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汉中市(南郑区、佛坪县、略阳县、汉台区、西乡县、城固县、宁强县、镇巴县、留坝县、洋县、勉县)

济源市

佳木斯市(抚远市、桦川县、前进区、向阳区、同江市、郊区、汤原县、东风区、桦南县、富锦市)

黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县)  景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

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

红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、河口瑶族自治县、个旧市、建水县、绿春县、弥勒市、元阳县、红河县、开远市、屏边苗族自治县、石屏县、蒙自市)

廊坊市(大厂回族自治县、文安县、永清县、广阳区、固安县、三河市、大城县、香河县、安次区、霸州市)

鄂尔多斯市(康巴什区、乌审旗、杭锦旗、准格尔旗、东胜区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、达拉特旗)  厦门市(思明区、海沧区、湖里区、翔安区、同安区、集美区)

信阳市(固始县、新县、潢川县、浉河区、平桥区、光山县、淮滨县、罗山县、息县、商城县)

淄博市(博山区、高青县、淄川区、张店区、临淄区、周村区、桓台县、沂源县)

马鞍山市(和县、雨山区、含山县、博望区、花山区、当涂县)

北京市(门头沟区、丰台区、朝阳区、大兴区、海淀区、东城区、昌平区、西城区、房山区、石景山区、怀柔区、通州区、平谷区、密云区、顺义区、延庆区)

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

赣州市(全南县、会昌县、信丰县、赣县区、龙南市、于都县、南康区、安远县、石城县、崇义县、章贡区、定南县、上犹县、瑞金市、兴国县、宁都县、大余县、寻乌县)

五指山市(陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县、万宁市、文昌市、乐东黎族自治县、琼海市、定安县、临高县、东方市、保亭黎族苗族自治县、屯昌县)

淮安市(淮安区、洪泽区、金湖县、清江浦区、淮阴区、盱眙县、涟水县)

凉山彝族自治州(越西县、木里藏族自治县、昭觉县、普格县、德昌县、会理市、雷波县、西昌市、冕宁县、盐源县、宁南县、会东县、甘洛县、金阳县、喜德县、布拖县、美姑县)

贵阳市(云岩区、乌当区、开阳县、南明区、观山湖区、清镇市、花溪区、修文县、息烽县、白云区)

石家庄市(长安区、鹿泉区、灵寿县、井陉县、赵县、裕华区、桥西区、新乐市、赞皇县、新华区、晋州市、行唐县、井陉矿区、深泽县、无极县、平山县、藁城区、高邑县、辛集市、栾城区、元氏县、正定县)

儋州市

商洛市(商州区、丹凤县、山阳县、镇安县、商南县、洛南县、柞水县)

湖州市(德清县、安吉县、长兴县、吴兴区、南浔区)

佛山市(高明区、顺德区、禅城区、南海区、三水区)

宝鸡市(凤县、渭滨区、岐山县、太白县、眉县、金台区、千阳县、扶风县、陇县、陈仓区、麟游县、凤翔区)

西藏自治区

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

岳阳市(君山区、临湘市、云溪区、汨罗市、华容县、湘阴县、岳阳楼区、岳阳县、平江县)

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深圳市(龙岗区、宝安区、盐田区、罗湖区、福田区、南山区、龙华区、坪山区、光明区)

盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)

茂名市(信宜市、电白区、高州市、化州市、茂南区)

白城市(通榆县、洮北区、洮南市、镇赉县、大安市)  朝阳市(北票市、建平县、凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、双塔区)

东莞市

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、古丈县、吉首市、永顺县、龙山县、凤凰县、保靖县、花垣县)

菏泽市(单县、郓城县、巨野县、鄄城县、成武县、定陶区、东明县、牡丹区、曹县)沧州市(运河区、沧县、盐山县、孟村回族自治县、黄骅市、海兴县、吴桥县、任丘市、献县、南皮县、青县、河间市、新华区、泊头市、东光县、肃宁县)

黔东南苗族侗族自治州(凯里市、雷山县、施秉县、麻江县、天柱县、黎平县、黄平县、丹寨县、锦屏县、剑河县、榕江县、台江县、三穗县、岑巩县、镇远县、从江县)  荆门市(东宝区、京山市、掇刀区、沙洋县、钟祥市)

塔城地区(乌苏市、额敏县、沙湾市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、裕民县)

兰州市(安宁区、城关区、榆中县、永登县、七里河区、皋兰县、红古区、西固区)

河池市(金城江区、南丹县、宜州区、巴马瑶族自治县、凤山县、天峨县、东兰县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县)宣城市(泾县、旌德县、宣州区、广德市、宁国市、郎溪县、绩溪县)

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

石河子市(双河市、胡杨河市、新星市、阿拉尔市、可克达拉市、铁门关市、五家渠市、白杨市、图木舒克市、昆玉市、北屯市)

天水市(张家川回族自治县、武山县、清水县、秦州区、秦安县、甘谷县、麦积区)

泰州市(姜堰区、高港区、兴化市、海陵区、泰兴市、靖江市)

西安市(雁塔区、鄠邑区、莲湖区、周至县、灞桥区、阎良区、新城区、临潼区、蓝田县、高陵区、未央区、碑林区、长安区)

汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)

清远市(佛冈县、连山壮族瑶族自治县、英德市、清新区、清城区、连州市、连南瑶族自治县、阳山县)

阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)

眉山市(洪雅县、东坡区、仁寿县、彭山区、丹棱县、青神县)

阳泉市(郊区、平定县、城区、盂县、矿区)

自贡市(大安区、荣县、自流井区、沿滩区、富顺县、贡井区)

安阳市(殷都区、龙安区、文峰区、滑县、北关区、汤阴县、内黄县、安阳县、林州市)

三明市(宁化县、三元区、沙县区、尤溪县、明溪县、将乐县、清流县、泰宁县、建宁县、大田县、永安市)

内江市(东兴区、资中县、威远县、隆昌市、市中区)

烟台市(招远市、莱山区、福山区、栖霞市、蓬莱区、牟平区、龙口市、莱州市、莱阳市、海阳市、芝罘区)

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

　　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）