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眉山市(彭山区、丹棱县、东坡区、青神县、仁寿县、洪雅县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)

淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)

马鞍山市(当涂县、花山区、博望区、含山县、和县、雨山区)  菏泽市(牡丹区、鄄城县、定陶区、巨野县、郓城县、曹县、东明县、单县、成武县)

常州市(武进区、溧阳市、金坛区、钟楼区、新北区、天宁区)

株洲市(天元区、醴陵市、渌口区、炎陵县、芦淞区、荷塘区、石峰区、攸县、茶陵县)

黄石市(铁山区、黄石港区、大冶市、西塞山区、下陆区、阳新县)辽阳市(文圣区、辽阳县、太子河区、弓长岭区、白塔区、宏伟区、灯塔市)

宁波市(海曙区、余姚市、镇海区、象山县、北仑区、鄞州区、奉化区、江北区、慈溪市、宁海县)  天水市(武山县、秦州区、甘谷县、麦积区、清水县、张家川回族自治县、秦安县)

十堰市(竹山县、张湾区、竹溪县、郧阳区、郧西县、茅箭区、丹江口市、房县)

来宾市(武宣县、象州县、忻城县、兴宾区、合山市、金秀瑶族自治县)

遂宁市(船山区、大英县、安居区、射洪市、蓬溪县)

韶关市(曲江区、始兴县、翁源县、南雄市、仁化县、乳源瑶族自治县、武江区、浈江区、乐昌市、新丰县)

日喀则市(江孜县、康马县、定日县、吉隆县、仁布县、拉孜县、亚东县、岗巴县、桑珠孜区、仲巴县、萨嘎县、昂仁县、谢通门县、白朗县、南木林县、定结县、萨迦县、聂拉木县)

汉中市(略阳县、勉县、镇巴县、洋县、宁强县、西乡县、佛坪县、城固县、留坝县、汉台区、南郑区)

桂林市(资源县、全州县、兴安县、雁山区、阳朔县、象山区、临桂区、灵川县、恭城瑶族自治县、叠彩区、平乐县、永福县、灌阳县、秀峰区、七星区、龙胜各族自治县、荔浦市)

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

广安市(前锋区、广安区、岳池县、华蓥市、邻水县、武胜县)

德州市(宁津县、夏津县、临邑县、武城县、陵城区、齐河县、乐陵市、庆云县、平原县、德城区、禹城市)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

成都市(金堂县、都江堰市、新津区、双流区、新都区、简阳市、蒲江县、大邑县、邛崃市、青羊区、成华区、彭州市、金牛区、青白江区、锦江区、武侯区、郫都区、龙泉驿区、崇州市、温江区)

宜宾市(筠连县、叙州区、高县、江安县、长宁县、翠屏区、珙县、南溪区、屏山县、兴文县)

兰州市(红古区、城关区、安宁区、西固区、七里河区、皋兰县、永登县、榆中县)

塔城地区(塔城市、裕民县、乌苏市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、沙湾市)

金昌市(永昌县、金川区)

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

太原市(清徐县、晋源区、阳曲县、万柏林区、尖草坪区、小店区、杏花岭区、古交市、娄烦县、迎泽区)

赤峰市(元宝山区、巴林右旗、宁城县、林西县、敖汉旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、红山区、巴林左旗、翁牛特旗、松山区)

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自贡市(大安区、自流井区、富顺县、沿滩区、荣县、贡井区)

兴安盟(乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗)

商丘市(柘城县、夏邑县、睢阳区、宁陵县、梁园区、永城市、虞城县、民权县、睢县)

绵阳市(三台县、梓潼县、安州区、江油市、涪城区、北川羌族自治县、盐亭县、平武县、游仙区)  大理白族自治州(剑川县、永平县、南涧彝族自治县、洱源县、祥云县、鹤庆县、大理市、弥渡县、漾濞彝族自治县、云龙县、宾川县、巍山彝族回族自治县)

秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、海港区、山海关区、卢龙县、抚宁区、北戴河区)

南充市(阆中市、高坪区、西充县、仪陇县、南部县、顺庆区、嘉陵区、蓬安县、营山县)

喀什地区(泽普县、疏附县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、喀什市、莎车县、英吉沙县、伽师县、麦盖提县、叶城县、岳普湖县)包头市(达尔罕茂明安联合旗、固阳县、青山区、土默特右旗、东河区、石拐区、昆都仑区、白云鄂博矿区、九原区)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、茫崖市、都兰县、德令哈市、乌兰县)  鸡西市(麻山区、虎林市、滴道区、鸡冠区、梨树区、鸡东县、密山市、城子河区、恒山区)

洛阳市(洛宁县、栾川县、偃师区、伊川县、瀍河回族区、洛龙区、新安县、嵩县、宜阳县、涧西区、汝阳县、西工区、孟津区、老城区)

海东市(乐都区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县)

昌都市(丁青县、芒康县、八宿县、卡若区、察雅县、洛隆县、边坝县、贡觉县、江达县、左贡县、类乌齐县)葫芦岛市(南票区、绥中县、建昌县、连山区、兴城市、龙港区)

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

西宁市(城东区、湟源县、湟中区、城西区、城中区、大通回族土族自治县、城北区)

舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)

七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)

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

宿迁市(宿城区、泗洪县、沭阳县、宿豫区、泗阳县)

安康市(平利县、汉阴县、白河县、石泉县、镇坪县、旬阳市、紫阳县、汉滨区、岚皋县、宁陕县)

内蒙古自治区

白山市(抚松县、江源区、临江市、浑江区、靖宇县、长白朝鲜族自治县)

中山市

巴中市(恩阳区、南江县、巴州区、平昌县、通江县)

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

温州市(龙湾区、平阳县、苍南县、洞头区、乐清市、泰顺县、龙港市、鹿城区、文成县、瑞安市、永嘉县、瓯海区)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县)

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

澳门特别行政区

　　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）