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

临沧市(凤庆县、云县、沧源佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、永德县、耿马傣族佤族自治县)

郑州市(二七区、登封市、中牟县、新郑市、荥阳市、惠济区、中原区、新密市、金水区、上街区、巩义市、管城回族区)

邢台市(清河县、沙河市、宁晋县、临西县、襄都区、南宫市、柏乡县、威县、信都区、南和区、隆尧县、平乡县、内丘县、临城县、新河县、广宗县、巨鹿县、任泽区)  新乡市(凤泉区、延津县、卫滨区、新乡县、封丘县、卫辉市、长垣市、获嘉县、原阳县、牧野区、辉县市、红旗区)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

齐齐哈尔市(富裕县、甘南县、泰来县、龙沙区、拜泉县、讷河市、铁锋区、龙江县、碾子山区、克东县、依安县、富拉尔基区、克山县、昂昂溪区、建华区、梅里斯达斡尔族区)儋州市

三亚市(吉阳区、天涯区、海棠区、崖州区)  河池市(天峨县、凤山县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、南丹县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、宜州区、金城江区)

新疆维吾尔自治区

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

肇庆市(鼎湖区、怀集县、广宁县、封开县、高要区、四会市、德庆县、端州区)

揭阳市(揭东区、榕城区、揭西县、普宁市、惠来县)

大连市(长海县、金州区、旅顺口区、西岗区、普兰店区、庄河市、沙河口区、中山区、瓦房店市、甘井子区)

景德镇市(昌江区、珠山区、乐平市、浮梁县)

茂名市(化州市、高州市、电白区、茂南区、信宜市)

巴中市(巴州区、恩阳区、南江县、通江县、平昌县)

吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、同心县、利通区)

临汾市(襄汾县、浮山县、隰县、安泽县、汾西县、曲沃县、吉县、尧都区、永和县、霍州市、古县、侯马市、洪洞县、翼城县、蒲县、大宁县、乡宁县)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

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

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

镇江市(扬中市、京口区、润州区、丹阳市、丹徒区、句容市)

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

朔州市(朔城区、应县、平鲁区、怀仁市、右玉县、山阴县)

伊春市(金林区、铁力市、汤旺县、伊美区、大箐山县、友好区、嘉荫县、乌翠区、丰林县、南岔县)

临夏回族自治州(康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、临夏县、东乡族自治县、广河县、临夏市、和政县)

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

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吉安市(青原区、吉安县、永新县、井冈山市、吉州区、新干县、安福县、永丰县、万安县、泰和县、吉水县、峡江县、遂川县)

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

青岛市(平度市、胶州市、崂山区、城阳区、黄岛区、即墨区、市北区、李沧区、市南区、莱西市)

济宁市(金乡县、兖州区、鱼台县、泗水县、任城区、嘉祥县、汶上县、梁山县、邹城市、曲阜市、微山县)  淄博市(沂源县、博山区、高青县、桓台县、张店区、临淄区、淄川区、周村区)

通化市(柳河县、通化县、梅河口市、集安市、二道江区、东昌区、辉南县)

娄底市(双峰县、冷水江市、涟源市、新化县、娄星区)

巴彦淖尔市(磴口县、杭锦后旗、临河区、五原县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗)兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市)

漳州市(芗城区、华安县、长泰区、漳浦县、龙文区、云霄县、南靖县、东山县、龙海区、诏安县、平和县)  漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区)

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

达州市(万源市、开江县、达川区、渠县、大竹县、宣汉县、通川区)

山南市(扎囊县、隆子县、琼结县、浪卡子县、曲松县、贡嘎县、加查县、桑日县、错那市、洛扎县、乃东区、措美县)海南藏族自治州(贵德县、同德县、贵南县、共和县、兴海县)

盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)

鸡西市(鸡东县、麻山区、滴道区、恒山区、密山市、虎林市、城子河区、梨树区、鸡冠区)

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

泉州市(安溪县、晋江市、鲤城区、泉港区、南安市、石狮市、洛江区、金门县、德化县、惠安县、丰泽区、永春县)

舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)

阜阳市(颍泉区、颍东区、颍上县、太和县、阜南县、临泉县、界首市、颍州区)

连云港市(赣榆区、灌云县、海州区、灌南县、东海县、连云区)

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

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

鹤壁市(鹤山区、浚县、淇滨区、山城区、淇县)

韶关市(乐昌市、南雄市、曲江区、武江区、翁源县、乳源瑶族自治县、始兴县、浈江区、仁化县、新丰县)

甘南藏族自治州(夏河县、迭部县、合作市、舟曲县、卓尼县、碌曲县、玛曲县、临潭县)

贵港市(覃塘区、港北区、平南县、港南区、桂平市)

六盘水市(钟山区、盘州市、水城区、六枝特区)

丽水市(景宁畲族自治县、庆元县、云和县、缙云县、龙泉市、遂昌县、松阳县、青田县、莲都区)

开封市(杞县、通许县、禹王台区、龙亭区、顺河回族区、祥符区、鼓楼区、兰考县、尉氏县)

　　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）