西游黄狮传|韩国学员分享学习秘诀，轻松掌握财务知识！
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全国服务区域：
鹤岗市(工农区、兴安区、绥滨县、萝北县、南山区、东山区、兴山区、向阳区)
邵阳市(洞口县、大祥区、双清区、武冈市、绥宁县、邵东市、新邵县、邵阳县、城步苗族自治县、新宁县、北塔区、隆回县)
临沧市(永德县、云县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、临翔区、沧源佤族自治县、镇康县)
宜昌市(西陵区、宜都市、点军区、秭归县、五峰土家族自治县、猇亭区、夷陵区、枝江市、长阳土家族自治县、伍家岗区、远安县、当阳市、兴山县)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)
六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)
新乡市(延津县、红旗区、获嘉县、牧野区、辉县市、新乡县、原阳县、卫滨区、封丘县、凤泉区、长垣市、卫辉市)
张掖市(山丹县、民乐县、高台县、肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县)
乐山市(峨边彝族自治县、沙湾区、市中区、五通桥区、井研县、峨眉山市、金口河区、沐川县、犍为县、马边彝族自治县、夹江县)
宝鸡市(千阳县、陈仓区、金台区、凤翔区、眉县、凤县、岐山县、渭滨区、麟游县、陇县、太白县、扶风县)
济宁市(嘉祥县、任城区、兖州区、邹城市、梁山县、汶上县、泗水县、金乡县、鱼台县、微山县、曲阜市)
杭州市(拱墅区、富阳区、淳安县、临安区、临平区、钱塘区、萧山区、桐庐县、上城区、建德市、滨江区、西湖区、余杭区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)
信阳市(浉河区、新县、平桥区、淮滨县、固始县、罗山县、光山县、潢川县、息县、商城县)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
鸡西市(鸡冠区、恒山区、滴道区、麻山区、城子河区、密山市、鸡东县、虎林市、梨树区)
新余市(渝水区、分宜县)
日照市(莒县、东港区、五莲县、岚山区)
承德市(滦平县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、兴隆县、隆化县、承德县、鹰手营子矿区、双滦区、平泉市)
济源市
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
黑河市(五大连池市、逊克县、北安市、孙吴县、嫩江市、爱辉区)
阿克苏地区(温宿县、阿瓦提县、沙雅县、新和县、拜城县、乌什县、库车市、柯坪县、阿克苏市)
南京市(江宁区、高淳区、六合区、玄武区、建邺区、秦淮区、溧水区、栖霞区、鼓楼区、雨花台区、浦口区)
沈阳市(沈北新区、和平区、辽中区、铁西区、沈河区、法库县、皇姑区、于洪区、康平县、浑南区、大东区、新民市、苏家屯区)
通辽市(科尔沁区、开鲁县、库伦旗、扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗)
宿迁市(宿城区、宿豫区、泗阳县、沭阳县、泗洪县)
庆阳市(庆城县、环县、西峰区、镇原县、正宁县、合水县、宁县、华池县)
辽阳市(宏伟区、辽阳县、太子河区、白塔区、文圣区、弓长岭区、灯塔市)
福州市(马尾区、仓山区、永泰县、台江区、长乐区、罗源县、鼓楼区、平潭县、福清市、闽侯县、连江县、闽清县、晋安区)
东营市(利津县、垦利区、东营区、河口区、广饶县)
滨州市(阳信县、邹平市、无棣县、滨城区、博兴县、沾化区、惠民县)
亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、安龙县、贞丰县、册亨县、望谟县、兴仁市、晴隆县、兴义市)
宁德市(柘荣县、福安市、屏南县、寿宁县、蕉城区、古田县、福鼎市、霞浦县、周宁县)
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)
大理白族自治州(宾川县、南涧彝族自治县、大理市、永平县、弥渡县、祥云县、云龙县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、剑川县、洱源县)
