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广州市(从化区、黄埔区、番禺区、越秀区、白云区、海珠区、花都区、天河区、南沙区、荔湾区、增城区)
郴州市(永兴县、北湖区、桂东县、苏仙区、汝城县、资兴市、桂阳县、临武县、宜章县、嘉禾县、安仁县)
长治市(壶关县、平顺县、沁县、武乡县、上党区、黎城县、长子县、潞城区、屯留区、潞州区、沁源县、襄垣县)
芜湖市(繁昌区、镜湖区、湾沚区、南陵县、鸠江区、弋江区、无为市)
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、丰镇市、卓资县、商都县、集宁区、四子王旗、化德县、凉城县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、兴和县)
新余市(渝水区、分宜县)
福州市(罗源县、晋安区、长乐区、平潭县、马尾区、仓山区、闽清县、闽侯县、连江县、鼓楼区、台江区、永泰县、福清市)
德阳市(什邡市、旌阳区、罗江区、广汉市、中江县、绵竹市)
保山市(腾冲市、隆阳区、龙陵县、昌宁县、施甸县)
舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)
蚌埠市(蚌山区、龙子湖区、固镇县、淮上区、五河县、怀远县、禹会区)
临沂市(平邑县、莒南县、郯城县、罗庄区、蒙阴县、兰山区、费县、沂水县、河东区、兰陵县、临沭县、沂南县)
洛阳市(老城区、伊川县、新安县、洛宁县、西工区、嵩县、栾川县、偃师区、瀍河回族区、宜阳县、洛龙区、孟津区、涧西区、汝阳县)
天津市(静海区、宝坻区、东丽区、红桥区、北辰区、滨海新区、河东区、津南区、蓟州区、河西区、和平区、西青区、河北区、南开区、武清区、宁河区)
七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)
丹东市(宽甸满族自治县、东港市、元宝区、凤城市、振安区、振兴区)
重庆市(奉节县、万州区、大渡口区、石柱土家族自治县、潼南区、忠县、九龙坡区、彭水苗族土家族自治县、渝北区、南川区、巴南区、北碚区、武隆区、长寿区、城口县、丰都县、云阳县、綦江区、沙坪坝区、涪陵区、大足区、开州区、渝中区、酉阳土家族苗族自治县、巫山县、南岸区、铜梁区、江津区、江北区、璧山区、永川区、荣昌区、黔江区、垫江县、秀山土家族苗族自治县、梁平区、巫溪县、合川区)
池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)
连云港市(灌云县、海州区、连云区、赣榆区、灌南县、东海县)
莆田市(秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区、仙游县)
兰州市(榆中县、西固区、皋兰县、七里河区、城关区、红古区、安宁区、永登县)
雅安市(汉源县、雨城区、天全县、名山区、荥经县、石棉县、宝兴县、芦山县)
随州市(曾都区、广水市、随县)
天水市(清水县、秦州区、甘谷县、麦积区、秦安县、张家川回族自治县、武山县)
张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、高台县、临泽县、民乐县)
阿里地区(措勤县、日土县、改则县、札达县、革吉县、噶尔县、普兰县)
秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、青龙满族自治县、海港区、山海关区、抚宁区、北戴河区)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、保靖县、龙山县、凤凰县、泸溪县、永顺县、花垣县、吉首市)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、马尔康市、茂县、理县、黑水县、小金县、金川县、阿坝县、松潘县、九寨沟县、若尔盖县、汶川县、红原县)
昭通市(镇雄县、鲁甸县、水富市、盐津县、彝良县、大关县、昭阳区、绥江县、巧家县、永善县、威信县)
枣庄市(山亭区、台儿庄区、市中区、峄城区、薛城区、滕州市)
内江市(威远县、市中区、资中县、隆昌市、东兴区)
杭州市(钱塘区、临安区、滨江区、拱墅区、临平区、上城区、桐庐县、萧山区、富阳区、余杭区、淳安县、西湖区、建德市)
玉林市(陆川县、玉州区、福绵区、容县、北流市、兴业县、博白县)
张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)
果洛藏族自治州(班玛县、甘德县、玛多县、久治县、达日县、玛沁县)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)
鸡西市(梨树区、城子河区、鸡冠区、密山市、虎林市、恒山区、麻山区、鸡东县、滴道区)
大庆市(林甸县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、大同区、红岗区、萨尔图区、龙凤区、肇州县)
延边朝鲜族自治州(敦化市、龙井市、延吉市、图们市、安图县、汪清县、珲春市、和龙市)
海东市(互助土族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、平安区)
宁夏回族自治区
丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区)
丽水市(遂昌县、缙云县、莲都区、青田县、龙泉市、庆元县、松阳县、景宁畲族自治县、云和县)
汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)
