国模傲雷炮轰图150p-背后隐藏的故事与深层次思考
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来宾市(金秀瑶族自治县、武宣县、象州县、兴宾区、合山市、忻城县)
本溪市(平山区、明山区、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县)
威海市(乳山市、文登区、荣成市、环翠区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
通辽市(奈曼旗、科尔沁区、库伦旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、霍林郭勒市)
周口市(川汇区、沈丘县、淮阳区、郸城县、鹿邑县、太康县、扶沟县、西华县、项城市、商水县)
杭州市(建德市、淳安县、滨江区、上城区、富阳区、西湖区、临安区、钱塘区、桐庐县、余杭区、拱墅区、临平区、萧山区)
益阳市(资阳区、桃江县、赫山区、南县、沅江市、安化县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、囊谦县、治多县、玉树市、称多县)
平顶山市(宝丰县、卫东区、新华区、鲁山县、汝州市、舞钢市、叶县、石龙区、湛河区、郏县)
安康市(紫阳县、平利县、汉滨区、旬阳市、镇坪县、白河县、岚皋县、石泉县、宁陕县、汉阴县)
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、五原县、临河区、乌拉特前旗、乌拉特后旗、磴口县)
武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)
那曲市(比如县、申扎县、巴青县、聂荣县、尼玛县、安多县、色尼区、嘉黎县、索县、班戈县、双湖县)
福州市(马尾区、闽侯县、闽清县、连江县、长乐区、鼓楼区、台江区、罗源县、仓山区、平潭县、福清市、永泰县、晋安区)
茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)
临沧市(临翔区、永德县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、镇康县、沧源佤族自治县)
扬州市(仪征市、邗江区、江都区、广陵区、宝应县、高邮市)
济源市
连云港市(赣榆区、灌南县、东海县、海州区、连云区、灌云县)
固原市(隆德县、彭阳县、西吉县、原州区、泾源县)
澳门特别行政区
攀枝花市(西区、东区、仁和区、米易县、盐边县)
泸州市(古蔺县、纳溪区、叙永县、龙马潭区、江阳区、合江县、泸县)
襄阳市(襄州区、南漳县、襄城区、保康县、宜城市、老河口市、樊城区、枣阳市、谷城县)
佳木斯市(东风区、向阳区、桦南县、抚远市、汤原县、同江市、富锦市、前进区、桦川县、郊区)
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亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)
贵阳市(云岩区、乌当区、观山湖区、息烽县、清镇市、白云区、修文县、开阳县、南明区、花溪区)
抚州市(南丰县、崇仁县、金溪县、广昌县、宜黄县、资溪县、东乡区、临川区、乐安县、南城县、黎川县)
梧州市(苍梧县、藤县、万秀区、蒙山县、岑溪市、长洲区、龙圩区)
永州市(江华瑶族自治县、江永县、蓝山县、宁远县、道县、新田县、祁阳市、东安县、零陵区、冷水滩区、双牌县)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
文山壮族苗族自治州(砚山县、广南县、马关县、麻栗坡县、富宁县、文山市、丘北县、西畴县)
济南市(长清区、市中区、钢城区、济阳区、槐荫区、历下区、章丘区、商河县、历城区、平阴县、莱芜区、天桥区)
南宁市(邕宁区、良庆区、西乡塘区、青秀区、上林县、横州市、江南区、马山县、武鸣区、宾阳县、兴宁区、隆安县)
漳州市(东山县、漳浦县、诏安县、平和县、云霄县、长泰区、龙海区、芗城区、南靖县、龙文区、华安县)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、个旧市、元阳县、弥勒市、河口瑶族自治县、石屏县、绿春县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、开远市、蒙自市、建水县)
