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

萍乡市(湘东区、芦溪县、安源区、上栗县、莲花县)

湘潭市(湘乡市、韶山市、湘潭县、岳塘区、雨湖区)

黄山市(黟县、黄山区、歙县、休宁县、徽州区、祁门县、屯溪区)  潍坊市(坊子区、青州市、寒亭区、寿光市、昌邑市、诸城市、高密市、奎文区、安丘市、潍城区、昌乐县、临朐县)

濮阳市(范县、濮阳县、华龙区、南乐县、清丰县、台前县)

钦州市(浦北县、钦南区、钦北区、灵山县)

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

湘西土家族苗族自治州(吉首市、龙山县、泸溪县、保靖县、永顺县、古丈县、凤凰县、花垣县)  自贡市(富顺县、贡井区、沿滩区、荣县、大安区、自流井区)

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

葫芦岛市(连山区、龙港区、绥中县、南票区、建昌县、兴城市)

泰州市(姜堰区、泰兴市、靖江市、高港区、兴化市、海陵区)

庆阳市(华池县、镇原县、庆城县、正宁县、西峰区、合水县、宁县、环县)

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

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

开封市(龙亭区、鼓楼区、祥符区、兰考县、禹王台区、尉氏县、杞县、通许县、顺河回族区)

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

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

甘孜藏族自治州(巴塘县、德格县、得荣县、九龙县、石渠县、泸定县、乡城县、新龙县、甘孜县、理塘县、炉霍县、色达县、稻城县、雅江县、丹巴县、白玉县、道孚县、康定市)

临沧市(云县、临翔区、永德县、沧源佤族自治县、凤庆县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县)

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

儋州市

丹东市(东港市、元宝区、凤城市、振兴区、振安区、宽甸满族自治县)

莆田市(仙游县、秀屿区、城厢区、荔城区、涵江区)

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

济源市

柳州市(鹿寨县、融水苗族自治县、鱼峰区、融安县、柳江区、城中区、三江侗族自治县、柳城县、柳北区、柳南区)

玉溪市(红塔区、新平彝族傣族自治县、通海县、峨山彝族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、澄江市、易门县)

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怀化市(中方县、沅陵县、鹤城区、新晃侗族自治县、溆浦县、洪江市、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、会同县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

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

楚雄彝族自治州(牟定县、禄丰市、武定县、楚雄市、南华县、元谋县、大姚县、姚安县、永仁县、双柏县)  滨州市(沾化区、无棣县、滨城区、博兴县、邹平市、阳信县、惠民县)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、共和县、兴海县、同德县)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、芒市、盈江县、梁河县)

南阳市(方城县、南召县、宛城区、卧龙区、唐河县、社旗县、新野县、淅川县、桐柏县、内乡县、镇平县、西峡县、邓州市)益阳市(赫山区、沅江市、南县、资阳区、安化县、桃江县)

金华市(永康市、武义县、婺城区、浦江县、义乌市、兰溪市、磐安县、金东区、东阳市)  肇庆市(鼎湖区、广宁县、四会市、高要区、端州区、封开县、德庆县、怀集县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

榆林市(神木市、吴堡县、横山区、榆阳区、米脂县、府谷县、靖边县、佳县、子洲县、定边县、绥德县、清涧县)

玉林市(玉州区、陆川县、福绵区、博白县、容县、兴业县、北流市)保山市(腾冲市、龙陵县、施甸县、隆阳区、昌宁县)

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

宁波市(镇海区、奉化区、慈溪市、海曙区、宁海县、北仑区、余姚市、江北区、象山县、鄞州区)

抚顺市(东洲区、新抚区、新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区、望花区、抚顺县)

黑河市(爱辉区、五大连池市、嫩江市、逊克县、孙吴县、北安市)

黄石市(铁山区、阳新县、下陆区、西塞山区、大冶市、黄石港区)

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

香港特别行政区

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)

眉山市(东坡区、仁寿县、彭山区、青神县、丹棱县、洪雅县)

乐山市(夹江县、沙湾区、井研县、峨眉山市、市中区、金口河区、五通桥区、峨边彝族自治县、犍为县、沐川县、马边彝族自治县)

南宁市(西乡塘区、马山县、青秀区、邕宁区、兴宁区、江南区、宾阳县、良庆区、武鸣区、上林县、横州市、隆安县)

长沙市(芙蓉区、长沙县、望城区、雨花区、开福区、天心区、浏阳市、宁乡市、岳麓区)

渭南市(华州区、蒲城县、韩城市、临渭区、富平县、大荔县、潼关县、澄城县、合阳县、白水县、华阴市)

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

白山市(江源区、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县、抚松县)

黄冈市(罗田县、团风县、黄州区、红安县、麻城市、浠水县、蕲春县、武穴市、黄梅县、英山县)

　　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）