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酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、瓜州县、肃州区、玉门市、敦煌市、肃北蒙古族自治县)
保定市(雄县、顺平县、涞水县、定州市、满城区、唐县、阜平县、莲池区、徐水区、易县、望都县、涿州市、清苑区、高碑店市、竞秀区、蠡县、定兴县、容城县、安国市、博野县、涞源县、安新县、高阳县、曲阳县)
盐城市(大丰区、射阳县、亭湖区、响水县、滨海县、建湖县、盐都区、阜宁县、东台市)
宜春市(袁州区、宜丰县、靖安县、上高县、铜鼓县、樟树市、高安市、万载县、奉新县、丰城市)
海东市(化隆回族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、乐都区)
长沙市(望城区、天心区、芙蓉区、浏阳市、开福区、宁乡市、长沙县、岳麓区、雨花区)
淮安市(淮安区、涟水县、金湖县、清江浦区、淮阴区、洪泽区、盱眙县)
宣城市(郎溪县、宁国市、宣州区、泾县、广德市、旌德县、绩溪县)
韶关市(乐昌市、乳源瑶族自治县、始兴县、新丰县、浈江区、曲江区、仁化县、武江区、翁源县、南雄市)
亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)
桂林市(荔浦市、七星区、灵川县、永福县、象山区、资源县、恭城瑶族自治县、临桂区、灌阳县、全州县、平乐县、兴安县、龙胜各族自治县、雁山区、阳朔县、叠彩区、秀峰区)
大理白族自治州(宾川县、大理市、洱源县、永平县、弥渡县、祥云县、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、云龙县、南涧彝族自治县、鹤庆县、剑川县)
达州市(宣汉县、渠县、通川区、开江县、万源市、达川区、大竹县)
南宁市(兴宁区、隆安县、武鸣区、马山县、西乡塘区、横州市、良庆区、邕宁区、青秀区、江南区、宾阳县、上林县)
荆州市(洪湖市、沙市区、公安县、松滋市、监利市、荆州区、石首市、江陵县)
湖州市(长兴县、南浔区、德清县、吴兴区、安吉县)
湘潭市(湘潭县、岳塘区、湘乡市、韶山市、雨湖区)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、多伦县、太仆寺旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正蓝旗)
丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县、华坪县)
武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)
新乡市(凤泉区、卫滨区、牧野区、延津县、辉县市、获嘉县、长垣市、封丘县、新乡县、卫辉市、红旗区、原阳县)
泰州市(高港区、泰兴市、海陵区、兴化市、姜堰区、靖江市)
百色市(靖西市、右江区、乐业县、平果市、德保县、隆林各族自治县、凌云县、田林县、田东县、田阳区、那坡县、西林县)
南昌市(东湖区、安义县、新建区、红谷滩区、南昌县、进贤县、青山湖区、西湖区、青云谱区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
聊城市(东阿县、高唐县、莘县、临清市、冠县、阳谷县、茌平区、东昌府区)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、贵南县、同德县)
常德市(汉寿县、临澧县、鼎城区、安乡县、武陵区、石门县、澧县、桃源县、津市市)
德阳市(绵竹市、中江县、罗江区、旌阳区、广汉市、什邡市)
澳门特别行政区
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、扶余市、乾安县)
茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
内江市(市中区、东兴区、隆昌市、威远县、资中县)
临夏回族自治州(康乐县、东乡族自治县、临夏县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、广河县、和政县)
池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
济宁市(汶上县、任城区、邹城市、鱼台县、金乡县、微山县、曲阜市、兖州区、梁山县、泗水县、嘉祥县)
青岛市(胶州市、平度市、李沧区、即墨区、莱西市、市南区、崂山区、黄岛区、城阳区、市北区)
兰州市(红古区、安宁区、榆中县、皋兰县、永登县、西固区、七里河区、城关区)
东营市(广饶县、东营区、垦利区、利津县、河口区)
随州市(广水市、曾都区、随县)
凉山彝族自治州(金阳县、宁南县、雷波县、冕宁县、喜德县、德昌县、会东县、木里藏族自治县、昭觉县、盐源县、越西县、普格县、布拖县、甘洛县、西昌市、会理市、美姑县)
辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)
