泰安市(泰山区、新泰市、宁阳县、肥城市、岱岳区、东平县)

淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)

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

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

镇江市(京口区、丹阳市、句容市、润州区、丹徒区、扬中市)

成都市(青羊区、蒲江县、金牛区、金堂县、新都区、郫都区、武侯区、邛崃市、崇州市、新津区、简阳市、双流区、青白江区、成华区、彭州市、温江区、锦江区、龙泉驿区、大邑县、都江堰市)

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

广元市(青川县、昭化区、旺苍县、苍溪县、利州区、剑阁县、朝天区)

漯河市(临颍县、舞阳县、源汇区、郾城区、召陵区)

湖州市(南浔区、德清县、安吉县、吴兴区、长兴县)

定西市(陇西县、通渭县、漳县、安定区、临洮县、岷县、渭源县)

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

　　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）