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更新时间：2025-04-25 21:21:55　浏览次数： 553

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三沙市(南沙区、西沙区)

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

南阳市(镇平县、社旗县、卧龙区、宛城区、淅川县、新野县、唐河县、邓州市、南召县、西峡县、方城县、内乡县、桐柏县)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区) 信阳市(平桥区、潢川县、息县、浉河区、光山县、新县、罗山县、固始县、商城县、淮滨县)

钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)

怀化市(通道侗族自治县、中方县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、会同县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、洪江市、辰溪县、沅陵县、溆浦县)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、额敏县、托里县、塔城市、乌苏市、沙湾市)黔东南苗族侗族自治州(剑河县、麻江县、三穗县、施秉县、雷山县、从江县、镇远县、榕江县、丹寨县、岑巩县、凯里市、台江县、锦屏县、黎平县、黄平县、天柱县)

池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县) 衡水市(枣强县、武邑县、阜城县、饶阳县、桃城区、深州市、景县、故城县、冀州区、武强县、安平县)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)

张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)

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

无锡市(宜兴市、梁溪区、新吴区、锡山区、江阴市、滨湖区、惠山区)

南平市(光泽县、延平区、顺昌县、建阳区、浦城县、松溪县、建瓯市、邵武市、武夷山市、政和县)

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

濮阳市(濮阳县、台前县、华龙区、南乐县、清丰县、范县)

晋城市(高平市、沁水县、陵川县、城区、阳城县、泽州县)

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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