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

鸡西市(鸡东县、梨树区、麻山区、密山市、滴道区、鸡冠区、虎林市、城子河区、恒山区)

四平市(双辽市、梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)  延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、和龙市、安图县、敦化市、龙井市、延吉市、图们市)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

本溪市(明山区、平山区、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)

菏泽市(鄄城县、成武县、巨野县、牡丹区、东明县、单县、郓城县、定陶区、曹县)太原市(娄烦县、晋源区、古交市、迎泽区、万柏林区、清徐县、尖草坪区、小店区、杏花岭区、阳曲县)

武汉市(汉阳区、江岸区、硚口区、洪山区、新洲区、汉南区、青山区、黄陂区、江汉区、江夏区、蔡甸区、东西湖区、武昌区)  山南市(贡嘎县、乃东区、曲松县、隆子县、浪卡子县、桑日县、加查县、琼结县、错那市、洛扎县、扎囊县、措美县)

漯河市(郾城区、临颍县、召陵区、源汇区、舞阳县)

喀什地区(喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、英吉沙县、泽普县、岳普湖县、叶城县、麦盖提县、疏附县、疏勒县、巴楚县、伽师县)

北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

宜宾市(翠屏区、高县、南溪区、筠连县、长宁县、江安县、兴文县、屏山县、珙县、叙州区)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

潍坊市(安丘市、临朐县、高密市、寿光市、昌邑市、潍城区、诸城市、寒亭区、坊子区、奎文区、青州市、昌乐县)

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

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

德阳市(广汉市、旌阳区、什邡市、绵竹市、罗江区、中江县)

商洛市(商南县、商州区、丹凤县、柞水县、镇安县、山阳县、洛南县)

黄山市(徽州区、黟县、歙县、祁门县、屯溪区、黄山区、休宁县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

吉安市(吉安县、吉水县、井冈山市、青原区、永丰县、吉州区、遂川县、安福县、峡江县、新干县、万安县、永新县、泰和县)

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

赤峰市(松山区、红山区、巴林右旗、林西县、克什克腾旗、元宝山区、翁牛特旗、巴林左旗、敖汉旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗)

孝感市(大悟县、云梦县、应城市、孝南区、汉川市、孝昌县、安陆市)

晋城市(泽州县、阳城县、城区、沁水县、高平市、陵川县)

临沂市(临沭县、沂南县、莒南县、平邑县、河东区、费县、罗庄区、沂水县、兰山区、蒙阴县、兰陵县、郯城县)

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

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

大同市(浑源县、广灵县、阳高县、云冈区、左云县、新荣区、天镇县、平城区、灵丘县、云州区)

南平市(光泽县、浦城县、邵武市、政和县、松溪县、建阳区、武夷山市、建瓯市、延平区、顺昌县)  肇庆市(封开县、四会市、高要区、鼎湖区、广宁县、德庆县、端州区、怀集县)

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

海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)

内江市(市中区、隆昌市、威远县、资中县、东兴区)哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

伊春市(丰林县、金林区、友好区、铁力市、南岔县、大箐山县、乌翠区、嘉荫县、汤旺县、伊美区)  滨州市(滨城区、惠民县、无棣县、邹平市、博兴县、沾化区、阳信县)

南昌市(安义县、青山湖区、南昌县、东湖区、进贤县、新建区、青云谱区、西湖区、红谷滩区)

烟台市(蓬莱区、福山区、莱阳市、龙口市、莱山区、海阳市、牟平区、招远市、莱州市、栖霞市、芝罘区)

长春市(榆树市、九台区、朝阳区、德惠市、宽城区、农安县、双阳区、南关区、公主岭市、绿园区、二道区)重庆市(秀山土家族苗族自治县、南岸区、荣昌区、江北区、万州区、武隆区、石柱土家族自治县、涪陵区、南川区、北碚区、渝北区、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、梁平区、城口县、长寿区、巴南区、大渡口区、巫山县、巫溪县、大足区、沙坪坝区、丰都县、九龙坡区、奉节县、垫江县、江津区、潼南区、璧山区、黔江区、云阳县、合川区、铜梁区、綦江区、永川区、忠县、开州区、渝中区)

拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、当雄县、城关区、曲水县、达孜区、林周县)

六安市(舒城县、霍山县、叶集区、裕安区、金安区、金寨县、霍邱县)

无锡市(梁溪区、江阴市、惠山区、新吴区、宜兴市、锡山区、滨湖区)

盘锦市(双台子区、大洼区、盘山县、兴隆台区)

苏州市(张家港市、吴江区、相城区、虎丘区、常熟市、太仓市、姑苏区、昆山市、吴中区)

十堰市(张湾区、竹溪县、房县、郧西县、丹江口市、茅箭区、竹山县、郧阳区)

清远市(清城区、连州市、阳山县、连南瑶族自治县、英德市、清新区、连山壮族瑶族自治县、佛冈县)

贵港市(覃塘区、港南区、港北区、桂平市、平南县)

甘南藏族自治州(玛曲县、卓尼县、舟曲县、临潭县、合作市、碌曲县、夏河县、迭部县)

新乡市(延津县、牧野区、新乡县、卫滨区、获嘉县、原阳县、红旗区、长垣市、辉县市、卫辉市、凤泉区、封丘县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)

和田地区(于田县、墨玉县、策勒县、皮山县、洛浦县、和田市、和田县、民丰县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

厦门市(海沧区、同安区、思明区、集美区、湖里区、翔安区)

广安市(广安区、邻水县、前锋区、华蓥市、武胜县、岳池县)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

　　原标题：从辅助工具到战略引擎上市险企打响AI升维战丨上市险企年报观察⑥

　　南方财经全媒体记者林汉垚实习生德吉卓玛北京报道

　　2025年，生成式AI技术迎来“奇点时刻”，DeepSeek等国产开源大模型的爆发式迭代，将人工智能的“知识平权”浪潮推向新高度。金融行业作为数据密集型领域，天然适合人工智能技术的应用。而保险业因其复杂的产品逻辑、海量交互场景和精算依赖特性，成为AI技术落地的前沿阵地。

　　在政策层面，《政府工作报告》连续两年强调“人工智能+”行动。具体到保险行业，《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》也鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。

　　在此背景下，AI已成为险企提升核心竞争力、实现转型升级的关键驱动力。

　　从中国人保、中国人寿、中国太保、中国平安、新华保险等五家上市险企年度报告及业绩说明会可以看出，AI技术已从险企的辅助工具升级为战略核心，五家险企纷纷将人工智能提升至集团战略高度。

　　头部险企AI战略升级

　　中国平安年报指出，2024年，公司科技赋能以客户需求为导向，以赋能主业为核心，通过在全集团推广人工智能大模型、大数据等技术，构建行业领先的五大实验室、九大数据库，持续落地数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销等全面数字化工程，推动全集团经营管理模式从“经验决策”向“数据决策”转型，实现金融、医疗、养老等领域的业务场景应用落地。此外，在深度的场景应用方面，中国平安有平安新金科、金融一账通、平安好医生三大科技公司。

　　中国平安内部将以上九大数据库、五大实验室、三大科技公司称为“953”。中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，“953”有力打造了中国平安在AI方面的壁垒和护城河，“当AI拐点将要来临时，我们期待，也相信科技能够让中国平安的主业持续健康地超越市场，稳健增长”。

　　中国人保则强化数字化底层资源共享，推动算力底座、技术路线、数据底座、智能底座、安全底座和自主可控方案“六个统一”科技底座建设。

　　中国人保副总裁张金海表示，智能底座作为“六个统一”战略的重要组成部分，致力于推动集团内部算力资源及人保云平台的统一纳管与运营，核心目标是强化全集团AI（人工智能）能力的统一规划、统一部署、统一管理及统一运营，确保AI资源的高效整合与优化配置，促进技术创新与业务发展的深度融合。

　　中国太保同样将AI上升至集团战略层面。中国太保董事长傅帆在业绩发布会上表示，当前保险业面临从规模扩张转向价值创造，新的发展阶段下，公司正式启动大康养、“AI+”和国际化三大战略。其中“AI+”战略是创新发展的重要引擎，通过科技赋能为传统业务注入新的发展动能，实现经营模式和业务形态的创新突破。

