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南阳市(西峡县、内乡县、方城县、淅川县、新野县、卧龙区、镇平县、桐柏县、宛城区、唐河县、南召县、社旗县、邓州市)
菏泽市(单县、郓城县、曹县、东明县、牡丹区、定陶区、鄄城县、巨野县、成武县)
赣州市(全南县、定南县、石城县、兴国县、会昌县、于都县、安远县、南康区、大余县、宁都县、龙南市、信丰县、章贡区、寻乌县、赣县区、瑞金市、上犹县、崇义县)
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呼和浩特市(玉泉区、武川县、托克托县、和林格尔县、清水河县、赛罕区、回民区、新城区、土默特左旗)
平顶山市(宝丰县、新华区、鲁山县、叶县、湛河区、卫东区、石龙区、舞钢市、汝州市、郏县)
张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、甘州区、高台县)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿图什市、阿合奇县)
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商洛市(柞水县、商南县、洛南县、镇安县、商州区、丹凤县、山阳县)
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唐山市(滦南县、路南区、遵化市、开平区、玉田县、迁安市、迁西县、乐亭县、滦州市、路北区、丰润区、曹妃甸区、丰南区、古冶区)
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武威市(凉州区、民勤县、古浪县、天祝藏族自治县)
甘南藏族自治州(合作市、玛曲县、临潭县、迭部县、碌曲县、夏河县、舟曲县、卓尼县)
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吉安市(吉水县、永丰县、吉州区、万安县、井冈山市、安福县、遂川县、新干县、吉安县、永新县、青原区、泰和县、峡江县)
茂名市(电白区、信宜市、化州市、高州市、茂南区)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、霍城县、新源县、尼勒克县、霍尔果斯市、昭苏县、伊宁县、奎屯市、巩留县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县)
日喀则市(南木林县、聂拉木县、仁布县、岗巴县、昂仁县、萨嘎县、萨迦县、定日县、谢通门县、江孜县、定结县、桑珠孜区、白朗县、拉孜县、吉隆县、亚东县、仲巴县、康马县)
本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、南芬区、平山区、溪湖区)
邵阳市(大祥区、新宁县、邵东市、绥宁县、城步苗族自治县、隆回县、北塔区、新邵县、武冈市、洞口县、邵阳县、双清区)
河池市(都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、天峨县、东兰县、南丹县、宜州区、巴马瑶族自治县、凤山县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县)
营口市(大石桥市、站前区、盖州市、西市区、老边区、鲅鱼圈区)
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
合肥市(庐阳区、瑶海区、肥西县、长丰县、包河区、肥东县、蜀山区、庐江县、巢湖市)
天水市(武山县、秦安县、甘谷县、清水县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县)
上海市(静安区、杨浦区、长宁区、奉贤区、闵行区、黄浦区、青浦区、徐汇区、宝山区、浦东新区、嘉定区、普陀区、松江区、崇明区、金山区、虹口区)
鹤壁市(浚县、鹤山区、山城区、淇滨区、淇县)
荆门市(京山市、掇刀区、钟祥市、沙洋县、东宝区)
鞍山市(海城市、岫岩满族自治县、铁东区、台安县、铁西区、立山区、千山区)
通辽市(奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁区)
崇左市(扶绥县、江州区、凭祥市、天等县、大新县、龙州县、宁明县)
濮阳市(范县、台前县、华龙区、清丰县、南乐县、濮阳县)
临沂市(费县、沂水县、临沭县、兰陵县、蒙阴县、罗庄区、平邑县、兰山区、莒南县、郯城县、沂南县、河东区)
鹤岗市(向阳区、绥滨县、兴安区、东山区、工农区、南山区、萝北县、兴山区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
陇南市(武都区、成县、西和县、两当县、宕昌县、徽县、文县、康县、礼县)
中山市
商丘市(睢县、民权县、梁园区、夏邑县、睢阳区、宁陵县、永城市、柘城县、虞城县)
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黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、册亨县、兴义市、贞丰县、望谟县、晴隆县、安龙县、普安县)
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珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)
那曲市(尼玛县、双湖县、比如县、申扎县、班戈县、索县、色尼区、安多县、嘉黎县、聂荣县、巴青县)
巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、五原县、杭锦后旗、乌拉特后旗、磴口县、乌拉特中旗)
咸阳市(旬邑县、永寿县、渭城区、泾阳县、礼泉县、彬州市、长武县、淳化县、乾县、秦都区、杨陵区、兴平市、武功县、三原县)
淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)
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。
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