玉树藏族自治州(称多县、杂多县、玉树市、囊谦县、治多县、曲麻莱县)
大同市(浑源县、平城区、阳高县、左云县、灵丘县、新荣区、天镇县、广灵县、云冈区、云州区)
岳阳市(华容县、湘阴县、平江县、汨罗市、临湘市、君山区、岳阳县、岳阳楼区、云溪区)
宿迁市(宿豫区、泗洪县、泗阳县、宿城区、沭阳县)
东营市(东营区、河口区、广饶县、垦利区、利津县)
景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)
广西壮族自治区
鄂尔多斯市(东胜区、乌审旗、达拉特旗、鄂托克前旗、准格尔旗、康巴什区、杭锦旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗)
六安市(金安区、霍邱县、裕安区、霍山县、舒城县、叶集区、金寨县)
赤峰市(喀喇沁旗、巴林右旗、克什克腾旗、翁牛特旗、敖汉旗、红山区、宁城县、阿鲁科尔沁旗、元宝山区、松山区、林西县、巴林左旗)
泸州市(龙马潭区、泸县、叙永县、古蔺县、纳溪区、合江县、江阳区)
潍坊市(奎文区、昌邑市、诸城市、坊子区、安丘市、高密市、临朐县、寒亭区、寿光市、昌乐县、潍城区、青州市)
青岛市(市南区、即墨区、城阳区、莱西市、平度市、市北区、李沧区、黄岛区、崂山区、胶州市)
十堰市(房县、茅箭区、张湾区、竹溪县、郧阳区、竹山县、郧西县、丹江口市)
三沙市(西沙区、南沙区)
贵阳市(息烽县、修文县、花溪区、云岩区、乌当区、南明区、白云区、开阳县、清镇市、观山湖区)
德州市(德城区、平原县、宁津县、禹城市、夏津县、临邑县、庆云县、武城县、陵城区、齐河县、乐陵市)
黄山市(屯溪区、休宁县、歙县、黄山区、徽州区、黟县、祁门县)
阳泉市(盂县、平定县、矿区、郊区、城区)
安顺市(西秀区、普定县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)
宿州市(灵璧县、埇桥区、萧县、砀山县、泗县)
达州市(宣汉县、万源市、开江县、大竹县、达川区、通川区、渠县)
佛山市(三水区、高明区、顺德区、南海区、禅城区)
湖州市(南浔区、吴兴区、安吉县、长兴县、德清县)
武汉市(江岸区、江夏区、汉阳区、东西湖区、武昌区、洪山区、汉南区、江汉区、硚口区、青山区、黄陂区、蔡甸区、新洲区)
阿勒泰地区(布尔津县、阿勒泰市、哈巴河县、吉木乃县、青河县、福海县、富蕴县)
宜春市(丰城市、樟树市、万载县、奉新县、铜鼓县、袁州区、高安市、靖安县、宜丰县、上高县)
松原市(长岭县、乾安县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
永州市(宁远县、江永县、双牌县、蓝山县、江华瑶族自治县、零陵区、祁阳市、冷水滩区、东安县、新田县、道县)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海盐县、嘉善县、桐乡市、平湖市、海宁市)
泉州市(丰泽区、惠安县、安溪县、晋江市、永春县、南安市、金门县、德化县、洛江区、泉港区、石狮市、鲤城区)
西藏自治区
通化市(通化县、辉南县、梅河口市、东昌区、二道江区、集安市、柳河县)
萍乡市(上栗县、莲花县、芦溪县、湘东区、安源区)
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盐城市(亭湖区、盐都区、滨海县、建湖县、东台市、射阳县、阜宁县、响水县、大丰区)
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玉溪市(新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、江川区、华宁县、通海县、红塔区、易门县、澄江市)
西安市(莲湖区、新城区、未央区、鄠邑区、碑林区、灞桥区、长安区、蓝田县、周至县、高陵区、临潼区、雁塔区、阎良区)
巴中市(南江县、恩阳区、巴州区、通江县、平昌县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
运城市(新绛县、平陆县、永济市、盐湖区、夏县、河津市、临猗县、垣曲县、闻喜县、万荣县、芮城县、稷山县、绛县)
常德市(临澧县、武陵区、安乡县、澧县、汉寿县、津市市、石门县、鼎城区、桃源县)
合肥市(肥西县、瑶海区、庐阳区、包河区、巢湖市、肥东县、庐江县、蜀山区、长丰县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、都兰县、茫崖市、天峻县、德令哈市、格尔木市)
漯河市(召陵区、郾城区、舞阳县、源汇区、临颍县)
衡阳市(珠晖区、衡东县、耒阳市、衡南县、祁东县、南岳区、雁峰区、蒸湘区、常宁市、衡山县、衡阳县、石鼓区)
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肇庆市(广宁县、怀集县、四会市、封开县、鼎湖区、端州区、德庆县、高要区)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市、裕民县、额敏县、沙湾市)
银川市(灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县、永宁县、金凤区)
黄冈市(罗田县、麻城市、黄梅县、黄州区、蕲春县、团风县、浠水县、红安县、英山县、武穴市)
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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。
新闻结尾
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