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扬州市(高邮市、江都区、宝应县、仪征市、广陵区、邗江区)

三亚市(吉阳区、天涯区、海棠区、崖州区)

喀什地区(麦盖提县、疏勒县、巴楚县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、英吉沙县、岳普湖县、伽师县、疏附县、叶城县、泽普县)

焦作市(温县、武陟县、修武县、博爱县、孟州市、马村区、解放区、中站区、沁阳市、山阳区)  莆田市(涵江区、荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区)

达州市(达川区、宣汉县、渠县、大竹县、通川区、开江县、万源市)

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

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

乌鲁木齐市(头屯河区、乌鲁木齐县、天山区、新市区、沙依巴克区、米东区、达坂城区、水磨沟区)  舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

钦州市(钦南区、钦北区、灵山县、浦北县)

池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)

铜仁市(万山区、德江县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、石阡县、江口县、思南县、碧江区、松桃苗族自治县)

儋州市

咸阳市(彬州市、杨陵区、旬邑县、秦都区、礼泉县、淳化县、三原县、兴平市、长武县、永寿县、乾县、渭城区、泾阳县、武功县)

安顺市(西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县)

许昌市(鄢陵县、建安区、襄城县、魏都区、长葛市、禹州市)

景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)

咸宁市(赤壁市、通城县、通山县、崇阳县、嘉鱼县、咸安区)

潍坊市(临朐县、诸城市、青州市、高密市、安丘市、坊子区、潍城区、昌邑市、寿光市、寒亭区、奎文区、昌乐县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

松原市(扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区)

十堰市(茅箭区、张湾区、丹江口市、郧阳区、房县、竹山县、竹溪县、郧西县)

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

泸州市(古蔺县、纳溪区、合江县、龙马潭区、泸县、江阳区、叙永县)

黄山市(黄山区、休宁县、屯溪区、黟县、歙县、徽州区、祁门县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)

内江市(市中区、威远县、隆昌市、资中县、东兴区)

汕头市(潮南区、濠江区、金平区、龙湖区、潮阳区、澄海区、南澳县)

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

濮阳市(濮阳县、清丰县、范县、华龙区、台前县、南乐县)

本溪市(溪湖区、明山区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、南芬区)

西藏自治区  眉山市(洪雅县、彭山区、丹棱县、东坡区、青神县、仁寿县)

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

海南藏族自治州(共和县、贵南县、同德县、贵德县、兴海县)

普洱市(西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、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、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)五指山市(琼海市、定安县、临高县、东方市、文昌市、万宁市、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县、屯昌县)

鄂尔多斯市(康巴什区、乌审旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、东胜区、鄂托克前旗、杭锦旗、准格尔旗、达拉特旗)  石河子市(铁门关市、可克达拉市、北屯市、新星市、昆玉市、阿拉尔市、白杨市、双河市、五家渠市、胡杨河市、图木舒克市)

丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

衡水市(饶阳县、景县、桃城区、深州市、故城县、安平县、武强县、枣强县、阜城县、冀州区、武邑县)

锦州市(北镇市、凌海市、太和区、古塔区、义县、黑山县、凌河区)乐山市(夹江县、马边彝族自治县、犍为县、市中区、井研县、五通桥区、沐川县、峨边彝族自治县、沙湾区、金口河区、峨眉山市)

新乡市(封丘县、卫辉市、原阳县、延津县、获嘉县、凤泉区、长垣市、卫滨区、牧野区、新乡县、红旗区、辉县市)

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

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

绍兴市(柯桥区、新昌县、诸暨市、越城区、上虞区、嵊州市)

安阳市(龙安区、林州市、殷都区、北关区、安阳县、汤阴县、滑县、文峰区、内黄县)

天津市(静海区、和平区、武清区、东丽区、宁河区、西青区、北辰区、河北区、宝坻区、河东区、津南区、河西区、蓟州区、红桥区、南开区、滨海新区)

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

伊春市(汤旺县、丰林县、大箐山县、铁力市、金林区、伊美区、南岔县、乌翠区、嘉荫县、友好区)

合肥市(肥西县、包河区、蜀山区、瑶海区、肥东县、庐阳区、长丰县、巢湖市、庐江县)

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

固原市(西吉县、彭阳县、泾源县、隆德县、原州区)

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

昌吉回族自治州(呼图壁县、吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、阜康市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县)

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

广西壮族自治区

厦门市(同安区、湖里区、海沧区、思明区、集美区、翔安区)

　　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）