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

梧州市(长洲区、岑溪市、藤县、龙圩区、苍梧县、蒙山县、万秀区)

大同市(云冈区、天镇县、左云县、浑源县、云州区、广灵县、阳高县、新荣区、灵丘县、平城区)

长春市(九台区、二道区、绿园区、朝阳区、榆树市、南关区、公主岭市、德惠市、宽城区、农安县、双阳区)  滨州市(惠民县、博兴县、无棣县、阳信县、滨城区、沾化区、邹平市)

绵阳市(北川羌族自治县、梓潼县、江油市、盐亭县、游仙区、三台县、涪城区、平武县、安州区)

商丘市(永城市、柘城县、梁园区、睢县、夏邑县、虞城县、宁陵县、睢阳区、民权县)

德州市(宁津县、禹城市、夏津县、乐陵市、武城县、齐河县、德城区、陵城区、庆云县、平原县、临邑县)

杭州市(余杭区、萧山区、富阳区、西湖区、上城区、临安区、临平区、桐庐县、拱墅区、淳安县、钱塘区、建德市、滨江区)  湘西土家族苗族自治州(永顺县、龙山县、泸溪县、古丈县、保靖县、花垣县、吉首市、凤凰县)

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

泰州市(泰兴市、海陵区、高港区、靖江市、姜堰区、兴化市)

乌兰察布市(丰镇市、四子王旗、察哈尔右翼前旗、化德县、兴和县、集宁区、察哈尔右翼后旗、商都县、凉城县、卓资县、察哈尔右翼中旗)

深圳市(宝安区、罗湖区、坪山区、龙华区、光明区、南山区、盐田区、福田区、龙岗区)

朔州市(平鲁区、右玉县、山阴县、怀仁市、应县、朔城区)

达州市(达川区、宣汉县、渠县、通川区、万源市、开江县、大竹县)

茂名市(茂南区、电白区、信宜市、化州市、高州市)

南通市(如东县、海安市、如皋市、通州区、启东市、崇川区、海门区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

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

自贡市(大安区、沿滩区、荣县、自流井区、贡井区、富顺县)

枣庄市(市中区、台儿庄区、滕州市、峄城区、山亭区、薛城区)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

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

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

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

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

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眉山市(丹棱县、仁寿县、彭山区、东坡区、洪雅县、青神县)

漳州市(龙海区、诏安县、平和县、南靖县、长泰区、东山县、龙文区、华安县、云霄县、芗城区、漳浦县)

庆阳市(庆城县、宁县、华池县、合水县、西峰区、正宁县、环县、镇原县)

临夏回族自治州(临夏市、临夏县、永靖县、广河县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、东乡族自治县)  汕头市(濠江区、潮南区、澄海区、金平区、龙湖区、潮阳区、南澳县)

广元市(青川县、旺苍县、昭化区、利州区、朝天区、苍溪县、剑阁县)

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

崇左市(大新县、江州区、龙州县、扶绥县、宁明县、凭祥市、天等县)郴州市(桂东县、临武县、嘉禾县、宜章县、永兴县、桂阳县、苏仙区、北湖区、汝城县、安仁县、资兴市)

扬州市(仪征市、广陵区、江都区、宝应县、邗江区、高邮市)  朝阳市(龙城区、凌源市、建平县、北票市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、格尔木市、都兰县、德令哈市、乌兰县)

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

随州市(随县、曾都区、广水市)淄博市(周村区、淄川区、博山区、桓台县、沂源县、临淄区、高青县、张店区)

五指山市(昌江黎族自治县、琼海市、东方市、定安县、文昌市、澄迈县、万宁市、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、临高县、白沙黎族自治县、屯昌县、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县)

阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、红原县、阿坝县、黑水县、理县、金川县、茂县、若尔盖县、小金县、九寨沟县、汶川县、壤塘县、松潘县)

舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

东莞市

通化市(梅河口市、集安市、通化县、东昌区、柳河县、二道江区、辉南县)

赤峰市(宁城县、松山区、克什克腾旗、翁牛特旗、敖汉旗、林西县、阿鲁科尔沁旗、元宝山区、红山区、巴林右旗、喀喇沁旗、巴林左旗)

延边朝鲜族自治州(汪清县、和龙市、安图县、龙井市、延吉市、敦化市、珲春市、图们市)

梅州市(梅县区、大埔县、蕉岭县、丰顺县、梅江区、平远县、兴宁市、五华县)

新疆维吾尔自治区

东营市(东营区、垦利区、河口区、广饶县、利津县)

武汉市(汉阳区、洪山区、硚口区、江夏区、新洲区、汉南区、青山区、东西湖区、黄陂区、蔡甸区、武昌区、江汉区、江岸区)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)

广安市(岳池县、武胜县、邻水县、广安区、华蓥市、前锋区)

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

张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)

驻马店市(确山县、新蔡县、泌阳县、西平县、正阳县、平舆县、遂平县、驿城区、汝南县、上蔡县)

　　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）