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西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
双鸭山市(宝清县、岭东区、尖山区、四方台区、友谊县、集贤县、宝山区、饶河县)
淄博市(张店区、临淄区、淄川区、高青县、博山区、桓台县、沂源县、周村区) 郴州市(永兴县、桂阳县、北湖区、苏仙区、桂东县、安仁县、临武县、汝城县、宜章县、资兴市、嘉禾县)
包头市(九原区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、白云鄂博矿区、土默特右旗、昆都仑区、青山区、石拐区)
惠州市(惠东县、博罗县、龙门县、惠阳区、惠城区)
聊城市(东阿县、莘县、临清市、高唐县、东昌府区、茌平区、阳谷县、冠县)日喀则市(拉孜县、康马县、江孜县、亚东县、桑珠孜区、仲巴县、白朗县、萨嘎县、南木林县、萨迦县、定日县、定结县、岗巴县、谢通门县、聂拉木县、仁布县、昂仁县、吉隆县)
六安市(叶集区、金安区、金寨县、霍邱县、霍山县、裕安区、舒城县) 嘉峪关市
齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、克山县、依安县、甘南县、克东县、富拉尔基区、建华区、龙沙区、富裕县、泰来县、讷河市、碾子山区、铁锋区、拜泉县、昂昂溪区、龙江县)
大连市(甘井子区、长海县、瓦房店市、西岗区、金州区、中山区、普兰店区、庄河市、沙河口区、旅顺口区)
淮安市(淮安区、盱眙县、涟水县、金湖县、清江浦区、洪泽区、淮阴区)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、红岗区、肇州县、肇源县、让胡路区、林甸县、龙凤区、萨尔图区)
台州市(路桥区、玉环市、黄岩区、三门县、椒江区、天台县、临海市、仙居县、温岭市)
成都市(双流区、武侯区、金堂县、大邑县、龙泉驿区、彭州市、郫都区、新都区、蒲江县、新津区、都江堰市、青羊区、锦江区、崇州市、简阳市、成华区、温江区、金牛区、邛崃市、青白江区)
赤峰市(宁城县、巴林右旗、林西县、巴林左旗、克什克腾旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、红山区、元宝山区、喀喇沁旗、敖汉旗)
雅安市(雨城区、汉源县、石棉县、宝兴县、天全县、荥经县、名山区、芦山县)
中山市
九江市(湖口县、永修县、柴桑区、瑞昌市、庐山市、武宁县、修水县、浔阳区、彭泽县、德安县、都昌县、濂溪区、共青城市)
吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、同心县、利通区)
东莞市
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、尼勒克县、新源县、奎屯市、巩留县、霍尔果斯市、霍城县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、伊宁市)
茂名市(电白区、信宜市、茂南区、化州市、高州市)
济宁市(曲阜市、微山县、泗水县、嘉祥县、任城区、邹城市、兖州区、汶上县、梁山县、金乡县、鱼台县)
平顶山市(舞钢市、石龙区、宝丰县、郏县、鲁山县、叶县、新华区、汝州市、湛河区、卫东区)
临沂市(沂南县、平邑县、莒南县、兰山区、蒙阴县、沂水县、兰陵县、罗庄区、河东区、费县、临沭县、郯城县)
太原市(晋源区、阳曲县、清徐县、娄烦县、万柏林区、尖草坪区、小店区、迎泽区、古交市、杏花岭区)
随州市(广水市、随县、曾都区)
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昆明市(富民县、石林彝族自治县、安宁市、官渡区、东川区、盘龙区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、呈贡区、五华区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、西山区)
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忻州市(定襄县、繁峙县、原平市、五台县、五寨县、保德县、静乐县、神池县、忻府区、岢岚县、代县、河曲县、宁武县、偏关县)
黔东南苗族侗族自治州(剑河县、三穗县、镇远县、麻江县、施秉县、锦屏县、从江县、岑巩县、榕江县、黄平县、黎平县、天柱县、台江县、凯里市、雷山县、丹寨县) 绍兴市(新昌县、越城区、柯桥区、嵊州市、上虞区、诸暨市)
唐山市(迁西县、滦州市、路北区、乐亭县、古冶区、滦南县、丰润区、开平区、迁安市、路南区、遵化市、玉田县、丰南区、曹妃甸区)
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荆州市(洪湖市、监利市、沙市区、荆州区、江陵县、公安县、松滋市、石首市) 日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)
通辽市(库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、扎鲁特旗)
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黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)阿里地区(措勤县、噶尔县、改则县、日土县、札达县、普兰县、革吉县)
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梅州市(平远县、大埔县、梅县区、梅江区、兴宁市、蕉岭县、五华县、丰顺县)
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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。