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昭通市(水富市、彝良县、鲁甸县、昭阳区、镇雄县、巧家县、威信县、盐津县、永善县、绥江县、大关县)
荆州市(荆州区、沙市区、松滋市、监利市、江陵县、石首市、洪湖市、公安县)
张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)
孝感市(应城市、安陆市、孝南区、云梦县、孝昌县、汉川市、大悟县)
张掖市(山丹县、民乐县、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、甘州区)
保定市(徐水区、涿州市、顺平县、望都县、涞水县、阜平县、博野县、清苑区、蠡县、曲阳县、雄县、易县、竞秀区、安新县、唐县、定兴县、高阳县、高碑店市、莲池区、定州市、涞源县、安国市、满城区、容城县)
防城港市(上思县、防城区、东兴市、港口区)
郴州市(桂阳县、资兴市、宜章县、永兴县、北湖区、嘉禾县、苏仙区、临武县、桂东县、安仁县、汝城县)
儋州市
长沙市(望城区、宁乡市、浏阳市、开福区、长沙县、天心区、芙蓉区、岳麓区、雨花区)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
宁夏回族自治区
常州市(钟楼区、天宁区、新北区、溧阳市、金坛区、武进区)
黔南布依族苗族自治州(平塘县、长顺县、都匀市、福泉市、独山县、三都水族自治县、龙里县、贵定县、罗甸县、荔波县、瓮安县、惠水县)
黄山市(黟县、休宁县、屯溪区、徽州区、歙县、祁门县、黄山区)
南阳市(西峡县、卧龙区、新野县、桐柏县、唐河县、内乡县、南召县、社旗县、淅川县、方城县、邓州市、镇平县、宛城区)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、鄂托克旗、达拉特旗、准格尔旗、东胜区、乌审旗、康巴什区、鄂托克前旗、杭锦旗)
铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)
鹤壁市(山城区、淇县、浚县、淇滨区、鹤山区)
三沙市(南沙区、西沙区)
淄博市(桓台县、临淄区、淄川区、博山区、沂源县、周村区、张店区、高青县)
佛山市(顺德区、南海区、高明区、禅城区、三水区)
晋城市(沁水县、阳城县、城区、高平市、泽州县、陵川县)
赤峰市(红山区、元宝山区、巴林左旗、宁城县、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、巴林右旗、克什克腾旗、松山区、翁牛特旗、林西县)
包头市(石拐区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、九原区、青山区、固阳县、白云鄂博矿区、昆都仑区、土默特右旗)
商洛市(商州区、镇安县、洛南县、柞水县、山阳县、丹凤县、商南县)
新疆维吾尔自治区
安顺市(平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)
澳门特别行政区
北京市(平谷区、延庆区、丰台区、昌平区、顺义区、通州区、门头沟区、房山区、东城区、怀柔区、海淀区、密云区、朝阳区、大兴区、西城区、石景山区)
岳阳市(岳阳楼区、华容县、君山区、岳阳县、湘阴县、临湘市、平江县、汨罗市、云溪区)
郑州市(中原区、登封市、金水区、管城回族区、上街区、荥阳市、中牟县、惠济区、新密市、新郑市、二七区、巩义市)
聊城市(冠县、莘县、临清市、阳谷县、东阿县、东昌府区、高唐县、茌平区)
商丘市(永城市、虞城县、睢县、民权县、夏邑县、宁陵县、睢阳区、梁园区、柘城县)
鸡西市(密山市、恒山区、麻山区、虎林市、鸡冠区、滴道区、梨树区、鸡东县、城子河区)
锡林郭勒盟(镶黄旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、二连浩特市、苏尼特左旗)
遵义市(绥阳县、红花岗区、正安县、仁怀市、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、凤冈县、汇川区、赤水市、余庆县、湄潭县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、播州区)
漳州市(龙文区、诏安县、华安县、芗城区、云霄县、东山县、南靖县、龙海区、平和县、漳浦县、长泰区)
通化市(二道江区、辉南县、梅河口市、东昌区、集安市、通化县、柳河县)
湘潭市(湘潭县、岳塘区、韶山市、湘乡市、雨湖区)
临汾市(汾西县、曲沃县、洪洞县、尧都区、霍州市、浮山县、古县、蒲县、隰县、永和县、襄汾县、乡宁县、安泽县、大宁县、吉县、翼城县、侯马市)
三明市(三元区、泰宁县、将乐县、清流县、尤溪县、沙县区、建宁县、宁化县、永安市、大田县、明溪县)
四平市(铁东区、伊通满族自治县、双辽市、梨树县、铁西区)
