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泰州市(靖江市、姜堰区、兴化市、海陵区、泰兴市、高港区)

鹤壁市(山城区、鹤山区、淇滨区、浚县、淇县)

毕节市(金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、赫章县、织金县、大方县、七星关区)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、博乐市、温泉县)  哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

怀化市(芷江侗族自治县、沅陵县、辰溪县、溆浦县、麻阳苗族自治县、中方县、会同县、新晃侗族自治县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县)

松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区)

石河子市(昆玉市、阿拉尔市、五家渠市、胡杨河市、铁门关市、北屯市、双河市、新星市、可克达拉市、白杨市、图木舒克市)

临夏回族自治州(康乐县、永靖县、广河县、和政县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏县)  珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

包头市(达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、九原区、石拐区、昆都仑区、青山区、东河区、土默特右旗、固阳县)

武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)

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

海南藏族自治州(共和县、贵南县、贵德县、兴海县、同德县)

日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)

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

三明市(泰宁县、沙县区、宁化县、永安市、将乐县、清流县、尤溪县、建宁县、明溪县、三元区、大田县)

泉州市(鲤城区、石狮市、金门县、丰泽区、南安市、德化县、惠安县、泉港区、安溪县、洛江区、永春县、晋江市)

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、班玛县、久治县、玛多县、甘德县)

塔城地区(托里县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、塔城市、额敏县、乌苏市)

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

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

上海市(长宁区、松江区、黄浦区、闵行区、普陀区、虹口区、静安区、奉贤区、浦东新区、青浦区、金山区、宝山区、嘉定区、杨浦区、徐汇区、崇明区)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

聊城市(临清市、高唐县、冠县、莘县、阳谷县、茌平区、东阿县、东昌府区)

宿州市(萧县、埇桥区、砀山县、泗县、灵璧县)

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

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

防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)

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阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

蚌埠市(蚌山区、怀远县、禹会区、龙子湖区、淮上区、五河县、固镇县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)  无锡市(滨湖区、惠山区、宜兴市、江阴市、新吴区、锡山区、梁溪区)

汕头市(澄海区、潮南区、金平区、龙湖区、潮阳区、濠江区、南澳县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

临汾市(古县、尧都区、洪洞县、乡宁县、霍州市、隰县、安泽县、大宁县、襄汾县、浮山县、汾西县、蒲县、侯马市、曲沃县、吉县、永和县、翼城县)锡林郭勒盟(苏尼特右旗、多伦县、正镶白旗、太仆寺旗、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、二连浩特市、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗)

芜湖市(鸠江区、繁昌区、弋江区、南陵县、无为市、镜湖区、湾沚区)  六盘水市(钟山区、水城区、盘州市、六枝特区)

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

锦州市(黑山县、北镇市、义县、凌海市、太和区、凌河区、古塔区)

信阳市(光山县、固始县、商城县、息县、新县、淮滨县、潢川县、罗山县、浉河区、平桥区)玉树藏族自治州(玉树市、囊谦县、杂多县、曲麻莱县、称多县、治多县)

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

淄博市(沂源县、淄川区、张店区、临淄区、博山区、高青县、周村区、桓台县)

南阳市(镇平县、西峡县、内乡县、南召县、邓州市、桐柏县、新野县、宛城区、方城县、卧龙区、唐河县、淅川县、社旗县)

威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、乌兰县、德令哈市、都兰县、格尔木市、天峻县)

宣城市(绩溪县、旌德县、泾县、宁国市、宣州区、郎溪县、广德市)

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

阿克苏地区(拜城县、沙雅县、阿克苏市、温宿县、乌什县、柯坪县、阿瓦提县、库车市、新和县)

玉林市(福绵区、玉州区、北流市、博白县、陆川县、容县、兴业县)

淮南市(凤台县、大通区、八公山区、寿县、潘集区、田家庵区、谢家集区)

广州市(黄埔区、天河区、越秀区、海珠区、南沙区、荔湾区、番禺区、白云区、花都区、增城区、从化区)

陇南市(文县、徽县、西和县、成县、康县、两当县、礼县、宕昌县、武都区)

宁波市(镇海区、象山县、余姚市、海曙区、江北区、宁海县、北仑区、奉化区、鄞州区、慈溪市)

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

盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)

清远市(连南瑶族自治县、清城区、连山壮族瑶族自治县、清新区、阳山县、连州市、英德市、佛冈县)

　　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）