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晋城市(陵川县、高平市、沁水县、阳城县、泽州县、城区)

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

和田地区(于田县、洛浦县、和田市、和田县、民丰县、策勒县、皮山县、墨玉县)

昌都市(察雅县、左贡县、类乌齐县、贡觉县、边坝县、洛隆县、芒康县、八宿县、卡若区、江达县、丁青县)  吴忠市(青铜峡市、同心县、红寺堡区、盐池县、利通区)

马鞍山市(含山县、雨山区、花山区、博望区、和县、当涂县)

宜春市(靖安县、铜鼓县、樟树市、丰城市、上高县、万载县、高安市、袁州区、宜丰县、奉新县)

延边朝鲜族自治州(延吉市、汪清县、图们市、安图县、龙井市、和龙市、敦化市、珲春市)洛阳市(新安县、栾川县、洛宁县、洛龙区、伊川县、老城区、汝阳县、瀍河回族区、孟津区、偃师区、嵩县、宜阳县、西工区、涧西区)

厦门市(集美区、翔安区、同安区、湖里区、思明区、海沧区)  黑河市(逊克县、五大连池市、嫩江市、北安市、孙吴县、爱辉区)

淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)

崇左市(凭祥市、大新县、扶绥县、龙州县、江州区、天等县、宁明县)

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

锡林郭勒盟(锡林浩特市、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、正镶白旗、镶黄旗、苏尼特右旗、多伦县)

江门市(恩平市、蓬江区、新会区、台山市、鹤山市、江海区、开平市)

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

宝鸡市(麟游县、凤翔区、扶风县、岐山县、陇县、凤县、眉县、千阳县、金台区、太白县、渭滨区、陈仓区)

本溪市(桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、平山区)

福州市(鼓楼区、福清市、连江县、马尾区、晋安区、长乐区、仓山区、闽侯县、罗源县、台江区、闽清县、永泰县、平潭县)

南昌市(东湖区、新建区、西湖区、南昌县、进贤县、青山湖区、安义县、红谷滩区、青云谱区)

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

红河哈尼族彝族自治州(石屏县、泸西县、河口瑶族自治县、弥勒市、绿春县、元阳县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、红河县、屏边苗族自治县、个旧市、蒙自市)

宿迁市(宿豫区、泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿城区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

林芝市(米林市、巴宜区、工布江达县、朗县、波密县、察隅县、墨脱县)

铁岭市(调兵山市、开原市、银州区、铁岭县、清河区、昌图县、西丰县)

文山壮族苗族自治州(文山市、广南县、西畴县、富宁县、马关县、砚山县、丘北县、麻栗坡县)

丹东市(凤城市、振安区、振兴区、东港市、元宝区、宽甸满族自治县)

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

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黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)

晋中市(灵石县、介休市、太谷区、祁县、平遥县、和顺县、榆社县、榆次区、昔阳县、左权县、寿阳县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

抚州市(南城县、广昌县、宜黄县、崇仁县、南丰县、东乡区、金溪县、乐安县、资溪县、黎川县、临川区)  韶关市(新丰县、仁化县、曲江区、乐昌市、翁源县、南雄市、浈江区、乳源瑶族自治县、武江区、始兴县)

玉树藏族自治州(称多县、曲麻莱县、玉树市、治多县、囊谦县、杂多县)

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

果洛藏族自治州(甘德县、达日县、玛多县、玛沁县、久治县、班玛县)抚顺市(清原满族自治县、新宾满族自治县、望花区、东洲区、新抚区、抚顺县、顺城区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)  固原市(原州区、泾源县、彭阳县、西吉县、隆德县)

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

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

长沙市(雨花区、宁乡市、望城区、浏阳市、开福区、芙蓉区、长沙县、岳麓区、天心区)柳州市(鱼峰区、柳南区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、融安县、城中区、柳北区、鹿寨县、柳城县、柳江区)

德阳市(广汉市、中江县、什邡市、旌阳区、绵竹市、罗江区)

营口市(站前区、西市区、大石桥市、老边区、盖州市、鲅鱼圈区)

鸡西市(城子河区、麻山区、虎林市、滴道区、梨树区、密山市、鸡冠区、鸡东县、恒山区)

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

四平市(铁东区、伊通满族自治县、铁西区、双辽市、梨树县)

七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)

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

大同市(浑源县、阳高县、广灵县、天镇县、灵丘县、平城区、云冈区、云州区、左云县、新荣区)

梅州市(大埔县、平远县、梅江区、梅县区、五华县、蕉岭县、兴宁市、丰顺县)

伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、奎屯市、新源县、昭苏县、巩留县、霍城县、伊宁市、特克斯县、霍尔果斯市、伊宁县)

南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、海安市、启东市、如东县)

盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)

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

鹤岗市(向阳区、南山区、萝北县、绥滨县、东山区、兴安区、兴山区、工农区)

邢台市(信都区、任泽区、宁晋县、内丘县、南和区、平乡县、临城县、襄都区、沙河市、柏乡县、清河县、广宗县、巨鹿县、临西县、新河县、南宫市、威县、隆尧县)

吉林市(昌邑区、丰满区、蛟河市、磐石市、桦甸市、舒兰市、龙潭区、船营区、永吉县)

　　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）