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汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县) 阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、哈巴河县、阿勒泰市、青河县、福海县、吉木乃县)
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梅州市(蕉岭县、平远县、丰顺县、梅江区、大埔县、五华县、梅县区、兴宁市)达州市(开江县、宣汉县、万源市、达川区、渠县、通川区、大竹县)
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永州市(道县、双牌县、零陵区、冷水滩区、祁阳市、宁远县、蓝山县、江华瑶族自治县、新田县、东安县、江永县)
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淮南市(大通区、谢家集区、凤台县、潘集区、八公山区、寿县、田家庵区)
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赤峰市(克什克腾旗、喀喇沁旗、元宝山区、翁牛特旗、松山区、巴林右旗、巴林左旗、宁城县、敖汉旗、林西县、红山区、阿鲁科尔沁旗)
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岳阳市(临湘市、岳阳楼区、君山区、华容县、湘阴县、岳阳县、云溪区、平江县、汨罗市)
大理白族自治州(大理市、宾川县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、剑川县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、永平县、祥云县、洱源县、云龙县、弥渡县)
临夏回族自治州(广河县、东乡族自治县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县、和政县、临夏市)
东莞市 南昌市(安义县、青山湖区、东湖区、红谷滩区、西湖区、进贤县、新建区、南昌县、青云谱区)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、普定县)
眉山市(东坡区、洪雅县、彭山区、丹棱县、青神县、仁寿县)
邵阳市(新宁县、隆回县、邵阳县、武冈市、绥宁县、邵东市、新邵县、双清区、城步苗族自治县、大祥区、洞口县、北塔区)黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、克东县、依安县、龙江县、泰来县、碾子山区、铁锋区、讷河市、建华区、富裕县、克山县、梅里斯达斡尔族区、甘南县、拜泉县、富拉尔基区、龙沙区) 济南市(钢城区、商河县、济阳区、历下区、市中区、长清区、章丘区、平阴县、莱芜区、历城区、天桥区、槐荫区)
鞍山市(岫岩满族自治县、铁西区、千山区、立山区、台安县、铁东区、海城市)
西宁市(城北区、湟中区、大通回族土族自治县、城东区、城中区、湟源县、城西区)
张家口市(赤城县、怀安县、下花园区、康保县、阳原县、尚义县、宣化区、万全区、桥西区、涿鹿县、怀来县、崇礼区、蔚县、沽源县、张北县、桥东区)六安市(叶集区、霍邱县、金寨县、裕安区、舒城县、霍山县、金安区)
大连市(旅顺口区、长海县、普兰店区、甘井子区、金州区、沙河口区、中山区、瓦房店市、庄河市、西岗区)
白山市(靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区、临江市、浑江区)
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泰州市(海陵区、姜堰区、泰兴市、兴化市、高港区、靖江市)
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徐州市(睢宁县、鼓楼区、云龙区、铜山区、邳州市、贾汪区、泉山区、沛县、丰县、新沂市)
商丘市(柘城县、民权县、睢阳区、夏邑县、虞城县、永城市、宁陵县、梁园区、睢县)
厦门市(翔安区、集美区、海沧区、同安区、湖里区、思明区)
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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,当前我国人工智能发展的总体态势良好,正处在加强人工智能布局、加快数字化智能化转型的历史机遇期。同时也要清醒看到,人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题不容忽视。对这些风险挑战不容忽视,保险业在推进AI应用的过程中,必须将其纳入全面风险管理体系。2023年8月,网信办等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》,明确要求生成式AI服务提供者需建立数据合规、算法透明、生成内容管理等六大机制,国家金融监督管理总局强调,AI应用需要技术中立原则,重点防范数据滥用与算法歧视。
第一、数据质量和隐私保护方面。严格依据法律法规和监管要求有序推进AI应用,避免可能的法律风险。保险企业需要建立健全的数据质量管理体系,对外部数据源进行筛选和清洗,确保数据的准确性和可信度。要在保障安全和隐私前提下,推动金融与公共服务领域信息互联互通,释放数据要素潜能。通过采用加密和匿名化等技术,保护用户的隐私。与用户建立透明的数据共享机制,让用户清楚地知道他们的数据将如何被使用,并给予用户选择权。同时关注数据污染。保险机构每天处理海量数据和复杂的交易,信息的准确性和可靠性至关重要。如果虚假信息被灌入训练模型,有可能污染模型的训练数据。一旦部署到风险分析、承保理赔、精算定价、资产配置当中,可能会引发连锁反应,造成难以估量的损失。
第二、对人工智能应用过程中产生的新风险进行前瞻性和预测性的防控。一是加强流程管理和人工干预,避免可能的操作风险。人工智能工具是根据过去的数据进行训练的,可能无法准确反映现实和预测未来,输出的结果存在不可解释性,难以追溯;训练数据中的偏差会导致算法输出的不公平或错误;人工智能驱动的高频交易提升市场反应速度的同时,也放大了波动性。当多数人工智能策略采用相似风险模型时,这种同质化响应可能会加速放大负面反馈循环,进而加剧市场的脆弱性。因此在模型训练中,一方面,企业要严格限定共享数据范围,通过防火墙制度的建立,保障数据安全;要对信息安全加强管理和监测,及时发现安全隐患。同时监管部门要明确界定数据所有权的归属、加强跨行业交叉风险的识别与预警,防范人工智能可能带来的系统性运营风险,警惕并及时防范、控制人工智能带来的新风险。
第三、提高监管工作科学性。保险科技已经深入影响保险服务范式、风险定价机制和风险管控模式。监管机构要适应新变化,密切关注人工智能技术在行业的应用动态,增强对智能算法风险的穿透式分析能力,健全智能算法的规则制度,提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性,确保监管精准、适度、灵活、高效。一方面监管部门要利用人工智能技术等提升监管效能,把握保险业发展的脉搏,大力推动保险科技的发展;另一方面要加强对行业主体关键环节风险防控、信息披露、信息安全保护、算法的监管,避免“模型幻觉”“算法歧视”,避免出现“大数据杀熟”等违背科技伦理的行为,完善消费者权益的科技保护机制。既不能让监管成为行业发展的制约,也不能让保险科技的发展成为一匹脱缰的野马。可惜鉴“沙盒监管”的监管模式,在严格控制风险影响范围的同时,做好科技保险监管的顶层设计工作,促进新技术的落地应用。