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承德市(鹰手营子矿区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、平泉市、丰宁满族自治县、承德县、双桥区、隆化县、宽城满族自治县、滦平县)

上海市(普陀区、奉贤区、浦东新区、金山区、青浦区、闵行区、长宁区、嘉定区、杨浦区、松江区、徐汇区、宝山区、黄浦区、虹口区、静安区、崇明区)

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

玉溪市(通海县、峨山彝族自治县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、易门县、澄江市、新平彝族傣族自治县、华宁县)  吉林市(永吉县、磐石市、船营区、龙潭区、蛟河市、昌邑区、舒兰市、丰满区、桦甸市)

盐城市(东台市、盐都区、亭湖区、滨海县、射阳县、响水县、大丰区、阜宁县、建湖县)

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

济宁市(金乡县、邹城市、微山县、任城区、鱼台县、曲阜市、嘉祥县、泗水县、汶上县、兖州区、梁山县)山南市(洛扎县、琼结县、错那市、浪卡子县、扎囊县、措美县、隆子县、曲松县、桑日县、贡嘎县、乃东区、加查县)

桂林市(龙胜各族自治县、灌阳县、全州县、灵川县、七星区、平乐县、雁山区、叠彩区、恭城瑶族自治县、永福县、秀峰区、兴安县、资源县、象山区、临桂区、阳朔县、荔浦市)  内江市(隆昌市、资中县、威远县、市中区、东兴区)

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

北京市(密云区、通州区、顺义区、怀柔区、昌平区、海淀区、延庆区、朝阳区、东城区、石景山区、平谷区、丰台区、大兴区、西城区、房山区、门头沟区)

濮阳市(清丰县、南乐县、濮阳县、范县、台前县、华龙区)

肇庆市(端州区、广宁县、四会市、怀集县、鼎湖区、德庆县、高要区、封开县)

南通市(崇川区、海门区、如皋市、如东县、通州区、海安市、启东市)

宜昌市(五峰土家族自治县、兴山县、伍家岗区、当阳市、猇亭区、夷陵区、西陵区、秭归县、点军区、枝江市、长阳土家族自治县、远安县、宜都市)

淄博市(淄川区、张店区、高青县、临淄区、周村区、博山区、沂源县、桓台县)

淮安市(金湖县、涟水县、盱眙县、洪泽区、淮阴区、淮安区、清江浦区)

安阳市(北关区、殷都区、文峰区、林州市、汤阴县、安阳县、内黄县、龙安区、滑县)

辽阳市(宏伟区、太子河区、文圣区、白塔区、弓长岭区、灯塔市、辽阳县)

驻马店市(泌阳县、确山县、平舆县、西平县、遂平县、上蔡县、正阳县、新蔡县、驿城区、汝南县)

石家庄市(藁城区、井陉矿区、晋州市、平山县、鹿泉区、元氏县、井陉县、桥西区、赵县、灵寿县、新乐市、栾城区、无极县、赞皇县、辛集市、高邑县、正定县、深泽县、长安区、新华区、裕华区、行唐县)

芜湖市(弋江区、镜湖区、南陵县、鸠江区、无为市、繁昌区、湾沚区)

贺州市(钟山县、昭平县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县)

汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)

鹤壁市(鹤山区、淇县、山城区、浚县、淇滨区)

甘孜藏族自治州(巴塘县、白玉县、雅江县、丹巴县、九龙县、炉霍县、泸定县、石渠县、新龙县、甘孜县、得荣县、稻城县、色达县、康定市、道孚县、理塘县、乡城县、德格县)

梧州市(岑溪市、长洲区、龙圩区、苍梧县、蒙山县、藤县、万秀区)

陇南市(文县、徽县、武都区、西和县、成县、礼县、宕昌县、两当县、康县)

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延边朝鲜族自治州(敦化市、安图县、汪清县、和龙市、珲春市、龙井市、图们市、延吉市)

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

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

黄石市(铁山区、阳新县、大冶市、黄石港区、下陆区、西塞山区)  巴彦淖尔市(乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、乌拉特中旗、临河区、磴口县、杭锦后旗)

萍乡市(安源区、上栗县、湘东区、芦溪县、莲花县)

唐山市(古冶区、丰南区、乐亭县、开平区、迁安市、迁西县、玉田县、遵化市、滦州市、路北区、路南区、曹妃甸区、滦南县、丰润区)

泰州市(姜堰区、兴化市、高港区、靖江市、泰兴市、海陵区)咸阳市(淳化县、彬州市、武功县、泾阳县、乾县、杨陵区、三原县、秦都区、渭城区、兴平市、旬邑县、礼泉县、永寿县、长武县)

宁德市(古田县、福安市、柘荣县、寿宁县、蕉城区、福鼎市、周宁县、屏南县、霞浦县)  湘潭市(韶山市、岳塘区、雨湖区、湘乡市、湘潭县)

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

十堰市(房县、郧西县、郧阳区、竹溪县、丹江口市、茅箭区、竹山县、张湾区)

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

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

锡林郭勒盟(正镶白旗、镶黄旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、多伦县、正蓝旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗)

孝感市(孝南区、应城市、云梦县、安陆市、汉川市、孝昌县、大悟县)

铁岭市(银州区、昌图县、清河区、铁岭县、开原市、调兵山市、西丰县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

澳门特别行政区

曲靖市(陆良县、沾益区、师宗县、罗平县、马龙区、富源县、会泽县、麒麟区、宣威市)

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

大连市(中山区、金州区、长海县、瓦房店市、沙河口区、庄河市、旅顺口区、甘井子区、普兰店区、西岗区)

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

香港特别行政区

株洲市(茶陵县、荷塘区、炎陵县、攸县、芦淞区、石峰区、醴陵市、天元区、渌口区)

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

新疆维吾尔自治区

揭阳市(榕城区、揭西县、普宁市、惠来县、揭东区)

三门峡市(卢氏县、义马市、湖滨区、渑池县、陕州区、灵宝市)

　　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）