　　据了解，中国太保“AI+”规划主要聚焦于三个方面：一是新商业模式的探索，特别是运营形态及组织模式可能带来的改变；二是伴生风险的研究；三是企业本身的数字金融层面，主要是提升整体经营管理的效率。

　　“一个代理人可以服务500到1000个客户”

　　人工智能作为前沿科技力量，正逐渐渗透至保险行业的各个关键环节。张金海表示，中国人保在风控、销售、承保、理赔等主要场景持续构建智能应用体系，实现了保险服务能力、产品创新能力、风险管理能力的全面提升。

　　在“AI保险专家升级与大模型应用成果沟通会”上，水滴保创始人兼CEO沈鹏指出，当下，保险行业已迈入数字化深水区。保险行业竞争的核心转向科技驱动与服务生态。大模型技术不仅是工具，更是保险行业高质量发展的新基础设施，它将重构产品设计、风险定价、服务交付的全链条，推动行业从人力密集型向智能密集型转变。

　　具体来看，在核保核赔与风控领域，2024年，中国平安通过智能核保、智能理赔、智能续期，实现93%的寿险保单秒级核保，寿险保单闪赔占比达56%。针对车险定损管理难，中国平安研发并上线了全球首个图像识别车险闪赔系统，实现拍照上传秒级定损，定损速度提升4000倍。持续提升风控水平，平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损119.4亿元，同比增长10.4%。

　　理赔服务同样是AI落地的“效率高地”。2024年，平安产险构建智能出单助手、智能核保助手等AI产品，实现车险80%保单平均1分钟出单，32%意健险案件最快2分钟结案，全年超98万条案件端到端全自动理赔。

　　在智能服务方面，新华保险掌上新华APP注册总数超过1600万人，年内互动人数超4800万人次。其AI智能客服“智小新”，累计为1500多万客户提供一系列智能化服务，相当于将近600名人工座席的服务能力，同时，新华保险通过智小新每年智能问答服务量将近800万人次，智能外呼服务量接近700万人次。

　　此外，中国平安总经理兼联席首席执行官谢永林认为，随着AI赋能保险代理人，未来，一个代理人可以服务500到1000个客户，产能得到极大的提升。

　　AI步伐加速

　　沈鹏表示，保险行业既是人力密集型行业，也是数据密集型行业，因此保险行业天然成为AI大模型技术的理想应用领域。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。

　　据了解，中国人寿从2017年就开始引入深度学习技术，已构建了多能力融合的人工智能平台，能够提供14项AI基础能力，深度应用于200多个业务场景。

　　2025年，中国人寿开展了DeepSeek系列开源大模型私有化部署的测试验证工作，依托自主建设的AI大模型服务平台，实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。

　　中国人寿副总裁阮琦介绍称，中国人寿人工智能平台目前支持77项面向未来的业务场景的探索。

　　新华保险也已接入DeepSeek大模型，为其内部推进人工智能发展提供了技术基础平台。

　　新华保险副总裁秦泓波表示，下一步，新华保险准备在代理人赋能、客户体验提升、内勤办公方面全面推进大模型落地。比如，代理人赋能方面，尽快推出公司智能营销助手、智能化陪练AI工具；在客户体验升级方面，推出更优的客户服务智能体，在内勤办公方面推出一系列AI助手。

　　中国平安年报显示，全面数字化战略是中国平安2025年的首要任务。公司将加速推进人工智能、大数据技术及开源大模型的深度融合发展。结合前期基础研发、业务应用的先发优势，在确保风险可控的基础上，公司正在积极布局、快速接入相关开源大模型，开发丰富的垂直应用及服务功能，广泛运用于“数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销、数字化服务”五大体系。

　　但张金海也指出，保险行业利用人工智能技术，在提高风险评估精准度、优化核保和理赔流程、提升客户服务体验、促进保险产品创新等方面持续发力，有力推动行业数字化转型。然而，保险行业数据关乎客户隐私与行业稳定，因此要高度关注并正确认识国产大模型带来的挑战和机遇，确保人工智能应用的安全性和合规性。

　　（文章来源：21世纪经济报道）