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肇庆市(四会市、端州区、鼎湖区、封开县、高要区、广宁县、德庆县、怀集县)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

菏泽市(单县、成武县、巨野县、曹县、东明县、郓城县、定陶区、鄄城县、牡丹区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)  大庆市(肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、林甸县、肇源县、红岗区、萨尔图区、龙凤区、让胡路区)

蚌埠市(固镇县、禹会区、怀远县、淮上区、龙子湖区、五河县、蚌山区)

丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县)

抚顺市(望花区、清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区、顺城区、东洲区、抚顺县)

衡水市(桃城区、故城县、安平县、饶阳县、冀州区、阜城县、武邑县、景县、武强县、枣强县、深州市)  玉林市(博白县、兴业县、玉州区、北流市、容县、福绵区、陆川县)

永州市(双牌县、零陵区、冷水滩区、蓝山县、祁阳市、江永县、东安县、新田县、宁远县、道县、江华瑶族自治县)

桂林市(灵川县、资源县、恭城瑶族自治县、灌阳县、阳朔县、七星区、兴安县、象山区、全州县、平乐县、秀峰区、永福县、龙胜各族自治县、雁山区、叠彩区、临桂区、荔浦市)

黑河市(五大连池市、爱辉区、逊克县、北安市、孙吴县、嫩江市)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)

眉山市(洪雅县、东坡区、丹棱县、青神县、仁寿县、彭山区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区)

合肥市(巢湖市、包河区、长丰县、肥西县、蜀山区、庐江县、肥东县、庐阳区、瑶海区)

湖州市(吴兴区、长兴县、安吉县、南浔区、德清县)

秦皇岛市(昌黎县、抚宁区、卢龙县、青龙满族自治县、北戴河区、海港区、山海关区)

四平市(双辽市、铁东区、梨树县、伊通满族自治县、铁西区)

西宁市(城西区、大通回族土族自治县、湟源县、城中区、湟中区、城北区、城东区)

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

威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)

长春市(榆树市、农安县、朝阳区、南关区、绿园区、公主岭市、双阳区、九台区、二道区、德惠市、宽城区)

商洛市(丹凤县、山阳县、洛南县、商南县、柞水县、镇安县、商州区)

巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、五原县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特前旗)

阜阳市(界首市、太和县、颍州区、阜南县、颍东区、颍上县、临泉县、颍泉区)

枣庄市(滕州市、市中区、峄城区、台儿庄区、薛城区、山亭区)

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池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)

成都市(青羊区、龙泉驿区、锦江区、双流区、蒲江县、金堂县、新津区、成华区、简阳市、温江区、都江堰市、邛崃市、崇州市、武侯区、青白江区、金牛区、大邑县、彭州市、新都区、郫都区)

舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)

呼和浩特市(新城区、赛罕区、土默特左旗、玉泉区、武川县、清水河县、和林格尔县、回民区、托克托县)  拉萨市(墨竹工卡县、达孜区、林周县、当雄县、曲水县、堆龙德庆区、尼木县、城关区)

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

马鞍山市(雨山区、博望区、和县、花山区、含山县、当涂县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、盈江县、瑞丽市、梁河县)鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

防城港市(港口区、防城区、东兴市、上思县)  乐山市(峨眉山市、沐川县、井研县、金口河区、夹江县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、市中区、犍为县、五通桥区、沙湾区)

苏州市(相城区、太仓市、吴江区、吴中区、姑苏区、虎丘区、常熟市、昆山市、张家港市)

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

东营市(垦利区、利津县、广饶县、河口区、东营区)徐州市(云龙区、丰县、鼓楼区、沛县、泉山区、贾汪区、新沂市、铜山区、睢宁县、邳州市)

兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、阿尔山市)

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

乌鲁木齐市(天山区、头屯河区、乌鲁木齐县、水磨沟区、沙依巴克区、米东区、达坂城区、新市区)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、满洲里市、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、根河市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、牙克石市、海拉尔区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)

常州市(天宁区、武进区、新北区、钟楼区、金坛区、溧阳市)

吉安市(永丰县、井冈山市、吉州区、泰和县、峡江县、遂川县、安福县、吉水县、永新县、万安县、青原区、新干县、吉安县)

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

固原市(泾源县、西吉县、彭阳县、隆德县、原州区)

百色市(平果市、德保县、田阳区、田东县、那坡县、凌云县、田林县、西林县、乐业县、靖西市、右江区、隆林各族自治县)

沧州市(泊头市、沧县、献县、吴桥县、任丘市、黄骅市、南皮县、孟村回族自治县、运河区、新华区、青县、盐山县、东光县、海兴县、肃宁县、河间市)

林芝市(工布江达县、巴宜区、米林市、察隅县、朗县、波密县、墨脱县)

黄山市(祁门县、歙县、屯溪区、休宁县、黄山区、徽州区、黟县)

庆阳市(华池县、正宁县、环县、宁县、合水县、西峰区、镇原县、庆城县)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、台江县、黄平县、榕江县、从江县、岑巩县、天柱县、三穗县、锦屏县、丹寨县、施秉县、镇远县、雷山县、凯里市、黎平县、麻江县)

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

　　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）