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徐州市(铜山区、新沂市、丰县、贾汪区、沛县、云龙区、睢宁县、泉山区、鼓楼区、邳州市)

衢州市(柯城区、龙游县、常山县、江山市、衢江区、开化县)

温州市(龙港市、文成县、苍南县、永嘉县、龙湾区、瑞安市、乐清市、洞头区、平阳县、鹿城区、泰顺县、瓯海区)

保山市(施甸县、龙陵县、昌宁县、隆阳区、腾冲市)  宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县)

海南藏族自治州(同德县、共和县、兴海县、贵德县、贵南县)

天水市(甘谷县、清水县、武山县、麦积区、张家川回族自治县、秦州区、秦安县)

嘉兴市(平湖市、秀洲区、嘉善县、海宁市、南湖区、桐乡市、海盐县)

株洲市(渌口区、石峰区、炎陵县、荷塘区、芦淞区、茶陵县、攸县、醴陵市、天元区)  安顺市(西秀区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

杭州市(桐庐县、建德市、临安区、萧山区、钱塘区、滨江区、西湖区、临平区、余杭区、富阳区、拱墅区、淳安县、上城区)

贵港市(港南区、港北区、覃塘区、平南县、桂平市)

漯河市(临颍县、源汇区、郾城区、召陵区、舞阳县)

济南市(长清区、商河县、钢城区、槐荫区、莱芜区、平阴县、历下区、章丘区、济阳区、天桥区、市中区、历城区)

三门峡市(卢氏县、陕州区、灵宝市、义马市、湖滨区、渑池县)

铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)

绵阳市(梓潼县、涪城区、江油市、北川羌族自治县、安州区、三台县、盐亭县、平武县、游仙区)

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

哈尔滨市(木兰县、松北区、尚志市、双城区、道外区、延寿县、呼兰区、南岗区、阿城区、道里区、香坊区、依兰县、巴彦县、方正县、平房区、通河县、五常市、宾县)

抚州市(临川区、南丰县、广昌县、崇仁县、南城县、宜黄县、金溪县、黎川县、乐安县、东乡区、资溪县)

漳州市(云霄县、漳浦县、龙文区、长泰区、东山县、南靖县、诏安县、芗城区、华安县、平和县、龙海区)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、大方县、纳雍县、黔西市、七星关区、赫章县、织金县)

通化市(通化县、二道江区、辉南县、集安市、柳河县、梅河口市、东昌区)

甘南藏族自治州(合作市、卓尼县、夏河县、舟曲县、迭部县、碌曲县、临潭县、玛曲县)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、尉犁县、库尔勒市、和硕县、轮台县、博湖县、且末县、和静县、若羌县)

南京市(高淳区、江宁区、秦淮区、建邺区、鼓楼区、雨花台区、浦口区、六合区、溧水区、玄武区、栖霞区)

攀枝花市(仁和区、盐边县、东区、米易县、西区)

衡水市(武邑县、景县、武强县、故城县、阜城县、桃城区、深州市、饶阳县、冀州区、枣强县、安平县)

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扬州市(广陵区、高邮市、仪征市、宝应县、江都区、邗江区)

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

中山市

荆州市(松滋市、监利市、荆州区、沙市区、公安县、江陵县、洪湖市、石首市)  遵义市(余庆县、仁怀市、汇川区、绥阳县、播州区、习水县、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、正安县、赤水市、湄潭县)

伊春市(汤旺县、乌翠区、嘉荫县、友好区、伊美区、铁力市、大箐山县、金林区、丰林县、南岔县)

通辽市(科尔沁区、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、库伦旗、开鲁县)

德州市(乐陵市、禹城市、齐河县、庆云县、陵城区、武城县、夏津县、德城区、宁津县、临邑县、平原县)上海市(金山区、普陀区、奉贤区、浦东新区、虹口区、静安区、松江区、黄浦区、杨浦区、徐汇区、青浦区、崇明区、闵行区、长宁区、宝山区、嘉定区)

眉山市(丹棱县、洪雅县、青神县、东坡区、仁寿县、彭山区)  黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)

益阳市(安化县、南县、沅江市、资阳区、桃江县、赫山区)

长治市(沁源县、上党区、黎城县、襄垣县、长子县、潞城区、潞州区、沁县、武乡县、壶关县、平顺县、屯留区)

马鞍山市(当涂县、博望区、花山区、和县、含山县、雨山区)深圳市(福田区、光明区、宝安区、龙华区、盐田区、坪山区、龙岗区、南山区、罗湖区)

鄂尔多斯市(乌审旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、东胜区、杭锦旗、达拉特旗、康巴什区、准格尔旗)

柳州市(融水苗族自治县、柳南区、城中区、柳北区、柳城县、三江侗族自治县、鱼峰区、鹿寨县、融安县、柳江区)

邵阳市(双清区、洞口县、新邵县、武冈市、邵阳县、城步苗族自治县、绥宁县、隆回县、新宁县、邵东市、大祥区、北塔区)

锡林郭勒盟(锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、正蓝旗、正镶白旗、多伦县、二连浩特市、太仆寺旗、苏尼特左旗)

武汉市(洪山区、青山区、武昌区、江夏区、东西湖区、江汉区、汉阳区、新洲区、江岸区、硚口区、黄陂区、蔡甸区、汉南区)

安庆市(大观区、宜秀区、怀宁县、望江县、迎江区、太湖县、潜山市、桐城市、宿松县、岳西县)

湛江市(吴川市、坡头区、雷州市、霞山区、廉江市、遂溪县、徐闻县、赤坎区、麻章区)

淄博市(淄川区、周村区、博山区、桓台县、临淄区、沂源县、张店区、高青县)

唐山市(古冶区、乐亭县、曹妃甸区、路北区、滦南县、开平区、玉田县、迁安市、丰润区、遵化市、滦州市、丰南区、迁西县、路南区)

内江市(资中县、隆昌市、东兴区、威远县、市中区)

临沧市(凤庆县、临翔区、永德县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

上饶市(横峰县、余干县、婺源县、鄱阳县、广丰区、德兴市、铅山县、广信区、玉山县、万年县、信州区、弋阳县)

普洱市(思茅区、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

河池市(环江毛南族自治县、金城江区、凤山县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、天峨县、大化瑶族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、南丹县、宜州区)

金昌市(金川区、永昌县)

赤峰市(喀喇沁旗、克什克腾旗、松山区、林西县、宁城县、敖汉旗、红山区、巴林右旗、元宝山区、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗)

　　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）