吉安市(永新县、峡江县、永丰县、吉州区、泰和县、青原区、吉水县、吉安县、新干县、万安县、遂川县、井冈山市、安福县)
丹东市(振兴区、东港市、宽甸满族自治县、振安区、凤城市、元宝区)
成都市(彭州市、武侯区、成华区、郫都区、青白江区、龙泉驿区、新都区、金牛区、新津区、邛崃市、崇州市、都江堰市、大邑县、锦江区、青羊区、金堂县、简阳市、双流区、温江区、蒲江县)
沧州市(运河区、黄骅市、青县、盐山县、东光县、海兴县、新华区、河间市、南皮县、献县、肃宁县、孟村回族自治县、泊头市、沧县、吴桥县、任丘市)
香港特别行政区
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、四子王旗、化德县、集宁区、察哈尔右翼后旗、丰镇市、凉城县、兴和县、商都县、察哈尔右翼前旗、卓资县)
昌都市(八宿县、芒康县、洛隆县、边坝县、类乌齐县、察雅县、丁青县、贡觉县、江达县、卡若区、左贡县)
商洛市(山阳县、商南县、洛南县、镇安县、商州区、丹凤县、柞水县)
宁夏回族自治区
巴中市(巴州区、平昌县、恩阳区、通江县、南江县)
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、永顺县、保靖县、吉首市、龙山县、花垣县、泸溪县、凤凰县)
桂林市(阳朔县、临桂区、永福县、平乐县、全州县、灌阳县、龙胜各族自治县、七星区、雁山区、象山区、秀峰区、兴安县、叠彩区、灵川县、资源县、荔浦市、恭城瑶族自治县)
内江市(资中县、东兴区、威远县、市中区、隆昌市)
阜新市(海州区、太平区、新邱区、阜新蒙古族自治县、彰武县、清河门区、细河区)
金昌市(金川区、永昌县)
合肥市(肥西县、长丰县、瑶海区、庐江县、蜀山区、包河区、肥东县、巢湖市、庐阳区)
钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)
渭南市(临渭区、蒲城县、韩城市、澄城县、富平县、华州区、白水县、大荔县、潼关县、合阳县、华阴市)
厦门市(湖里区、思明区、翔安区、同安区、集美区、海沧区)
塔城地区(沙湾市、塔城市、托里县、裕民县、额敏县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县)
汕头市(南澳县、濠江区、潮南区、澄海区、龙湖区、金平区、潮阳区)
荆州市(松滋市、江陵县、公安县、石首市、沙市区、荆州区、洪湖市、监利市)
邯郸市(魏县、永年区、邯山区、临漳县、磁县、大名县、涉县、武安市、肥乡区、馆陶县、复兴区、峰峰矿区、丛台区、广平县、成安县、曲周县、鸡泽县、邱县)
贵港市(港北区、覃塘区、港南区、桂平市、平南县)
阿勒泰地区(福海县、富蕴县、阿勒泰市、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县、青河县)
广安市(岳池县、前锋区、邻水县、广安区、武胜县、华蓥市)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、焉耆回族自治县、博湖县、若羌县、库尔勒市、尉犁县、轮台县、且末县、和硕县)
重庆市(武隆区、酉阳土家族苗族自治县、巴南区、云阳县、璧山区、奉节县、九龙坡区、石柱土家族自治县、巫山县、丰都县、垫江县、南川区、江北区、渝北区、江津区、潼南区、万州区、梁平区、綦江区、荣昌区、大渡口区、开州区、沙坪坝区、涪陵区、黔江区、永川区、南岸区、北碚区、铜梁区、忠县、长寿区、巫溪县、城口县、秀山土家族苗族自治县、大足区、合川区、渝中区、彭水苗族土家族自治县)
铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、泸西县、红河县、个旧市、开远市、建水县、蒙自市、弥勒市、元阳县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、泰来县、铁锋区、龙沙区、讷河市、碾子山区、克东县、依安县、龙江县、建华区、克山县、拜泉县、富拉尔基区、富裕县)
伊春市(南岔县、丰林县、友好区、乌翠区、嘉荫县、金林区、铁力市、汤旺县、大箐山县、伊美区)
阿坝藏族羌族自治州(理县、汶川县、马尔康市、黑水县、阿坝县、松潘县、红原县、金川县、九寨沟县、若尔盖县、壤塘县、小金县、茂县)
