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温州市(瓯海区、乐清市、泰顺县、龙湾区、瑞安市、龙港市、文成县、洞头区、永嘉县、苍南县、鹿城区、平阳县)

湛江市(霞山区、吴川市、遂溪县、徐闻县、麻章区、雷州市、廉江市、坡头区、赤坎区)

三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)  临沧市(云县、临翔区、沧源佤族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

玉溪市(易门县、新平彝族傣族自治县、通海县、红塔区、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、澄江市、江川区)

黄石市(铁山区、黄石港区、阳新县、大冶市、西塞山区、下陆区)

无锡市(宜兴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、江阴市、惠山区、新吴区)

汕尾市(海丰县、城区、陆丰市、陆河县)  齐齐哈尔市(拜泉县、富裕县、讷河市、建华区、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、甘南县、铁锋区、克山县、富拉尔基区、泰来县、依安县、龙江县、昂昂溪区、克东县、碾子山区)

金昌市(金川区、永昌县)

忻州市(代县、神池县、五寨县、定襄县、静乐县、五台县、宁武县、偏关县、繁峙县、原平市、保德县、河曲县、岢岚县、忻府区)

昭通市(绥江县、水富市、昭阳区、盐津县、威信县、永善县、彝良县、鲁甸县、巧家县、镇雄县、大关县)

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

来宾市(象州县、忻城县、合山市、武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县)

伊犁哈萨克自治州(奎屯市、尼勒克县、昭苏县、新源县、霍城县、特克斯县、伊宁县、伊宁市、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、巩留县)

商丘市(宁陵县、虞城县、夏邑县、永城市、睢县、梁园区、民权县、睢阳区、柘城县)

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

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、格尔木市、乌兰县、德令哈市、都兰县)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、蒙自市、红河县、个旧市、泸西县、弥勒市、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、绿春县、石屏县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县)

广元市(旺苍县、朝天区、昭化区、青川县、苍溪县、剑阁县、利州区)

信阳市(光山县、平桥区、固始县、浉河区、商城县、罗山县、潢川县、新县、息县、淮滨县)

香港特别行政区

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

阿克苏地区(温宿县、柯坪县、阿克苏市、库车市、沙雅县、阿瓦提县、拜城县、新和县、乌什县)

中山市

随州市(随县、广水市、曾都区)

湘潭市(岳塘区、湘乡市、雨湖区、韶山市、湘潭县)

黔东南苗族侗族自治州(从江县、三穗县、天柱县、麻江县、雷山县、黎平县、凯里市、锦屏县、施秉县、黄平县、镇远县、剑河县、榕江县、岑巩县、丹寨县、台江县)

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

内江市(隆昌市、威远县、市中区、东兴区、资中县)

林芝市(墨脱县、波密县、工布江达县、朗县、米林市、察隅县、巴宜区)

连云港市(海州区、赣榆区、灌云县、东海县、连云区、灌南县)  平凉市(华亭市、庄浪县、崆峒区、泾川县、崇信县、灵台县、静宁县)

衡阳市(常宁市、耒阳市、衡南县、衡山县、祁东县、珠晖区、雁峰区、蒸湘区、衡东县、南岳区、石鼓区、衡阳县)

河池市(巴马瑶族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县、东兰县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、金城江区、南丹县、都安瑶族自治县、宜州区)

佛山市(南海区、禅城区、三水区、顺德区、高明区)珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)  安庆市(望江县、迎江区、宜秀区、潜山市、怀宁县、岳西县、桐城市、宿松县、大观区、太湖县)

阿坝藏族羌族自治州(理县、九寨沟县、松潘县、汶川县、红原县、壤塘县、阿坝县、黑水县、金川县、若尔盖县、茂县、马尔康市、小金县)

六盘水市(钟山区、盘州市、水城区、六枝特区)

海南藏族自治州(贵德县、同德县、兴海县、贵南县、共和县)东莞市

大理白族自治州(洱源县、永平县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、剑川县、大理市、云龙县、祥云县、弥渡县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、宾川县)

哈尔滨市(宾县、依兰县、双城区、香坊区、阿城区、通河县、方正县、南岗区、延寿县、木兰县、道里区、平房区、巴彦县、尚志市、五常市、道外区、松北区、呼兰区)

新余市(分宜县、渝水区)

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

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

乌兰察布市(集宁区、卓资县、凉城县、商都县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、兴和县、察哈尔右翼后旗、丰镇市、化德县、察哈尔右翼中旗)

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

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

丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振安区、凤城市、东港市、振兴区)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

黑河市(爱辉区、孙吴县、嫩江市、北安市、五大连池市、逊克县)

乐山市(金口河区、沐川县、沙湾区、马边彝族自治县、峨眉山市、夹江县、五通桥区、峨边彝族自治县、犍为县、井研县、市中区)

鹤岗市(萝北县、绥滨县、南山区、兴山区、东山区、向阳区、工农区、兴安区)

普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县)

庆阳市(合水县、正宁县、宁县、镇原县、西峰区、环县、华池县、庆城县)

日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)

“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。