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烟台市(蓬莱区、芝罘区、莱山区、莱州市、招远市、牟平区、龙口市、莱阳市、栖霞市、海阳市、福山区)
常州市(武进区、天宁区、新北区、钟楼区、金坛区、溧阳市)
内江市(市中区、东兴区、隆昌市、威远县、资中县)
呼伦贝尔市(阿荣旗、牙克石市、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、扎赉诺尔区、根河市、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市)
西宁市(城西区、城北区、大通回族土族自治县、湟源县、城中区、湟中区、城东区)
白城市(通榆县、大安市、镇赉县、洮北区、洮南市)
广西壮族自治区
阳泉市(郊区、矿区、城区、盂县、平定县)
巴中市(巴州区、平昌县、通江县、南江县、恩阳区)
本溪市(明山区、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、本溪满族自治县)
晋城市(阳城县、城区、陵川县、泽州县、沁水县、高平市)
固原市(西吉县、彭阳县、原州区、泾源县、隆德县)
娄底市(双峰县、新化县、涟源市、娄星区、冷水江市)
晋中市(寿阳县、榆次区、太谷区、介休市、平遥县、左权县、灵石县、祁县、昔阳县、榆社县、和顺县)
遂宁市(大英县、射洪市、安居区、蓬溪县、船山区)
鹤岗市(萝北县、工农区、东山区、兴山区、绥滨县、南山区、向阳区、兴安区)
四平市(伊通满族自治县、铁东区、梨树县、双辽市、铁西区)
西安市(临潼区、新城区、灞桥区、蓝田县、长安区、莲湖区、高陵区、阎良区、周至县、未央区、碑林区、鄠邑区、雁塔区)
银川市(贺兰县、永宁县、兴庆区、西夏区、灵武市、金凤区)
厦门市(思明区、湖里区、同安区、翔安区、海沧区、集美区)
三沙市(南沙区、西沙区)
七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)
贵阳市(清镇市、观山湖区、花溪区、云岩区、白云区、南明区、开阳县、乌当区、息烽县、修文县)
德阳市(广汉市、中江县、什邡市、旌阳区、罗江区、绵竹市)
开封市(顺河回族区、兰考县、鼓楼区、通许县、禹王台区、龙亭区、祥符区、尉氏县、杞县)
武威市(凉州区、古浪县、民勤县、天祝藏族自治县)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
宁德市(霞浦县、柘荣县、寿宁县、周宁县、蕉城区、古田县、福安市、福鼎市、屏南县)
鹤壁市(淇滨区、浚县、淇县、鹤山区、山城区)
新乡市(新乡县、原阳县、凤泉区、获嘉县、红旗区、长垣市、卫辉市、辉县市、封丘县、卫滨区、延津县、牧野区)
绵阳市(盐亭县、梓潼县、江油市、北川羌族自治县、游仙区、平武县、三台县、涪城区、安州区)
果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、班玛县、玛多县、久治县、甘德县)
宜昌市(西陵区、猇亭区、五峰土家族自治县、点军区、兴山县、伍家岗区、夷陵区、当阳市、长阳土家族自治县、秭归县、枝江市、远安县、宜都市)
梧州市(藤县、龙圩区、万秀区、蒙山县、岑溪市、长洲区、苍梧县)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、贵南县、同德县)
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、抚松县、浑江区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、瑞丽市、梁河县、盈江县)
湛江市(麻章区、赤坎区、遂溪县、吴川市、徐闻县、霞山区、坡头区、廉江市、雷州市)
安康市(镇坪县、白河县、旬阳市、岚皋县、石泉县、汉阴县、宁陕县、平利县、汉滨区、紫阳县)
黄冈市(英山县、武穴市、黄梅县、黄州区、浠水县、团风县、红安县、蕲春县、罗田县、麻城市)
攀枝花市(盐边县、东区、西区、仁和区、米易县)
龙岩市(漳平市、永定区、新罗区、上杭县、武平县、长汀县、连城县)
汉中市(城固县、洋县、略阳县、留坝县、南郑区、镇巴县、佛坪县、勉县、汉台区、西乡县、宁强县)
黄山市(祁门县、黟县、休宁县、歙县、黄山区、徽州区、屯溪区)
莆田市(荔城区、城厢区、仙游县、涵江区、秀屿区)
黔南布依族苗族自治州(独山县、龙里县、都匀市、罗甸县、平塘县、瓮安县、长顺县、贵定县、惠水县、福泉市、荔波县、三都水族自治县)
武汉市(江夏区、蔡甸区、江岸区、青山区、汉阳区、汉南区、东西湖区、黄陂区、武昌区、洪山区、硚口区、江汉区、新洲区)
亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)
楚雄彝族自治州(双柏县、武定县、禄丰市、楚雄市、大姚县、姚安县、牟定县、永仁县、元谋县、南华县)
连云港市(灌南县、东海县、灌云县、连云区、海州区、赣榆区)
东营市(东营区、垦利区、广饶县、河口区、利津县)
成都市(新津区、彭州市、简阳市、金堂县、大邑县、崇州市、武侯区、金牛区、蒲江县、成华区、双流区、青羊区、都江堰市、锦江区、青白江区、龙泉驿区、新都区、温江区、郫都区、邛崃市)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、尉犁县、博湖县、和静县、轮台县、焉耆回族自治县、库尔勒市、且末县、和硕县)
喀什地区(泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、叶城县、莎车县、麦盖提县、伽师县、疏附县、喀什市、疏勒县、岳普湖县、英吉沙县)
丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)
昌都市(江达县、卡若区、丁青县、八宿县、洛隆县、左贡县、贡觉县、类乌齐县、察雅县、芒康县、边坝县)
重庆市(南岸区、奉节县、渝北区、酉阳土家族苗族自治县、北碚区、永川区、九龙坡区、巴南区、长寿区、梁平区、武隆区、潼南区、丰都县、黔江区、垫江县、大足区、忠县、开州区、大渡口区、巫溪县、荣昌区、巫山县、璧山区、沙坪坝区、南川区、江津区、涪陵区、云阳县、渝中区、石柱土家族自治县、江北区、万州区、彭水苗族土家族自治县、城口县、合川区、秀山土家族苗族自治县、铜梁区、綦江区)
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贺州市(平桂区、昭平县、八步区、钟山县、富川瑶族自治县)
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芜湖市(繁昌区、无为市、湾沚区、鸠江区、镜湖区、弋江区、南陵县)
“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。
新闻结尾
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