幸福的一家1-6全文:如何利用这款搜索引擎提升你的在线搜索体验
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大庆市(肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、龙凤区、让胡路区、肇州县、红岗区、林甸县、大同区)
秦皇岛市(青龙满族自治县、抚宁区、海港区、北戴河区、昌黎县、卢龙县、山海关区)
无锡市(惠山区、梁溪区、新吴区、宜兴市、滨湖区、江阴市、锡山区)
韶关市(武江区、曲江区、翁源县、新丰县、始兴县、乳源瑶族自治县、浈江区、乐昌市、仁化县、南雄市)
牡丹江市(林口县、阳明区、穆棱市、宁安市、爱民区、海林市、东宁市、东安区、绥芬河市、西安区)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、呼图壁县、昌吉市、奇台县、吉木萨尔县、阜康市)
宁波市(余姚市、奉化区、江北区、镇海区、慈溪市、象山县、鄞州区、海曙区、宁海县、北仑区)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
周口市(淮阳区、太康县、川汇区、项城市、扶沟县、郸城县、商水县、西华县、沈丘县、鹿邑县)
聊城市(东昌府区、冠县、东阿县、阳谷县、茌平区、高唐县、临清市、莘县)
安庆市(潜山市、望江县、岳西县、大观区、桐城市、迎江区、怀宁县、太湖县、宿松县、宜秀区)
滨州市(沾化区、惠民县、邹平市、博兴县、阳信县、无棣县、滨城区)
双鸭山市(集贤县、宝清县、宝山区、友谊县、饶河县、尖山区、岭东区、四方台区)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)
漯河市(源汇区、临颍县、舞阳县、郾城区、召陵区)
巴中市(恩阳区、南江县、通江县、平昌县、巴州区)
南宁市(西乡塘区、隆安县、上林县、横州市、马山县、良庆区、兴宁区、邕宁区、青秀区、武鸣区、宾阳县、江南区)
盐城市(响水县、射阳县、盐都区、东台市、亭湖区、大丰区、滨海县、阜宁县、建湖县)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
上饶市(婺源县、德兴市、信州区、弋阳县、鄱阳县、广丰区、铅山县、广信区、横峰县、万年县、玉山县、余干县)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、扎赉诺尔区、根河市、牙克石市、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、扎兰屯市、满洲里市)
内江市(隆昌市、东兴区、威远县、市中区、资中县)
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白城市(洮南市、镇赉县、洮北区、大安市、通榆县)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
沧州市(南皮县、新华区、沧县、泊头市、黄骅市、盐山县、吴桥县、东光县、海兴县、献县、肃宁县、青县、任丘市、河间市、运河区、孟村回族自治县)
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安阳市(文峰区、北关区、龙安区、内黄县、汤阴县、滑县、殷都区、林州市、安阳县)
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阿里地区(日土县、改则县、噶尔县、措勤县、普兰县、革吉县、札达县)
达州市(宣汉县、开江县、渠县、达川区、万源市、通川区、大竹县)
扬州市(宝应县、广陵区、邗江区、江都区、高邮市、仪征市)
乐山市(峨眉山市、犍为县、市中区、峨边彝族自治县、沐川县、夹江县、井研县、马边彝族自治县、五通桥区、金口河区、沙湾区)
甘南藏族自治州(舟曲县、卓尼县、迭部县、合作市、临潭县、玛曲县、夏河县、碌曲县)
福州市(连江县、晋安区、平潭县、闽清县、马尾区、闽侯县、仓山区、鼓楼区、长乐区、永泰县、罗源县、台江区、福清市)
平凉市(崆峒区、华亭市、灵台县、泾川县、静宁县、崇信县、庄浪县)
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丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、振安区、凤城市、东港市、振兴区)
湘潭市(岳塘区、雨湖区、韶山市、湘潭县、湘乡市)
娄底市(娄星区、冷水江市、新化县、双峰县、涟源市)
锦州市(凌海市、北镇市、太和区、黑山县、古塔区、凌河区、义县)
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防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)
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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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