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大连市(瓦房店市、中山区、沙河口区、旅顺口区、普兰店区、甘井子区、金州区、庄河市、长海县、西岗区)
山南市(贡嘎县、洛扎县、桑日县、琼结县、隆子县、乃东区、浪卡子县、扎囊县、错那市、措美县、加查县、曲松县)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭东区、榕城区、揭西县)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、鹤峰县、建始县、巴东县、恩施市、咸丰县、宣恩县、利川市)
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庆阳市(合水县、宁县、镇原县、环县、华池县、正宁县、西峰区、庆城县)
甘南藏族自治州(玛曲县、夏河县、卓尼县、迭部县、舟曲县、碌曲县、临潭县、合作市)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)
莆田市(荔城区、仙游县、秀屿区、涵江区、城厢区)
新乡市(卫滨区、新乡县、凤泉区、获嘉县、长垣市、红旗区、原阳县、牧野区、延津县、卫辉市、辉县市、封丘县)
辽阳市(太子河区、灯塔市、弓长岭区、文圣区、白塔区、辽阳县、宏伟区)
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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”。腾讯研究院高级研究员陈楚仪在峰会上发表主题为《金融业大模型演进：从效率工具到价值引擎》的演讲，基于AI大模型在泛金融行业的发展与落地调研，为保险行业与AI融合发展提供深度洞察。
陈楚仪指出，自2024年大模型发布后，已全面渗透金融行业细分领域。从行业格局来看，我国形成“银行业主导、证券保险跟进、资管信托探索”的梯次发展态势，银行业凭借结构化数据储备和算力底座优势，在大模型应用中占据主体地位。在场景应用方面，呈现明显季度演化特征：一、二季度以场景渗透和内部试点为主，三、四季度随着效果验证，应用规模和项目量迎来爆发，目前行业进入ROI（投资回报率）验证和规模复制阶段。具体场景应用上，中国金融机构聚焦底层算力底座与AI应用，以代码助手、知识库检索、智能客服等提效场景应用最为广泛。
针对保险行业与AI融合，陈楚仪分析其面临数字化程度低、销售模式需革新、逆向选择、理赔难度大、保险精算数据获取成本高等痛点。她强调，大模型需与传统决策型AI、机器学习和小模型综合运用，才能在保险行业从负债端到资产端全流程发挥最大效力。目前，国内保险行业在大模型应用上更注重降本增效和流程优化，与海外机构侧重技术探索和复杂场景应用形成差异。
谈及落地难点，陈楚仪从多维度展开。技术层面，AI黑箱与幻觉现象难以根除，保险条款的专业性使其难以被现有推理和生成大模型完全解决；知识层面，缺乏专业知识图谱和企业私域知识库制约模型理解专业内容；数据与业务整合方面，存在数据问题以及与现有业务系统重构链接、维持模型输出稳定性的挑战；此外，投资回报率量化、行业监管政策和用户接受度也是关键影响因素。
在探讨DeepSeek等后推理范式演进对金融行业的影响时，陈楚仪表示，其通过算法和工程优化降低行业AI使用门槛，推动模型向强化学习推理范式转型，重塑科技企业信心。具体而言，DeepSeek加速释放大模型规模效应，扩展应用场景边际，支持决策类场景，重构算力成本曲线，使技术开源普惠中小机构。她同时提醒，传统机器学习模型在特定场景仍具优势，未来金融行业应用AI应结合大模型与传统模型，提升投资回报。
展望未来，陈楚仪提出多个趋势方向。政策层面，AI落地可围绕金融“五篇大文章”细分领域提效；技术应用上，Agent及智能体AI生态值得关注，尤其在保险领域，智能体编排和多智能体协作或成重要发展方向。风险方面，需警惕模型趋同带来的竞争压力、同质化引发的系统性风险，完善RIO评价机制，应对数据安全合规与组织重构挑战。
为此，陈楚仪提出四点建议：强化以ROI为主导的内部验证机制；推动分层机构构建，鼓励中小机构与第三方合作；完善数据治理与安全保障体系；关注Agent和智能体AI在金融行业的落地，抢占发展先机。
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