沈阳市(于洪区、法库县、和平区、辽中区、铁西区、沈河区、康平县、苏家屯区、沈北新区、大东区、皇姑区、新民市、浑南区)
孝感市(安陆市、汉川市、大悟县、孝南区、云梦县、应城市、孝昌县)
无锡市(锡山区、滨湖区、宜兴市、惠山区、梁溪区、新吴区、江阴市)
台州市(玉环市、椒江区、路桥区、临海市、黄岩区、三门县、温岭市、仙居县、天台县)
河池市(天峨县、南丹县、巴马瑶族自治县、宜州区、都安瑶族自治县、东兰县、环江毛南族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、凤山县、罗城仫佬族自治县)
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太原市(娄烦县、清徐县、古交市、迎泽区、小店区、杏花岭区、阳曲县、万柏林区、晋源区、尖草坪区)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、根河市、扎兰屯市、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、阿荣旗、海拉尔区、扎赉诺尔区、满洲里市)
广元市(利州区、剑阁县、旺苍县、朝天区、青川县、昭化区、苍溪县)
楚雄彝族自治州(永仁县、双柏县、武定县、牟定县、禄丰市、南华县、楚雄市、大姚县、元谋县、姚安县)
玉溪市(华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、红塔区、江川区、易门县、澄江市、通海县、峨山彝族自治县)
嘉峪关市
阜阳市(界首市、阜南县、颍东区、临泉县、颍州区、颍泉区、太和县、颍上县)
咸宁市(通山县、崇阳县、通城县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市)
常州市(金坛区、溧阳市、新北区、天宁区、钟楼区、武进区)
温州市(永嘉县、泰顺县、文成县、苍南县、乐清市、龙港市、平阳县、瑞安市、龙湾区、鹿城区、瓯海区、洞头区)
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潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
泰安市(肥城市、东平县、岱岳区、泰山区、新泰市、宁阳县)
遵义市(汇川区、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、余庆县、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、正安县、习水县、桐梓县、红花岗区、播州区、绥阳县、赤水市)
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果洛藏族自治州(久治县、甘德县、班玛县、达日县、玛多县、玛沁县)
海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、都兰县、茫崖市、德令哈市、天峻县、乌兰县)
榆林市(子洲县、定边县、横山区、神木市、绥德县、米脂县、吴堡县、府谷县、榆阳区、靖边县、佳县、清涧县)
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黔西南布依族苗族自治州(普安县、册亨县、安龙县、兴义市、兴仁市、望谟县、贞丰县、晴隆县)
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上饶市(余干县、婺源县、广丰区、弋阳县、德兴市、铅山县、玉山县、信州区、万年县、广信区、鄱阳县、横峰县)
石家庄市(高邑县、长安区、栾城区、新华区、无极县、鹿泉区、赵县、辛集市、深泽县、正定县、平山县、裕华区、晋州市、行唐县、桥西区、赞皇县、井陉矿区、藁城区、灵寿县、新乐市、井陉县、元氏县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
那曲市(申扎县、索县、嘉黎县、班戈县、安多县、双湖县、巴青县、比如县、尼玛县、色尼区、聂荣县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)
丽水市(遂昌县、龙泉市、庆元县、莲都区、松阳县、云和县、青田县、缙云县、景宁畲族自治县)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭东区、榕城区、揭西县)
烟台市(蓬莱区、莱阳市、芝罘区、海阳市、牟平区、龙口市、福山区、莱州市、招远市、莱山区、栖霞市)
新余市(分宜县、渝水区)
永州市(江永县、祁阳市、零陵区、新田县、江华瑶族自治县、双牌县、道县、东安县、宁远县、蓝山县、冷水滩区)
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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