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来宾市(忻城县、合山市、象州县、武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县)

长治市(黎城县、潞城区、武乡县、长子县、襄垣县、沁源县、上党区、平顺县、沁县、壶关县、屯留区、潞州区)

嘉兴市(南湖区、海宁市、秀洲区、桐乡市、海盐县、嘉善县、平湖市)

南宁市(邕宁区、良庆区、宾阳县、马山县、横州市、兴宁区、上林县、西乡塘区、青秀区、隆安县、武鸣区、江南区)  濮阳市(台前县、清丰县、南乐县、华龙区、濮阳县、范县)

抚顺市(新抚区、新宾满族自治县、抚顺县、望花区、清原满族自治县、顺城区、东洲区)

黑河市(孙吴县、五大连池市、北安市、逊克县、爱辉区、嫩江市)

株洲市(渌口区、醴陵市、茶陵县、石峰区、荷塘区、天元区、攸县、炎陵县、芦淞区)廊坊市(固安县、安次区、香河县、霸州市、永清县、文安县、大厂回族自治县、三河市、广阳区、大城县)

南充市(阆中市、仪陇县、顺庆区、嘉陵区、西充县、蓬安县、高坪区、营山县、南部县)  淮安市(洪泽区、盱眙县、金湖县、清江浦区、淮安区、涟水县、淮阴区)

南通市(海门区、如东县、海安市、通州区、启东市、崇川区、如皋市)

南平市(浦城县、邵武市、建瓯市、顺昌县、松溪县、政和县、光泽县、建阳区、武夷山市、延平区)

文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、丘北县、西畴县、富宁县、砚山县、广南县、文山市、马关县)

鄂尔多斯市(康巴什区、东胜区、达拉特旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克旗、杭锦旗、乌审旗)

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

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

中山市

白银市(平川区、景泰县、白银区、靖远县、会宁县)

铜仁市(江口县、思南县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、德江县、万山区、松桃苗族自治县、碧江区、石阡县)

鹤岗市(萝北县、兴安区、兴山区、绥滨县、南山区、工农区、东山区、向阳区)

合肥市(肥东县、庐江县、巢湖市、肥西县、庐阳区、瑶海区、蜀山区、包河区、长丰县)

沧州市(运河区、南皮县、黄骅市、泊头市、沧县、东光县、青县、盐山县、吴桥县、海兴县、任丘市、献县、河间市、孟村回族自治县、肃宁县、新华区)

黄冈市(罗田县、英山县、红安县、蕲春县、麻城市、浠水县、黄梅县、团风县、武穴市、黄州区)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)

梅州市(丰顺县、梅县区、大埔县、蕉岭县、五华县、梅江区、平远县、兴宁市)

天津市(武清区、宝坻区、东丽区、和平区、北辰区、河北区、静海区、蓟州区、河西区、津南区、红桥区、宁河区、西青区、河东区、滨海新区、南开区)

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

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黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县)

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

咸阳市(永寿县、淳化县、武功县、乾县、彬州市、杨陵区、渭城区、兴平市、旬邑县、长武县、礼泉县、三原县、泾阳县、秦都区)

三沙市(南沙区、西沙区)  天水市(秦州区、清水县、麦积区、张家川回族自治县、武山县、秦安县、甘谷县)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

衡水市(故城县、安平县、饶阳县、阜城县、景县、武邑县、枣强县、深州市、桃城区、冀州区、武强县)

三门峡市(义马市、渑池县、湖滨区、灵宝市、陕州区、卢氏县)长春市(公主岭市、朝阳区、九台区、双阳区、二道区、德惠市、农安县、南关区、绿园区、宽城区、榆树市)

吕梁市(孝义市、离石区、方山县、汾阳市、临县、中阳县、文水县、交城县、岚县、柳林县、交口县、石楼县、兴县)  阿克苏地区(温宿县、库车市、柯坪县、阿克苏市、阿瓦提县、沙雅县、拜城县、新和县、乌什县)

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

淄博市(沂源县、博山区、淄川区、桓台县、张店区、临淄区、高青县、周村区)

乌鲁木齐市(水磨沟区、乌鲁木齐县、米东区、天山区、达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、新市区)长沙市(浏阳市、长沙县、望城区、岳麓区、宁乡市、雨花区、开福区、天心区、芙蓉区)

金昌市(永昌县、金川区)

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

呼和浩特市(清水河县、回民区、土默特左旗、和林格尔县、新城区、托克托县、玉泉区、赛罕区、武川县)

银川市(永宁县、灵武市、贺兰县、金凤区、西夏区、兴庆区)

宜春市(袁州区、高安市、丰城市、万载县、靖安县、宜丰县、铜鼓县、奉新县、上高县、樟树市)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

荆州市(监利市、沙市区、荆州区、江陵县、洪湖市、松滋市、公安县、石首市)

桂林市(灵川县、龙胜各族自治县、全州县、临桂区、雁山区、七星区、灌阳县、资源县、阳朔县、兴安县、叠彩区、恭城瑶族自治县、永福县、秀峰区、象山区、平乐县、荔浦市)

香港特别行政区

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)

昌都市(八宿县、边坝县、江达县、卡若区、类乌齐县、察雅县、洛隆县、贡觉县、左贡县、芒康县、丁青县)

常州市(天宁区、溧阳市、新北区、金坛区、钟楼区、武进区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

四平市(双辽市、铁西区、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)

抚州市(东乡区、金溪县、资溪县、临川区、黎川县、广昌县、崇仁县、宜黄县、南丰县、南城县、乐安县)

“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。

从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？

揭秘：以数据为核心驱动力

“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。

今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。

在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。

“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。

洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。

“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。

技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。

成效：构建成熟的数据管理体系

数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。

“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。

为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。

对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。

目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。

中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。

DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。

中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。

赋能：依托数据驱动决策

培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。

记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。

“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。

中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。

随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。

“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。

据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。