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深圳市(坪山区、南山区、罗湖区、盐田区、福田区、龙岗区、光明区、宝安区、龙华区)

临沂市(兰山区、沂水县、临沭县、兰陵县、莒南县、郯城县、平邑县、河东区、沂南县、罗庄区、费县、蒙阴县)

本溪市(溪湖区、明山区、桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县、南芬区)

赣州市(南康区、大余县、赣县区、兴国县、定南县、寻乌县、崇义县、宁都县、章贡区、石城县、瑞金市、安远县、会昌县、于都县、上犹县、信丰县、全南县、龙南市)  巴中市(通江县、南江县、恩阳区、巴州区、平昌县)

济源市

贵阳市(乌当区、白云区、开阳县、南明区、清镇市、云岩区、花溪区、息烽县、观山湖区、修文县)

铜仁市(沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、江口县、万山区、石阡县、德江县、碧江区、思南县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县)大庆市(大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、让胡路区、龙凤区、肇州县、红岗区、萨尔图区、林甸县)

昌都市(丁青县、贡觉县、左贡县、卡若区、八宿县、边坝县、洛隆县、江达县、类乌齐县、芒康县、察雅县)  延安市(洛川县、志丹县、甘泉县、宜川县、宝塔区、黄龙县、延长县、安塞区、延川县、子长市、黄陵县、吴起县、富县)

海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)

贵港市(港南区、桂平市、港北区、覃塘区、平南县)

丹东市(凤城市、振安区、东港市、宽甸满族自治县、元宝区、振兴区)

莆田市(仙游县、城厢区、涵江区、秀屿区、荔城区)

甘南藏族自治州(迭部县、玛曲县、夏河县、碌曲县、临潭县、舟曲县、卓尼县、合作市)

无锡市(惠山区、新吴区、梁溪区、锡山区、滨湖区、江阴市、宜兴市)

葫芦岛市(南票区、龙港区、建昌县、绥中县、兴城市、连山区)

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

白银市(景泰县、会宁县、白银区、平川区、靖远县)

信阳市(固始县、光山县、新县、息县、淮滨县、浉河区、潢川县、平桥区、罗山县、商城县)

乌兰察布市(凉城县、集宁区、察哈尔右翼中旗、化德县、丰镇市、兴和县、察哈尔右翼前旗、商都县、卓资县、四子王旗、察哈尔右翼后旗)

庆阳市(合水县、镇原县、宁县、庆城县、环县、华池县、正宁县、西峰区)

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

上饶市(玉山县、信州区、铅山县、广信区、余干县、婺源县、鄱阳县、弋阳县、横峰县、德兴市、万年县、广丰区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、都兰县、天峻县)

十堰市(茅箭区、丹江口市、郧阳区、竹山县、张湾区、郧西县、房县、竹溪县)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

陇南市(西和县、成县、两当县、康县、文县、徽县、宕昌县、武都区、礼县)

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迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

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

双鸭山市(四方台区、宝山区、尖山区、集贤县、饶河县、友谊县、宝清县、岭东区)

长治市(长子县、壶关县、屯留区、沁县、潞城区、黎城县、沁源县、武乡县、上党区、襄垣县、潞州区、平顺县)  拉萨市(林周县、当雄县、城关区、曲水县、堆龙德庆区、达孜区、尼木县、墨竹工卡县)

东营市(广饶县、东营区、垦利区、河口区、利津县)

萍乡市(莲花县、芦溪县、湘东区、安源区、上栗县)

保山市(昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县、施甸县)安庆市(岳西县、大观区、怀宁县、潜山市、迎江区、望江县、桐城市、太湖县、宿松县、宜秀区)

玉树藏族自治州(杂多县、称多县、囊谦县、玉树市、治多县、曲麻莱县)  西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

黄石市(大冶市、西塞山区、黄石港区、阳新县、下陆区、铁山区)

湘潭市(湘潭县、韶山市、湘乡市、岳塘区、雨湖区)

张家口市(宣化区、下花园区、桥东区、蔚县、阳原县、怀安县、万全区、沽源县、张北县、赤城县、崇礼区、涿鹿县、桥西区、尚义县、康保县、怀来县)巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗、磴口县、杭锦后旗、五原县、临河区)

南通市(海门区、启东市、如东县、通州区、崇川区、海安市、如皋市)

台州市(温岭市、临海市、路桥区、黄岩区、玉环市、天台县、仙居县、三门县、椒江区)

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

蚌埠市(怀远县、禹会区、淮上区、蚌山区、五河县、固镇县、龙子湖区)

江门市(江海区、鹤山市、蓬江区、恩平市、台山市、新会区、开平市)

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

常德市(桃源县、临澧县、汉寿县、武陵区、津市市、石门县、安乡县、鼎城区、澧县)

滨州市(惠民县、无棣县、阳信县、博兴县、沾化区、邹平市、滨城区)

连云港市(灌南县、海州区、灌云县、赣榆区、连云区、东海县)

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

临汾市(蒲县、曲沃县、永和县、浮山县、襄汾县、洪洞县、霍州市、尧都区、侯马市、大宁县、翼城县、安泽县、隰县、汾西县、乡宁县、古县、吉县)

平顶山市(宝丰县、舞钢市、鲁山县、卫东区、汝州市、新华区、郏县、石龙区、湛河区、叶县)

雅安市(石棉县、宝兴县、名山区、芦山县、雨城区、天全县、荥经县、汉源县)

河源市(源城区、龙川县、紫金县、连平县、东源县、和平县)

常州市(武进区、金坛区、天宁区、钟楼区、新北区、溧阳市)

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

　　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）