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鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、东胜区、康巴什区、杭锦旗、乌审旗、达拉特旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、准格尔旗)

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

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

北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)  菏泽市(巨野县、鄄城县、定陶区、成武县、单县、牡丹区、曹县、郓城县、东明县)

运城市(夏县、闻喜县、万荣县、盐湖区、垣曲县、永济市、稷山县、平陆县、新绛县、绛县、临猗县、河津市、芮城县)

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

徐州市(新沂市、泉山区、贾汪区、邳州市、铜山区、沛县、鼓楼区、丰县、睢宁县、云龙区)梅州市(蕉岭县、兴宁市、梅县区、梅江区、大埔县、丰顺县、五华县、平远县)

上饶市(婺源县、玉山县、万年县、铅山县、广信区、信州区、余干县、横峰县、广丰区、弋阳县、鄱阳县、德兴市)  汉中市(留坝县、宁强县、镇巴县、勉县、西乡县、略阳县、汉台区、城固县、南郑区、佛坪县、洋县)

黄冈市(英山县、武穴市、团风县、蕲春县、黄梅县、红安县、麻城市、罗田县、黄州区、浠水县)

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

六安市(霍邱县、舒城县、霍山县、叶集区、金寨县、金安区、裕安区)

遵义市(仁怀市、播州区、红花岗区、余庆县、桐梓县、湄潭县、习水县、赤水市、凤冈县、汇川区、正安县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县)

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、甘德县、班玛县、久治县、玛多县)

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

阿里地区(日土县、普兰县、噶尔县、革吉县、札达县、措勤县、改则县)

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

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

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

汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)

白城市(大安市、洮南市、洮北区、通榆县、镇赉县)

克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)

铁岭市(西丰县、开原市、清河区、昌图县、调兵山市、银州区、铁岭县)

钦州市(钦北区、浦北县、钦南区、灵山县)

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

昌都市(芒康县、左贡县、类乌齐县、边坝县、卡若区、察雅县、江达县、洛隆县、丁青县、贡觉县、八宿县)

赣州市(信丰县、宁都县、全南县、大余县、章贡区、于都县、上犹县、兴国县、赣县区、龙南市、安远县、会昌县、寻乌县、崇义县、石城县、定南县、南康区、瑞金市)

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渭南市(澄城县、华阴市、临渭区、蒲城县、富平县、白水县、潼关县、韩城市、合阳县、华州区、大荔县)

商洛市(洛南县、柞水县、山阳县、商州区、镇安县、商南县、丹凤县)

宁德市(霞浦县、福安市、柘荣县、古田县、蕉城区、寿宁县、福鼎市、屏南县、周宁县)

遂宁市(射洪市、安居区、大英县、蓬溪县、船山区)  资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

荆门市(钟祥市、京山市、沙洋县、掇刀区、东宝区)

中山市

泰州市(高港区、兴化市、靖江市、姜堰区、海陵区、泰兴市)兴安盟(科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县、阿尔山市、乌兰浩特市)

酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、肃州区、玉门市)  榆林市(绥德县、靖边县、米脂县、子洲县、神木市、横山区、府谷县、吴堡县、定边县、佳县、清涧县、榆阳区)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

巴彦淖尔市(磴口县、杭锦后旗、乌拉特中旗、临河区、五原县、乌拉特后旗、乌拉特前旗)

漳州市(芗城区、诏安县、南靖县、平和县、云霄县、东山县、龙文区、长泰区、龙海区、华安县、漳浦县)白银市(会宁县、靖远县、景泰县、平川区、白银区)

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

楚雄彝族自治州(禄丰市、牟定县、元谋县、姚安县、永仁县、双柏县、武定县、南华县、大姚县、楚雄市)

威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

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

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

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

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

青岛市(莱西市、平度市、李沧区、黄岛区、城阳区、市南区、崂山区、胶州市、市北区、即墨区)

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

衡水市(武强县、阜城县、深州市、安平县、枣强县、饶阳县、景县、故城县、冀州区、桃城区、武邑县)

金华市(磐安县、义乌市、兰溪市、东阳市、金东区、婺城区、永康市、武义县、浦江县)

海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)

阿勒泰地区(布尔津县、富蕴县、哈巴河县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、福海县)

保山市(施甸县、昌宁县、龙陵县、腾冲市、隆阳区)

丹东市(凤城市、振兴区、元宝区、东港市、振安区、宽甸满族自治县)

那曲市(尼玛县、安多县、巴青县、色尼区、双湖县、班戈县、聂荣县、申扎县、比如县、嘉黎县、索县)

　　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）