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西藏自治区

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

牡丹江市(东宁市、阳明区、爱民区、东安区、穆棱市、宁安市、海林市、西安区、绥芬河市、林口县)

宜春市(袁州区、丰城市、高安市、宜丰县、上高县、万载县、奉新县、靖安县、樟树市、铜鼓县)  石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

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

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

阳泉市(城区、盂县、平定县、郊区、矿区)

凉山彝族自治州(雷波县、普格县、盐源县、美姑县、会理市、宁南县、冕宁县、布拖县、昭觉县、金阳县、木里藏族自治县、越西县、会东县、德昌县、西昌市、甘洛县、喜德县)  忻州市(偏关县、定襄县、河曲县、五台县、五寨县、神池县、代县、保德县、忻府区、岢岚县、宁武县、静乐县、原平市、繁峙县)

中山市

开封市(通许县、顺河回族区、杞县、龙亭区、禹王台区、祥符区、鼓楼区、兰考县、尉氏县)

宿州市(灵璧县、泗县、砀山县、萧县、埇桥区)

张掖市(肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、民乐县、甘州区、山丹县)

防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)

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

内江市(市中区、隆昌市、资中县、东兴区、威远县)

承德市(滦平县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、承德县、隆化县、兴隆县、鹰手营子矿区、平泉市、双桥区、双滦区、围场满族蒙古族自治县)

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

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

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

鹤岗市(东山区、南山区、萝北县、向阳区、工农区、兴山区、兴安区、绥滨县)

嘉峪关市

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

铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)

德阳市(广汉市、什邡市、旌阳区、罗江区、绵竹市、中江县)

昌都市(八宿县、洛隆县、类乌齐县、卡若区、左贡县、丁青县、芒康县、边坝县、江达县、贡觉县、察雅县)

金昌市(永昌县、金川区)

德州市(平原县、德城区、陵城区、夏津县、庆云县、宁津县、临邑县、禹城市、乐陵市、武城县、齐河县)

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

果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、玛多县、班玛县、久治县、甘德县)

临夏回族自治州(康乐县、和政县、临夏县、广河县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、东乡族自治县)

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、丹寨县、镇远县、锦屏县、施秉县、三穗县、榕江县、黎平县、凯里市、台江县、岑巩县、剑河县、雷山县、麻江县、从江县、黄平县)  湛江市(坡头区、赤坎区、麻章区、廉江市、徐闻县、遂溪县、霞山区、吴川市、雷州市)

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

阿勒泰地区(哈巴河县、青河县、富蕴县、布尔津县、阿勒泰市、福海县、吉木乃县)

泉州市(丰泽区、永春县、惠安县、德化县、晋江市、洛江区、石狮市、泉港区、鲤城区、金门县、南安市、安溪县)韶关市(仁化县、乳源瑶族自治县、浈江区、翁源县、始兴县、乐昌市、新丰县、曲江区、南雄市、武江区)

宁波市(宁海县、象山县、海曙区、江北区、奉化区、慈溪市、鄞州区、北仑区、余姚市、镇海区)  济源市

芜湖市(无为市、镜湖区、弋江区、湾沚区、鸠江区、南陵县、繁昌区)

威海市(乳山市、文登区、荣成市、环翠区)

襄阳市(枣阳市、襄州区、宜城市、老河口市、樊城区、南漳县、襄城区、谷城县、保康县)广州市(番禺区、白云区、荔湾区、海珠区、天河区、越秀区、从化区、花都区、黄埔区、增城区、南沙区)

扬州市(宝应县、江都区、仪征市、高邮市、邗江区、广陵区)

运城市(夏县、平陆县、新绛县、永济市、万荣县、临猗县、垣曲县、河津市、绛县、芮城县、稷山县、闻喜县、盐湖区)

景德镇市(乐平市、珠山区、昌江区、浮梁县)

重庆市(丰都县、奉节县、巴南区、大足区、酉阳土家族苗族自治县、梁平区、铜梁区、大渡口区、南岸区、巫溪县、江津区、忠县、渝北区、永川区、云阳县、黔江区、九龙坡区、秀山土家族苗族自治县、万州区、垫江县、沙坪坝区、渝中区、北碚区、开州区、潼南区、石柱土家族自治县、城口县、巫山县、江北区、南川区、彭水苗族土家族自治县、合川区、荣昌区、涪陵区、綦江区、武隆区、璧山区、长寿区)

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

自贡市(大安区、自流井区、贡井区、富顺县、荣县、沿滩区)

黔南布依族苗族自治州(龙里县、瓮安县、长顺县、都匀市、平塘县、福泉市、荔波县、三都水族自治县、独山县、惠水县、贵定县、罗甸县)

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

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

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

白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、靖宇县、临江市、抚松县)

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

济宁市(嘉祥县、泗水县、邹城市、微山县、任城区、汶上县、兖州区、金乡县、曲阜市、鱼台县、梁山县)

枣庄市(山亭区、薛城区、台儿庄区、市中区、峄城区、滕州市)

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

青岛市(即墨区、崂山区、胶州市、李沧区、平度市、城阳区、市北区、市南区、莱西市、黄岛区)

“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。

从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？

揭秘：以数据为核心驱动力

“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。

今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。

在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。

“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。

洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。

“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。

技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。

成效：构建成熟的数据管理体系

数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。

“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。

为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。

对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。

目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。

中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。

DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。

中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。

赋能：依托数据驱动决策

培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。

记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。

“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。

中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。

随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。

“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。

据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。