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阜新市(太平区、彰武县、清河门区、海州区、细河区、阜新蒙古族自治县、新邱区)
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阳泉市(城区、郊区、平定县、盂县、矿区) 雅安市(汉源县、雨城区、宝兴县、荥经县、芦山县、石棉县、天全县、名山区)
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乐山市(马边彝族自治县、井研县、夹江县、五通桥区、犍为县、金口河区、沙湾区、峨眉山市、峨边彝族自治县、沐川县、市中区)
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淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)
马鞍山市(花山区、博望区、含山县、雨山区、当涂县、和县)
伊犁哈萨克自治州(新源县、昭苏县、伊宁市、巩留县、尼勒克县、伊宁县、特克斯县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、霍城县、奎屯市)
宜昌市(点军区、秭归县、枝江市、西陵区、兴山县、夷陵区、远安县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、伍家岗区、长阳土家族自治县、猇亭区)
宿迁市(泗阳县、宿城区、泗洪县、宿豫区、沭阳县)
五指山市(定安县、临高县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、文昌市、万宁市、屯昌县、东方市、乐东黎族自治县、澄迈县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县)
营口市(大石桥市、西市区、鲅鱼圈区、老边区、站前区、盖州市)
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湘潭市(岳塘区、韶山市、湘乡市、雨湖区、湘潭县)
合肥市(瑶海区、庐江县、肥西县、蜀山区、包河区、长丰县、肥东县、巢湖市、庐阳区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)
南阳市(方城县、社旗县、新野县、西峡县、南召县、淅川县、唐河县、邓州市、桐柏县、宛城区、卧龙区、镇平县、内乡县)
常州市(钟楼区、溧阳市、新北区、武进区、金坛区、天宁区)
白山市(江源区、靖宇县、浑江区、临江市、抚松县、长白朝鲜族自治县)
张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)
朝阳市(建平县、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、双塔区、龙城区、凌源市)
永州市(道县、江华瑶族自治县、双牌县、蓝山县、新田县、江永县、宁远县、冷水滩区、祁阳市、零陵区、东安县)
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三门峡市(义马市、灵宝市、卢氏县、湖滨区、渑池县、陕州区)
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黄山市(屯溪区、祁门县、黄山区、徽州区、歙县、黟县、休宁县)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、保靖县、花垣县、吉首市、古丈县、泸溪县、永顺县、龙山县)
吉林市(丰满区、磐石市、永吉县、桦甸市、蛟河市、舒兰市、船营区、龙潭区、昌邑区)
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山南市(加查县、乃东区、扎囊县、琼结县、措美县、洛扎县、曲松县、贡嘎县、错那市、隆子县、浪卡子县、桑日县)
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贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、平桂区、八步区) 青岛市(莱西市、平度市、城阳区、胶州市、市南区、李沧区、黄岛区、崂山区、市北区、即墨区)
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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。