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

汉中市(佛坪县、洋县、汉台区、留坝县、镇巴县、略阳县、西乡县、勉县、城固县、宁强县、南郑区)  那曲市(索县、安多县、聂荣县、比如县、双湖县、申扎县、巴青县、嘉黎县、色尼区、尼玛县、班戈县)

黑河市(爱辉区、五大连池市、逊克县、北安市、嫩江市、孙吴县)

咸阳市(秦都区、三原县、泾阳县、乾县、淳化县、渭城区、礼泉县、武功县、兴平市、长武县、旬邑县、杨陵区、永寿县、彬州市)

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

丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区)  双鸭山市(友谊县、集贤县、饶河县、尖山区、岭东区、四方台区、宝山区、宝清县)

丹东市(宽甸满族自治县、东港市、振兴区、凤城市、振安区、元宝区)

晋城市(沁水县、城区、高平市、陵川县、泽州县、阳城县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

营口市(西市区、老边区、盖州市、站前区、鲅鱼圈区、大石桥市)

佳木斯市(汤原县、桦川县、前进区、同江市、东风区、郊区、富锦市、抚远市、向阳区、桦南县)

阿里地区(措勤县、改则县、噶尔县、日土县、普兰县、革吉县、札达县)

香港特别行政区

日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)

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

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

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

平顶山市(湛河区、新华区、卫东区、叶县、郏县、宝丰县、汝州市、石龙区、舞钢市、鲁山县)

宿州市(埇桥区、灵璧县、萧县、泗县、砀山县)

朝阳市(龙城区、凌源市、朝阳县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、建平县)

宿迁市(沭阳县、泗洪县、宿城区、宿豫区、泗阳县)

平凉市(泾川县、崇信县、崆峒区、静宁县、灵台县、华亭市、庄浪县)

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西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

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深圳市(龙华区、福田区、盐田区、罗湖区、龙岗区、南山区、宝安区、光明区、坪山区)

阜新市(清河门区、新邱区、海州区、阜新蒙古族自治县、彰武县、细河区、太平区)

宝鸡市(金台区、眉县、麟游县、岐山县、渭滨区、陈仓区、凤翔区、陇县、扶风县、太白县、凤县、千阳县)  泰安市(宁阳县、岱岳区、东平县、泰山区、新泰市、肥城市)

通化市(通化县、二道江区、辉南县、集安市、梅河口市、柳河县、东昌区)

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宜春市(上高县、丰城市、宜丰县、樟树市、奉新县、袁州区、高安市、万载县、铜鼓县、靖安县)海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

菏泽市(巨野县、曹县、单县、郓城县、鄄城县、定陶区、牡丹区、成武县、东明县)  绥化市(望奎县、北林区、肇东市、海伦市、明水县、庆安县、安达市、兰西县、绥棱县、青冈县)

达州市(大竹县、达川区、开江县、宣汉县、万源市、通川区、渠县)

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

松原市(宁江区、长岭县、扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)运城市(芮城县、闻喜县、绛县、垣曲县、永济市、河津市、稷山县、平陆县、新绛县、临猗县、万荣县、盐湖区、夏县)

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晋中市(平遥县、和顺县、榆社县、灵石县、太谷区、寿阳县、昔阳县、介休市、祁县、左权县、榆次区)

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

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

金昌市(永昌县、金川区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

长治市(上党区、武乡县、壶关县、长子县、潞州区、屯留区、平顺县、沁源县、沁县、黎城县、襄垣县、潞城区)

泰州市(泰兴市、海陵区、靖江市、姜堰区、高港区、兴化市)

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

合肥市(包河区、蜀山区、庐江县、肥东县、庐阳区、巢湖市、肥西县、瑶海区、长丰县)

威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)

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

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

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

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

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、永顺县、古丈县、凤凰县、龙山县、吉首市、花垣县、保靖县)

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。

　　据西凤股份消息，4月21日至23日，西凤股份公司总经理张周虎、副总经理周艳花一行先后走访了陕西禧福祥集团、华山论剑品牌管理有限公司、西安国花瓷商贸有限公司、深圳市酒海实业有限公司、陕西窖龄品牌管理有限公司及西安泓韵酒业有限公司等西凤酒重点品牌运营商，围绕“数智化转型、文化赋能、品牌升级、全国化市场”四大主题展开深度交流，以“厂商同心 品牌聚力”为核心，推动西凤酒全国化战略加速落地，为西凤酒品牌高质量发展凝聚共识，注入动能。

　　在禧福祥集团调研期间，张周虎一行亲临西凤酒15年6年陈酿品牌数智化营销抽奖活动现场，见证雅迪电动车感恩回馈消费者的创新举措。他指出“购酒抽雅迪电动车”感恩回馈活动，有效打通了品牌与终端商户、消费者的连接渠道，为构建价值共享体系提供了创新模式。同时，他对西凤酒15年6年品牌创新实践给予高度评价：“面对市场新挑战，品牌展现出强大的应变能力和创新活力，其稳健发展态势为西凤酒整体战略推进提供了有力支撑。”周艳花对陕西禧福祥集团董事长王延安带领团队25年来的坚守与创新表示感谢，未来将在资源配置、政策支持等方面持续发力，助力西凤酒15年6年品牌不断升级，赢得市场与消费者的长久认同。王延安表示，未来将严格落实西凤集团战略部署，持续加强与西凤集团的合作机制，深化数智化转型，强化文化赋能，全力推进全国化战略，为西凤酒发展贡献更多力量。