临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、临翔区、凤庆县、永德县)
丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区)
张家口市(涿鹿县、下花园区、宣化区、沽源县、阳原县、康保县、尚义县、怀安县、万全区、桥东区、赤城县、崇礼区、桥西区、蔚县、怀来县、张北县)
娄底市(涟源市、冷水江市、双峰县、娄星区、新化县)
宿迁市(泗洪县、泗阳县、宿城区、沭阳县、宿豫区)
丽水市(庆元县、遂昌县、莲都区、云和县、景宁畲族自治县、缙云县、龙泉市、青田县、松阳县)
晋中市(祁县、灵石县、太谷区、昔阳县、平遥县、介休市、和顺县、左权县、榆次区、榆社县、寿阳县)
安阳市(北关区、文峰区、龙安区、林州市、安阳县、滑县、内黄县、殷都区、汤阴县)
忻州市(繁峙县、五台县、偏关县、五寨县、忻府区、岢岚县、保德县、原平市、定襄县、代县、宁武县、神池县、河曲县、静乐县)
开封市(祥符区、禹王台区、通许县、兰考县、尉氏县、龙亭区、顺河回族区、鼓楼区、杞县)
武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)
西藏自治区
平顶山市(叶县、鲁山县、宝丰县、新华区、石龙区、汝州市、湛河区、卫东区、郏县、舞钢市)
辽阳市(宏伟区、辽阳县、白塔区、太子河区、弓长岭区、灯塔市、文圣区)
临夏回族自治州(临夏市、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、东乡族自治县、临夏县、广河县、康乐县)
天水市(麦积区、张家川回族自治县、武山县、清水县、秦安县、秦州区、甘谷县)
遂宁市(船山区、大英县、射洪市、安居区、蓬溪县)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
石家庄市(赞皇县、长安区、灵寿县、鹿泉区、无极县、晋州市、行唐县、桥西区、高邑县、新乐市、深泽县、藁城区、井陉矿区、赵县、栾城区、井陉县、裕华区、正定县、平山县、辛集市、新华区、元氏县)
宝鸡市(千阳县、凤翔区、岐山县、凤县、金台区、陇县、麟游县、陈仓区、渭滨区、眉县、扶风县、太白县)
阿里地区(措勤县、改则县、札达县、噶尔县、革吉县、日土县、普兰县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
抚顺市(清原满族自治县、东洲区、顺城区、抚顺县、望花区、新宾满族自治县、新抚区)
绥化市(海伦市、北林区、明水县、望奎县、庆安县、安达市、绥棱县、肇东市、青冈县、兰西县)
铁岭市(调兵山市、铁岭县、清河区、昌图县、银州区、西丰县、开原市)
萍乡市(安源区、湘东区、莲花县、芦溪县、上栗县)
烟台市(栖霞市、福山区、莱山区、龙口市、牟平区、芝罘区、莱州市、海阳市、蓬莱区、招远市、莱阳市)
盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)
五指山市(白沙黎族自治县、临高县、东方市、保亭黎族苗族自治县、文昌市、琼海市、澄迈县、屯昌县、陵水黎族自治县、定安县、昌江黎族自治县、万宁市、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县)
贺州市(富川瑶族自治县、八步区、平桂区、钟山县、昭平县)
邢台市(内丘县、隆尧县、广宗县、沙河市、信都区、襄都区、临城县、任泽区、平乡县、威县、临西县、宁晋县、南宫市、南和区、柏乡县、清河县、新河县、巨鹿县)
钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)
嘉兴市(平湖市、海盐县、海宁市、嘉善县、桐乡市、秀洲区、南湖区)
苏州市(吴中区、昆山市、常熟市、相城区、虎丘区、太仓市、吴江区、张家港市、姑苏区)
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榆林市(靖边县、榆阳区、绥德县、神木市、横山区、米脂县、吴堡县、定边县、府谷县、清涧县、佳县、子洲县)
宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、砀山县、萧县)
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北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
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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。
新闻结尾
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