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毕节市(七星关区、黔西市、赫章县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、织金县、纳雍县)

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

濮阳市(濮阳县、南乐县、华龙区、范县、清丰县、台前县)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)  重庆市(梁平区、万州区、彭水苗族土家族自治县、奉节县、潼南区、渝中区、合川区、忠县、垫江县、大足区、荣昌区、北碚区、云阳县、巴南区、南岸区、酉阳土家族苗族自治县、渝北区、永川区、大渡口区、江津区、綦江区、南川区、石柱土家族自治县、丰都县、九龙坡区、黔江区、城口县、沙坪坝区、长寿区、秀山土家族苗族自治县、开州区、巫溪县、涪陵区、璧山区、江北区、巫山县、武隆区、铜梁区)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县)

来宾市(合山市、金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县、象州县、兴宾区)

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

黑河市(北安市、孙吴县、逊克县、爱辉区、嫩江市、五大连池市)  巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特前旗、临河区、杭锦后旗、五原县、乌拉特后旗、乌拉特中旗)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

文山壮族苗族自治州(富宁县、麻栗坡县、广南县、丘北县、文山市、西畴县、马关县、砚山县)

漯河市(源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县、召陵区)

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

宜宾市(屏山县、江安县、长宁县、珙县、叙州区、高县、南溪区、兴文县、筠连县、翠屏区)

滨州市(惠民县、滨城区、邹平市、阳信县、博兴县、沾化区、无棣县)

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

镇江市(句容市、扬中市、京口区、润州区、丹徒区、丹阳市)

盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)

湘潭市(韶山市、湘乡市、雨湖区、岳塘区、湘潭县)

连云港市(灌南县、赣榆区、海州区、东海县、灌云县、连云区)

宿州市(砀山县、灵璧县、泗县、萧县、埇桥区)

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

十堰市(郧西县、郧阳区、房县、竹溪县、茅箭区、竹山县、丹江口市、张湾区)

萍乡市(上栗县、芦溪县、莲花县、安源区、湘东区)

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

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

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

崇左市(龙州县、宁明县、江州区、天等县、大新县、凭祥市、扶绥县)

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嘉兴市(南湖区、桐乡市、秀洲区、海宁市、平湖市、海盐县、嘉善县)

景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)

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

开封市(尉氏县、禹王台区、通许县、鼓楼区、杞县、龙亭区、顺河回族区、祥符区、兰考县)  攀枝花市(米易县、西区、仁和区、东区、盐边县)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、普安县、册亨县、晴隆县、兴仁市、兴义市、贞丰县、安龙县)

榆林市(横山区、吴堡县、靖边县、绥德县、榆阳区、米脂县、府谷县、定边县、神木市、清涧县、子洲县、佳县)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、奎屯市、伊宁县、新源县、霍城县、霍尔果斯市、尼勒克县、伊宁市、巩留县)包头市(东河区、石拐区、九原区、昆都仑区、固阳县、青山区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗)

锡林郭勒盟(锡林浩特市、太仆寺旗、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、镶黄旗、正镶白旗、二连浩特市、苏尼特左旗、多伦县)  南宁市(武鸣区、西乡塘区、上林县、隆安县、兴宁区、良庆区、邕宁区、马山县、青秀区、宾阳县、横州市、江南区)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、瑞丽市、陇川县、盈江县)

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

衡水市(武强县、景县、阜城县、深州市、故城县、安平县、桃城区、武邑县、枣强县、饶阳县、冀州区)威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)

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

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

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

阿里地区(改则县、日土县、革吉县、噶尔县、普兰县、措勤县、札达县)

娄底市(新化县、娄星区、冷水江市、双峰县、涟源市)

荆州市(石首市、松滋市、洪湖市、沙市区、公安县、监利市、荆州区、江陵县)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、利通区、同心县、盐池县)

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

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

九江市(彭泽县、德安县、都昌县、柴桑区、庐山市、武宁县、永修县、浔阳区、共青城市、濂溪区、修水县、瑞昌市、湖口县)

菏泽市(鄄城县、曹县、单县、东明县、巨野县、郓城县、成武县、牡丹区、定陶区)

惠州市(惠东县、惠城区、博罗县、惠阳区、龙门县)

郴州市(安仁县、苏仙区、宜章县、桂阳县、桂东县、临武县、北湖区、资兴市、永兴县、汝城县、嘉禾县)

长春市(双阳区、榆树市、德惠市、宽城区、九台区、绿园区、南关区、二道区、公主岭市、农安县、朝阳区)

安庆市(宜秀区、宿松县、岳西县、怀宁县、望江县、大观区、桐城市、太湖县、潜山市、迎江区)

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

　　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）