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六安市(叶集区、霍山县、金安区、霍邱县、裕安区、金寨县、舒城县)

塔城地区(裕民县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、额敏县、沙湾市、托里县)

永州市(江华瑶族自治县、道县、祁阳市、冷水滩区、新田县、宁远县、双牌县、零陵区、东安县、江永县、蓝山县)

黄冈市(英山县、罗田县、黄梅县、武穴市、黄州区、团风县、浠水县、蕲春县、麻城市、红安县)  苏州市(昆山市、常熟市、吴江区、相城区、张家港市、太仓市、吴中区、姑苏区、虎丘区)

西宁市(大通回族土族自治县、城东区、城北区、湟源县、城西区、城中区、湟中区)

通化市(通化县、梅河口市、东昌区、二道江区、柳河县、集安市、辉南县)

秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、卢龙县、山海关区、北戴河区、抚宁区、海港区)

昆明市(呈贡区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、官渡区、安宁市、晋宁区、宜良县、东川区、富民县、五华区、石林彝族自治县、盘龙区、西山区、禄劝彝族苗族自治县)  儋州市

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)

来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区、武宣县、合山市、象州县)

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼中旗)

金昌市(金川区、永昌县)

保定市(满城区、易县、莲池区、定州市、望都县、雄县、博野县、徐水区、涞源县、清苑区、竞秀区、容城县、阜平县、蠡县、涿州市、安国市、唐县、高碑店市、安新县、顺平县、定兴县、涞水县、高阳县、曲阳县)

钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)

襄阳市(襄州区、谷城县、樊城区、襄城区、老河口市、南漳县、保康县、枣阳市、宜城市)

常州市(溧阳市、金坛区、武进区、天宁区、新北区、钟楼区)

广州市(南沙区、荔湾区、花都区、越秀区、白云区、黄埔区、番禺区、从化区、海珠区、天河区、增城区)

酒泉市(敦煌市、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、肃北蒙古族自治县)

攀枝花市(西区、东区、盐边县、仁和区、米易县)

汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)

凉山彝族自治州(昭觉县、普格县、冕宁县、盐源县、雷波县、西昌市、会东县、德昌县、甘洛县、越西县、木里藏族自治县、金阳县、喜德县、美姑县、会理市、宁南县、布拖县)

宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区)

四平市(梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁东区、铁西区)

贵港市(港南区、桂平市、覃塘区、港北区、平南县)

景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)

廊坊市(文安县、大城县、永清县、大厂回族自治县、固安县、霸州市、香河县、广阳区、安次区、三河市)

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长春市(双阳区、九台区、农安县、宽城区、二道区、德惠市、南关区、朝阳区、公主岭市、榆树市、绿园区)

大庆市(让胡路区、龙凤区、大同区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、萨尔图区、林甸县、肇州县)

黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、晴隆县、兴义市、普安县、册亨县、安龙县、兴仁市、望谟县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)  平顶山市(石龙区、汝州市、新华区、鲁山县、郏县、叶县、卫东区、湛河区、宝丰县、舞钢市)

荆门市(掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市、钟祥市)

绥化市(绥棱县、北林区、肇东市、望奎县、庆安县、明水县、青冈县、安达市、兰西县、海伦市)

清远市(连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清新区、连南瑶族自治县、清城区、连州市、阳山县、英德市)南阳市(西峡县、唐河县、内乡县、方城县、宛城区、南召县、卧龙区、镇平县、淅川县、社旗县、邓州市、新野县、桐柏县)

东莞市  常德市(桃源县、津市市、石门县、汉寿县、澧县、武陵区、鼎城区、临澧县、安乡县)

扬州市(广陵区、高邮市、仪征市、江都区、宝应县、邗江区)

资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)达州市(渠县、通川区、大竹县、万源市、达川区、宣汉县、开江县)

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

沈阳市(铁西区、沈北新区、和平区、苏家屯区、辽中区、皇姑区、沈河区、大东区、于洪区、法库县、康平县、新民市、浑南区)

安顺市(西秀区、普定县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

周口市(川汇区、淮阳区、郸城县、太康县、沈丘县、扶沟县、项城市、鹿邑县、西华县、商水县)

