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克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区)

成都市(温江区、都江堰市、蒲江县、武侯区、彭州市、双流区、郫都区、金堂县、龙泉驿区、大邑县、锦江区、青白江区、邛崃市、新津区、简阳市、新都区、金牛区、成华区、崇州市、青羊区)

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

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)  阳泉市(矿区、盂县、平定县、城区、郊区)

包头市(土默特右旗、固阳县、白云鄂博矿区、东河区、石拐区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、九原区)

辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)

南京市(玄武区、浦口区、溧水区、江宁区、建邺区、栖霞区、高淳区、六合区、雨花台区、鼓楼区、秦淮区)

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)  泸州市(古蔺县、叙永县、合江县、泸县、龙马潭区、江阳区、纳溪区)

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

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

晋城市(高平市、阳城县、泽州县、陵川县、沁水县、城区)

梧州市(藤县、蒙山县、万秀区、长洲区、苍梧县、岑溪市、龙圩区)

滁州市(定远县、明光市、全椒县、来安县、琅琊区、天长市、南谯区、凤阳县)

荆州市(荆州区、公安县、洪湖市、松滋市、江陵县、石首市、监利市、沙市区)

海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)

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

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

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

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

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

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

来宾市(合山市、武宣县、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区)

百色市(靖西市、乐业县、德保县、隆林各族自治县、那坡县、田阳区、平果市、田东县、田林县、右江区、西林县、凌云县)

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、且末县、博湖县、尉犁县、库尔勒市、焉耆回族自治县、和静县、若羌县、轮台县)

聊城市(茌平区、临清市、莘县、冠县、高唐县、阳谷县、东昌府区、东阿县)

阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)

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漯河市(临颍县、郾城区、源汇区、召陵区、舞阳县)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、瑞丽市、盈江县、陇川县)

山南市(洛扎县、错那市、隆子县、乃东区、措美县、浪卡子县、扎囊县、贡嘎县、曲松县、加查县、桑日县、琼结县)

娄底市(涟源市、双峰县、娄星区、新化县、冷水江市)  连云港市(东海县、灌云县、灌南县、赣榆区、海州区、连云区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

贵港市(平南县、覃塘区、港南区、港北区、桂平市)

巴中市(平昌县、南江县、恩阳区、通江县、巴州区)开封市(禹王台区、通许县、杞县、龙亭区、兰考县、鼓楼区、祥符区、顺河回族区、尉氏县)

濮阳市(华龙区、清丰县、濮阳县、范县、南乐县、台前县)  广安市(华蓥市、邻水县、岳池县、前锋区、广安区、武胜县)

葫芦岛市(兴城市、南票区、绥中县、龙港区、建昌县、连山区)

桂林市(阳朔县、资源县、雁山区、灌阳县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、永福县、七星区、灵川县、平乐县、全州县、象山区、兴安县、临桂区、秀峰区、荔浦市、叠彩区)

天水市(武山县、麦积区、甘谷县、秦州区、张家川回族自治县、清水县、秦安县)太原市(杏花岭区、晋源区、娄烦县、小店区、清徐县、尖草坪区、古交市、迎泽区、万柏林区、阳曲县)

宿州市(萧县、埇桥区、灵璧县、泗县、砀山县)

平凉市(灵台县、华亭市、静宁县、崇信县、崆峒区、泾川县、庄浪县)

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

景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)

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

六盘水市(六枝特区、水城区、钟山区、盘州市)

玉林市(玉州区、博白县、福绵区、陆川县、北流市、兴业县、容县)

天津市(武清区、蓟州区、西青区、红桥区、河东区、静海区、津南区、河北区、东丽区、北辰区、宁河区、南开区、河西区、和平区、宝坻区、滨海新区)

金昌市(金川区、永昌县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区)

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

乌鲁木齐市(水磨沟区、米东区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、天山区、新市区、头屯河区、达坂城区)

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

自贡市(贡井区、自流井区、富顺县、大安区、沿滩区、荣县)

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

眉山市(青神县、洪雅县、东坡区、仁寿县、彭山区、丹棱县)

　　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）