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呼和浩特市(回民区、玉泉区、托克托县、清水河县、武川县、新城区、赛罕区、和林格尔县、土默特左旗)

上海市(嘉定区、徐汇区、长宁区、静安区、闵行区、杨浦区、浦东新区、青浦区、普陀区、宝山区、崇明区、金山区、松江区、奉贤区、黄浦区、虹口区)

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

漯河市(临颍县、郾城区、舞阳县、召陵区、源汇区)  西藏自治区

天水市(清水县、武山县、秦州区、张家川回族自治县、甘谷县、秦安县、麦积区)

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

滁州市(定远县、来安县、琅琊区、凤阳县、全椒县、明光市、天长市、南谯区)

果洛藏族自治州(甘德县、达日县、班玛县、玛沁县、玛多县、久治县)  贺州市(平桂区、八步区、钟山县、富川瑶族自治县、昭平县)

新余市(分宜县、渝水区)

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

厦门市(湖里区、同安区、翔安区、海沧区、思明区、集美区)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

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

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

莆田市(仙游县、涵江区、荔城区、城厢区、秀屿区)

营口市(鲅鱼圈区、站前区、老边区、盖州市、大石桥市、西市区)

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

威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

锦州市(北镇市、古塔区、义县、太和区、凌河区、凌海市、黑山县)

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

白山市(江源区、抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区)

包头市(青山区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、石拐区、土默特右旗、白云鄂博矿区、九原区、东河区)

咸阳市(兴平市、旬邑县、渭城区、乾县、礼泉县、泾阳县、长武县、彬州市、杨陵区、秦都区、三原县、淳化县、永寿县、武功县)

芜湖市(南陵县、繁昌区、鸠江区、弋江区、无为市、湾沚区、镜湖区)

大庆市(龙凤区、大同区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇源县、林甸县、肇州县、萨尔图区)

山南市(琼结县、措美县、曲松县、加查县、桑日县、洛扎县、浪卡子县、乃东区、贡嘎县、错那市、隆子县、扎囊县)

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三门峡市(义马市、湖滨区、卢氏县、陕州区、渑池县、灵宝市)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

邯郸市(武安市、临漳县、魏县、广平县、涉县、邱县、邯山区、复兴区、大名县、永年区、峰峰矿区、丛台区、鸡泽县、磁县、肥乡区、馆陶县、成安县、曲周县)

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

滨州市(邹平市、沾化区、惠民县、滨城区、无棣县、阳信县、博兴县)

攀枝花市(米易县、盐边县、西区、东区、仁和区)

遵义市(播州区、汇川区、仁怀市、红花岗区、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、余庆县、习水县、绥阳县、湄潭县、赤水市、正安县、道真仡佬族苗族自治县)沧州市(吴桥县、泊头市、青县、南皮县、东光县、运河区、任丘市、河间市、献县、盐山县、肃宁县、海兴县、黄骅市、沧县、新华区、孟村回族自治县)

甘孜藏族自治州(稻城县、雅江县、色达县、泸定县、康定市、九龙县、炉霍县、乡城县、丹巴县、甘孜县、石渠县、理塘县、白玉县、得荣县、德格县、道孚县、巴塘县、新龙县)  嘉兴市(平湖市、秀洲区、桐乡市、嘉善县、南湖区、海宁市、海盐县)

阳泉市(盂县、矿区、郊区、平定县、城区)

淄博市(张店区、周村区、临淄区、博山区、桓台县、高青县、淄川区、沂源县)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、茫崖市、天峻县、都兰县、德令哈市、乌兰县)周口市(鹿邑县、郸城县、太康县、川汇区、沈丘县、淮阳区、西华县、项城市、扶沟县、商水县)

庆阳市(镇原县、西峰区、合水县、正宁县、庆城县、华池县、宁县、环县)

大理白族自治州(南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、剑川县、大理市、鹤庆县、祥云县、宾川县、云龙县、永平县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、洱源县)

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

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

宜宾市(屏山县、珙县、南溪区、翠屏区、兴文县、叙州区、高县、长宁县、筠连县、江安县)

嘉峪关市

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

阜新市(海州区、清河门区、阜新蒙古族自治县、彰武县、太平区、新邱区、细河区)

泰州市(姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市、海陵区、高港区)

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

玉溪市(通海县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、易门县、新平彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、华宁县)

昭通市(盐津县、彝良县、绥江县、巧家县、昭阳区、大关县、永善县、镇雄县、鲁甸县、水富市、威信县)

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

玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、杂多县、玉树市、治多县、称多县)

江门市(蓬江区、开平市、新会区、鹤山市、台山市、恩平市、江海区)

连云港市(灌南县、连云区、灌云县、海州区、赣榆区、东海县)

　　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）