永州市(祁阳市、冷水滩区、东安县、宁远县、新田县、道县、零陵区、江华瑶族自治县、蓝山县、双牌县、江永县)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
临沂市(罗庄区、平邑县、蒙阴县、河东区、兰陵县、莒南县、沂水县、郯城县、兰山区、临沭县、费县、沂南县)
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石河子市(北屯市、昆玉市、胡杨河市、新星市、白杨市、双河市、图木舒克市、铁门关市、阿拉尔市、可克达拉市、五家渠市)
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文山壮族苗族自治州(马关县、富宁县、麻栗坡县、砚山县、广南县、文山市、西畴县、丘北县)
漳州市(漳浦县、诏安县、东山县、云霄县、龙海区、长泰区、南靖县、平和县、芗城区、龙文区、华安县)
延边朝鲜族自治州(安图县、图们市、敦化市、延吉市、珲春市、龙井市、汪清县、和龙市)
晋中市(寿阳县、昔阳县、和顺县、榆社县、太谷区、灵石县、榆次区、介休市、平遥县、左权县、祁县)
银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、贺兰县、金凤区、灵武市)
专题：2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息，“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行，本次大会主题为“从互联网时代到AI时代，AI+保险的战略推进与应用创新”。腾讯研究院高级研究员陈楚仪在峰会上发表主题为《金融业大模型演进：从效率工具到价值引擎》的演讲，基于AI大模型在泛金融行业的发展与落地调研，为保险行业与AI融合发展提供深度洞察。
陈楚仪指出，自2024年大模型发布后，已全面渗透金融行业细分领域。从行业格局来看，我国形成“银行业主导、证券保险跟进、资管信托探索”的梯次发展态势，银行业凭借结构化数据储备和算力底座优势，在大模型应用中占据主体地位。在场景应用方面，呈现明显季度演化特征：一、二季度以场景渗透和内部试点为主，三、四季度随着效果验证，应用规模和项目量迎来爆发，目前行业进入ROI（投资回报率）验证和规模复制阶段。具体场景应用上，中国金融机构聚焦底层算力底座与AI应用，以代码助手、知识库检索、智能客服等提效场景应用最为广泛。
针对保险行业与AI融合，陈楚仪分析其面临数字化程度低、销售模式需革新、逆向选择、理赔难度大、保险精算数据获取成本高等痛点。她强调，大模型需与传统决策型AI、机器学习和小模型综合运用，才能在保险行业从负债端到资产端全流程发挥最大效力。目前，国内保险行业在大模型应用上更注重降本增效和流程优化，与海外机构侧重技术探索和复杂场景应用形成差异。
谈及落地难点，陈楚仪从多维度展开。技术层面，AI黑箱与幻觉现象难以根除，保险条款的专业性使其难以被现有推理和生成大模型完全解决；知识层面，缺乏专业知识图谱和企业私域知识库制约模型理解专业内容；数据与业务整合方面，存在数据问题以及与现有业务系统重构链接、维持模型输出稳定性的挑战；此外，投资回报率量化、行业监管政策和用户接受度也是关键影响因素。
在探讨DeepSeek等后推理范式演进对金融行业的影响时，陈楚仪表示，其通过算法和工程优化降低行业AI使用门槛，推动模型向强化学习推理范式转型，重塑科技企业信心。具体而言，DeepSeek加速释放大模型规模效应，扩展应用场景边际，支持决策类场景，重构算力成本曲线，使技术开源普惠中小机构。她同时提醒，传统机器学习模型在特定场景仍具优势，未来金融行业应用AI应结合大模型与传统模型，提升投资回报。
展望未来，陈楚仪提出多个趋势方向。政策层面，AI落地可围绕金融“五篇大文章”细分领域提效；技术应用上，Agent及智能体AI生态值得关注，尤其在保险领域，智能体编排和多智能体协作或成重要发展方向。风险方面，需警惕模型趋同带来的竞争压力、同质化引发的系统性风险，完善RIO评价机制，应对数据安全合规与组织重构挑战。
为此，陈楚仪提出四点建议：强化以ROI为主导的内部验证机制；推动分层机构构建，鼓励中小机构与第三方合作；完善数据治理与安全保障体系；关注Agent和智能体AI在金融行业的落地，抢占发展先机。
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