重生之生香艳宠h：畅享热血冒险，感受魂师世界的魅力与激情！
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佛山市(三水区、顺德区、南海区、高明区、禅城区)
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伊犁哈萨克自治州(伊宁市、新源县、伊宁县、特克斯县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、霍尔果斯市、巩留县、奎屯市、尼勒克县)
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湘西土家族苗族自治州(泸溪县、永顺县、凤凰县、保靖县、龙山县、吉首市、花垣县、古丈县)
克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)
铜陵市(枞阳县、义安区、铜官区、郊区)
泸州市(合江县、泸县、龙马潭区、江阳区、叙永县、古蔺县、纳溪区)
九江市(德安县、濂溪区、湖口县、柴桑区、彭泽县、修水县、都昌县、共青城市、永修县、瑞昌市、庐山市、武宁县、浔阳区)
白山市(抚松县、靖宇县、临江市、浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县)
汉中市(镇巴县、洋县、佛坪县、勉县、略阳县、城固县、宁强县、汉台区、南郑区、留坝县、西乡县)
蚌埠市(五河县、禹会区、淮上区、怀远县、蚌山区、龙子湖区、固镇县)
唐山市(古冶区、滦南县、滦州市、丰南区、迁安市、丰润区、迁西县、路北区、乐亭县、曹妃甸区、玉田县、遵化市、开平区、路南区)
六安市(裕安区、舒城县、叶集区、金安区、金寨县、霍邱县、霍山县)
三亚市(天涯区、崖州区、海棠区、吉阳区)
澳门特别行政区
辽阳市(太子河区、灯塔市、白塔区、弓长岭区、文圣区、辽阳县、宏伟区)
南通市(通州区、启东市、海安市、海门区、崇川区、如皋市、如东县)
苏州市(姑苏区、相城区、太仓市、吴中区、吴江区、虎丘区、昆山市、常熟市、张家港市)
那曲市(聂荣县、比如县、申扎县、索县、双湖县、安多县、班戈县、嘉黎县、色尼区、巴青县、尼玛县)
襄阳市(谷城县、樊城区、南漳县、枣阳市、保康县、襄城区、宜城市、老河口市、襄州区)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、兴仁市、普安县、册亨县、兴义市、晴隆县、贞丰县、望谟县)
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楚雄彝族自治州(双柏县、元谋县、永仁县、大姚县、牟定县、姚安县、禄丰市、南华县、武定县、楚雄市)
南宁市(武鸣区、青秀区、良庆区、西乡塘区、隆安县、横州市、邕宁区、上林县、江南区、宾阳县、兴宁区、马山县)
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益阳市(桃江县、赫山区、南县、沅江市、安化县、资阳区)
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桂林市(雁山区、资源县、荔浦市、灵川县、兴安县、秀峰区、灌阳县、龙胜各族自治县、七星区、永福县、平乐县、阳朔县、临桂区、恭城瑶族自治县、象山区、全州县、叠彩区)
果洛藏族自治州(达日县、久治县、甘德县、玛沁县、班玛县、玛多县)
延边朝鲜族自治州(延吉市、和龙市、龙井市、敦化市、图们市、汪清县、安图县、珲春市)
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池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)
眉山市(仁寿县、洪雅县、彭山区、青神县、东坡区、丹棱县)
凉山彝族自治州(冕宁县、布拖县、普格县、德昌县、甘洛县、昭觉县、木里藏族自治县、雷波县、喜德县、会理市、盐源县、越西县、西昌市、会东县、美姑县、金阳县、宁南县)
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阿里地区(日土县、改则县、普兰县、革吉县、措勤县、札达县、噶尔县)
芜湖市(南陵县、弋江区、繁昌区、湾沚区、无为市、镜湖区、鸠江区)
保定市(徐水区、涞水县、高碑店市、定州市、涿州市、涞源县、顺平县、竞秀区、高阳县、安新县、蠡县、雄县、唐县、清苑区、定兴县、满城区、莲池区、曲阳县、安国市、望都县、阜平县、博野县、易县、容城县)
东莞市
通辽市(扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、开鲁县、霍林郭勒市)
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朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、凌源市、双塔区、建平县、北票市、朝阳县)
十堰市(丹江口市、郧阳区、竹溪县、茅箭区、房县、竹山县、张湾区、郧西县)
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兴安盟(科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗)
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，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。
对此，梁涛重点指出了三个方面：
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。
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