镇江市(丹阳市、润州区、京口区、丹徒区、扬中市、句容市)

九江市(湖口县、柴桑区、武宁县、德安县、永修县、修水县、彭泽县、瑞昌市、庐山市、都昌县、共青城市、濂溪区、浔阳区)

辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)

惠州市(惠阳区、龙门县、博罗县、惠东县、惠城区)

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

佛山市(南海区、禅城区、三水区、高明区、顺德区)

三沙市(南沙区、西沙区)

福州市(福清市、连江县、罗源县、晋安区、平潭县、鼓楼区、仓山区、闽侯县、闽清县、马尾区、长乐区、永泰县、台江区)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、利川市、恩施市、鹤峰县、巴东县、咸丰县、建始县、宣恩县)

湘潭市(湘潭县、岳塘区、雨湖区、韶山市、湘乡市)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

4月25日，上海金融法院公开宣判原告刘某某、郑某某诉被告上海金某泰化工股份有限公司（以下简称金某泰）、袁某、罗某证券虚假陈述责任纠纷一案。

该案是2019年修订《中华人民共和国证券法》以来，全国首例因上市公司董监高（上市公司董事、监事和高级管理人员的简称）未履行公开增持承诺引发的证券侵权纠纷案件。本案采用示范判决机制进行审理。

金某泰系深圳证券交易所A股上市公司。2021年6月15日，金某泰发布公告，称公司董事兼总裁袁某、控股子公司总经理罗某计划在6个月内增持金某泰股份，增持金额合计不低于3亿元。后金某泰两次发布公告，称袁某、罗某上述增持承诺履行期限分别延期至2022年6月15日、9月30日。2022年9月30日盘后，金某泰公告称袁某、罗某未能在延期期间完成增持计划。同年10月20日，中国证券监督管理委员会上海监管局对袁某、罗某采取出具警示函的行政监管措施。同年12月21日，深圳证券交易所作出《关于对袁某、罗某给予公开谴责处分的决定》。

原告刘某某、郑某某主张其因上述股份增持承诺购买了金某泰股票，而袁某、罗某未履行承诺，构成证券虚假陈述行为，要求金某泰、袁某、罗某共同赔偿投资差额损失、佣金损失等共计900余万元。

被告金某泰辩称：其并非被采取行政监管措施的主体，针对被告袁某、罗某增持股份的全过程，公司及时、真实、准确、完整地发布了公告，不存在信息披露违法违规行为，且已就增持延期事宜及时召开董事会、监事会和股东大会审议，程序合法合规。

被告袁某、罗某共同辩称：两被告已经根据规定及时将增持意愿、资金筹措情况及因资金筹措困难导致延期等情况书面告知金某泰，因客观上履行能力不足，无法再履行增持承诺，不存在主观上“忽悠式增持”的故意或过失，对此，公司也及时发布了公告。股价下跌主要是由于市场整体及企业自身经营等其他情况导致，并非两被告不履行增持承诺导致。

庭审中，各方当事人围绕公开承诺增持行为的法律性质、责任构成要件、责任承担等主要争议焦点进行了举证、质证和辩论。

上海金融法院经审理认为，首先，公开承诺包括股份限售承诺、业绩承诺、股份增（减）持承诺、分红承诺、股份回购承诺、法定义务重述承诺等多种类型，不履行公开承诺的法律责任属性无法一以概之，应结合承诺主体及内容、相对人确定与否、未履行承诺的原因、承诺主体的过错等因素综合予以考量，可能构成虚假陈述、操纵市场等典型证券侵权行为，也可能无法归入证券特殊侵权范畴，抑或是构成违约行为。其次，就本案诉争的公开增持承诺是否构成证券虚假陈述行为，应结合证券市场股票增持的行为特点、公开增持承诺的行为性质，以及被告方作出增持承诺时的履约准备、两次延期事由、未履行承诺原因、有无免责事由等因素综合判断。本案中，袁某、罗某在首次作出增持承诺时并无资金准备，在后续延期过程中亦未积极筹措资金，且在面对交易所质询时以过桥资金制作“虚假”存款证明，故难以认定其有增持的真实意愿。从增持主体、承诺增持金额、市场影响力等角度看，袁某、罗某公开增持承诺信息的披露，对证券市场和投资者预期产生严重误导，其所主张的未能履行增持承诺的抗辩理由明显不合理，故虚假陈述行为成立且具有重大性。再次，公开承诺人袁某、罗某为法定信息披露义务人，而非金某泰。从信息披露的全过程看，金某泰尽到了基本的审查义务，亦无证据证明金某泰明知或应知袁某、罗某存在虚假陈述，故不应承担案涉虚假陈述行为的民事赔偿责任。

