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酒泉市(瓜州县、玉门市、肃州区、肃北蒙古族自治县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市)

廊坊市(大厂回族自治县、大城县、文安县、固安县、永清县、三河市、安次区、广阳区、霸州市、香河县)

舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)

巴中市(通江县、平昌县、南江县、恩阳区、巴州区)  咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、通山县、赤壁市、咸安区、通城县)

杭州市(临安区、桐庐县、拱墅区、钱塘区、上城区、滨江区、萧山区、余杭区、富阳区、建德市、临平区、西湖区、淳安县)

天水市(清水县、甘谷县、秦安县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、麦积区)

伊犁哈萨克自治州(奎屯市、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍城县、伊宁市、霍尔果斯市、伊宁县、新源县、巩留县、昭苏县)

衡阳市(珠晖区、衡南县、蒸湘区、衡东县、祁东县、常宁市、衡阳县、耒阳市、雁峰区、南岳区、石鼓区、衡山县)  昌吉回族自治州(奇台县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、呼图壁县、昌吉市、阜康市、玛纳斯县)

怀化市(沅陵县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、溆浦县、辰溪县、通道侗族自治县、会同县、中方县、芷江侗族自治县)

海南藏族自治州(同德县、贵德县、贵南县、兴海县、共和县)

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

黑河市(孙吴县、北安市、爱辉区、嫩江市、五大连池市、逊克县)

新疆维吾尔自治区

濮阳市(华龙区、清丰县、南乐县、濮阳县、台前县、范县)

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

岳阳市(湘阴县、岳阳县、云溪区、汨罗市、岳阳楼区、华容县、临湘市、平江县、君山区)

商丘市(夏邑县、民权县、虞城县、柘城县、永城市、梁园区、睢县、宁陵县、睢阳区)

玉林市(容县、北流市、博白县、陆川县、兴业县、玉州区、福绵区)

三沙市(南沙区、西沙区)

吴忠市(盐池县、同心县、红寺堡区、利通区、青铜峡市)

阿里地区(噶尔县、措勤县、改则县、普兰县、革吉县、札达县、日土县)

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

北海市(银海区、海城区、铁山港区、合浦县)

湘潭市(湘潭县、雨湖区、湘乡市、韶山市、岳塘区)

襄阳市(老河口市、南漳县、枣阳市、宜城市、樊城区、襄城区、保康县、谷城县、襄州区)

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

白山市(靖宇县、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市、江源区)

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乌兰察布市(兴和县、化德县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、卓资县、凉城县、集宁区、商都县、察哈尔右翼前旗、丰镇市、四子王旗)

漯河市(临颍县、召陵区、郾城区、舞阳县、源汇区)

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

日喀则市(亚东县、聂拉木县、定结县、仁布县、康马县、仲巴县、谢通门县、白朗县、昂仁县、岗巴县、桑珠孜区、萨嘎县、拉孜县、南木林县、萨迦县、吉隆县、江孜县、定日县)  宣城市(绩溪县、旌德县、郎溪县、泾县、宣州区、广德市、宁国市)

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

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

蚌埠市(禹会区、怀远县、蚌山区、龙子湖区、淮上区、五河县、固镇县)盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)

广安市(广安区、邻水县、武胜县、前锋区、华蓥市、岳池县)  保定市(博野县、涞水县、满城区、易县、容城县、徐水区、定兴县、清苑区、安新县、安国市、高阳县、涿州市、雄县、涞源县、竞秀区、唐县、定州市、曲阳县、望都县、高碑店市、顺平县、莲池区、蠡县、阜平县)

阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)

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

鄂尔多斯市(东胜区、达拉特旗、乌审旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗)兰州市(西固区、城关区、皋兰县、安宁区、红古区、榆中县、七里河区、永登县)

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

固原市(西吉县、泾源县、隆德县、原州区、彭阳县)

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

西宁市(城中区、城东区、城北区、湟源县、大通回族土族自治县、城西区、湟中区)

铜川市(印台区、耀州区、王益区、宜君县)

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

淮南市(谢家集区、田家庵区、大通区、潘集区、寿县、凤台县、八公山区)

邵阳市(邵阳县、洞口县、双清区、隆回县、北塔区、新宁县、新邵县、绥宁县、城步苗族自治县、大祥区、武冈市、邵东市)

延安市(洛川县、宝塔区、志丹县、子长市、黄陵县、甘泉县、黄龙县、宜川县、安塞区、延长县、延川县、富县、吴起县)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

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

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

贵阳市(云岩区、花溪区、开阳县、白云区、乌当区、息烽县、修文县、南明区、观山湖区、清镇市)

西安市(未央区、鄠邑区、莲湖区、临潼区、新城区、阎良区、雁塔区、高陵区、碑林区、周至县、长安区、灞桥区、蓝田县)

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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。