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丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县)

马鞍山市(含山县、雨山区、当涂县、博望区、花山区、和县)

白城市(通榆县、大安市、洮北区、洮南市、镇赉县)

无锡市(锡山区、新吴区、梁溪区、江阴市、宜兴市、滨湖区、惠山区)  商丘市(睢阳区、柘城县、梁园区、睢县、虞城县、宁陵县、永城市、夏邑县、民权县)

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

十堰市(郧西县、竹溪县、郧阳区、丹江口市、竹山县、茅箭区、房县、张湾区)

渭南市(华州区、华阴市、韩城市、澄城县、富平县、临渭区、白水县、蒲城县、潼关县、合阳县、大荔县)张掖市(甘州区、高台县、临泽县、山丹县、民乐县、肃南裕固族自治县)

舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)  滨州市(滨城区、阳信县、邹平市、惠民县、无棣县、博兴县、沾化区)

白山市(长白朝鲜族自治县、靖宇县、江源区、抚松县、临江市、浑江区)

丽水市(松阳县、庆元县、龙泉市、莲都区、遂昌县、缙云县、青田县、云和县、景宁畲族自治县)

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

漯河市(源汇区、召陵区、舞阳县、郾城区、临颍县)

攀枝花市(西区、米易县、仁和区、东区、盐边县)

湛江市(廉江市、遂溪县、雷州市、坡头区、麻章区、霞山区、吴川市、赤坎区、徐闻县)

驻马店市(正阳县、驿城区、新蔡县、遂平县、西平县、泌阳县、汝南县、确山县、平舆县、上蔡县)

宁德市(古田县、蕉城区、霞浦县、周宁县、屏南县、柘荣县、福鼎市、福安市、寿宁县)

巴中市(恩阳区、平昌县、巴州区、通江县、南江县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)

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

东营市(利津县、垦利区、广饶县、河口区、东营区)

长春市(绿园区、公主岭市、朝阳区、九台区、南关区、德惠市、农安县、榆树市、二道区、宽城区、双阳区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、天峻县、格尔木市、都兰县、德令哈市、茫崖市)

拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、尼木县、当雄县、达孜区、曲水县、城关区、林周县)

凉山彝族自治州(德昌县、盐源县、美姑县、木里藏族自治县、越西县、会东县、甘洛县、布拖县、昭觉县、金阳县、喜德县、普格县、宁南县、雷波县、冕宁县、会理市、西昌市)

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

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

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荆州市(荆州区、公安县、监利市、松滋市、洪湖市、石首市、沙市区、江陵县)

娄底市(新化县、娄星区、涟源市、冷水江市、双峰县)

淮安市(清江浦区、淮安区、盱眙县、淮阴区、涟水县、金湖县、洪泽区)

枣庄市(山亭区、峄城区、薛城区、市中区、台儿庄区、滕州市)  玉树藏族自治州(曲麻莱县、玉树市、称多县、治多县、杂多县、囊谦县)

大连市(甘井子区、庄河市、沙河口区、长海县、西岗区、普兰店区、中山区、金州区、旅顺口区、瓦房店市)

武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)

鄂尔多斯市(准格尔旗、东胜区、鄂托克旗、鄂托克前旗、康巴什区、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、乌审旗)黔西南布依族苗族自治州(兴义市、贞丰县、晴隆县、望谟县、安龙县、兴仁市、册亨县、普安县)

来宾市(兴宾区、象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、合山市、忻城县)  陇南市(文县、武都区、康县、徽县、礼县、西和县、两当县、成县、宕昌县)

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

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、海拉尔区、根河市、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、满洲里市、牙克石市、陈巴尔虎旗)韶关市(始兴县、新丰县、翁源县、浈江区、乐昌市、曲江区、武江区、南雄市、仁化县、乳源瑶族自治县)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、精河县、博乐市)

眉山市(洪雅县、东坡区、青神县、彭山区、仁寿县、丹棱县)

云浮市(郁南县、云安区、云城区、罗定市、新兴县)

南阳市(淅川县、南召县、卧龙区、邓州市、方城县、西峡县、桐柏县、镇平县、内乡县、社旗县、唐河县、新野县、宛城区)

沧州市(南皮县、海兴县、吴桥县、黄骅市、泊头市、新华区、河间市、孟村回族自治县、献县、青县、盐山县、东光县、运河区、肃宁县、任丘市、沧县)

威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)

四平市(伊通满族自治县、铁西区、铁东区、梨树县、双辽市)

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

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

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

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

晋城市(陵川县、沁水县、城区、阳城县、高平市、泽州县)

石河子市(新星市、昆玉市、图木舒克市、铁门关市、五家渠市、胡杨河市、可克达拉市、白杨市、北屯市、双河市、阿拉尔市)

宣城市(泾县、绩溪县、郎溪县、宁国市、宣州区、广德市、旌德县)

昆明市(晋宁区、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、呈贡区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、五华区、东川区、宜良县、官渡区、安宁市、西山区、石林彝族自治县)

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

　　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）