综上，经委托第三方机构损失核定，上海金融法院一审判令被告袁某、罗某共同赔偿原告刘某某投资损失506,130.96元，共同赔偿原告郑某某投资损失277,406.42元。

专题：2025保险科技峰会

　　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”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。

　　梁涛表示，自2022年底OpenAI发布ChatGPT，生成式AI发展加速，今年春节期间DeepSeek引领新一轮发展，实现技术透明、成本普惠、开源升级、推理透明四个层面的突破，降低了技术、使用和信任成本，推动全球技术进步。其对话、创作、推理等核心能力契合保险行业需求，能增强交互体验，提高客户服务效率，还能通过分析非结构化数据实现风险评估和定价的转变，在反洗钱、反欺诈等方面发挥作用。目前，AI应用已渗透到保险业核心业务全流程，深度重构保险价值链。

　　在行业发展影响方面，梁涛认为，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。对中小保险企业而言，DeepSeek的出现打破了“堆算力、拼资本”的大模型发展路径，减轻了资本投入压力，为其实现跨越式发展提供了机会。在负债端，AI技术使得数据资产和网络安全保险、灾害预防、新能源车车险、绿色保险、普惠保险等业务有了新的发展可能；“保险+”模式也通过整合多领域资源实现服务升级。在投资端，AI将深化对险企的影响，提升投研能力、强化风险管理、优化资产配置策略。此外，随着AI的发展，客户行为发生变化，市场主体需牢固树立以客户为中心的理念，业务员应从“销售员”向“顾问”“风险管理专家”转变。

　　然而，梁涛也提醒，人工智能存在算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题，保险业在推进AI应用过程中，必须将其纳入全面风险管理体系，遵循相关管理办法和原则，防范数据滥用与算法歧视。

专题：2025保险科技峰会

　　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”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。

　　黄旭初介绍，阿里在大模型领域布局深远，早在2020年，在OpenAI发布ChatGPT3.5之前，就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破，并率先开展开源模型探索。他指出，随着DeepSeek、Manus等新技术涌现，大模型发展周期不断缩短，目前仍未达终态，未来发展值得期待，企业应加快拥抱大模型的步伐。

　　谈及大模型对行业各方的影响，黄旭初表示，对模型供应商而言，开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入，新架构的出现促使其更加注重算力优化；对企业客户来说，大模型在保险场景落地可能性增加，使用成本降低，企业构建专属模型也变得可行；对终端用户，推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验；在算力方面，尽管部分架构降低了算力要求，但大模型使用频率和门槛的降低，引发了整体算力需求的爆发式增长。

　　在技术发展趋势上，黄旭初提到，随着数据在预训练层面接近瓶颈，后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现，架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前，国内外大模型性能差异快速缩小，各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此，阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发，以适应多样化场景需求。

　　在保险企业架构应用方面，黄旭初提出，未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”，二者相互促进，共同服务保险业务。同时，他推荐了三种开发范式：知识库+通用大模型，是当前多数企业实践的基础模式；Muti-agent+推理模型，适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景；双飞轮模式，即企业专属模型服务业务流程，是未来发展方向。

　　黄旭初还以质检检测预警为例，展示了不同模式的应用效果：提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%；多Agent模式准确率提升至90%以上，但调用次数增加导致耗时变长；将企业知识训练到小模型的模式，在准确率和耗时方面表现更优。

　　此外，他介绍了理想的应用架构，通过标准大模型协议封装原子能力，利用Agent调用，并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性，建议保险公司在使用大模型时，可借助云供应商的全栈优化能力。

　　最后，黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图，并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型，涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景，部分场景已成熟可落地。