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黑河市(逊克县、孙吴县、嫩江市、北安市、爱辉区、五大连池市)
随州市(曾都区、随县、广水市)
内江市(隆昌市、威远县、资中县、东兴区、市中区)
黄石市(下陆区、阳新县、铁山区、大冶市、西塞山区、黄石港区)
晋中市(和顺县、灵石县、平遥县、榆次区、昔阳县、寿阳县、介休市、榆社县、祁县、左权县、太谷区)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
阜阳市(颍上县、界首市、临泉县、阜南县、太和县、颍州区、颍泉区、颍东区)
成都市(金牛区、都江堰市、双流区、青白江区、龙泉驿区、简阳市、彭州市、郫都区、金堂县、青羊区、新津区、锦江区、崇州市、新都区、蒲江县、成华区、邛崃市、大邑县、武侯区、温江区)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
辽阳市(白塔区、太子河区、弓长岭区、辽阳县、灯塔市、宏伟区、文圣区)
许昌市(魏都区、鄢陵县、襄城县、禹州市、长葛市、建安区)
三沙市(南沙区、西沙区)
兰州市(皋兰县、安宁区、榆中县、永登县、西固区、城关区、七里河区、红古区)
阿里地区(日土县、噶尔县、改则县、普兰县、札达县、革吉县、措勤县)
抚州市(资溪县、乐安县、临川区、南丰县、金溪县、宜黄县、崇仁县、黎川县、广昌县、东乡区、南城县)
昆明市(盘龙区、嵩明县、东川区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、五华区、西山区、石林彝族自治县、晋宁区、安宁市、宜良县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县)
阿坝藏族羌族自治州(小金县、马尔康市、理县、九寨沟县、红原县、壤塘县、茂县、汶川县、若尔盖县、松潘县、阿坝县、黑水县、金川县)
惠州市(惠阳区、惠东县、龙门县、惠城区、博罗县)
朔州市(朔城区、应县、山阴县、右玉县、怀仁市、平鲁区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
甘南藏族自治州(卓尼县、舟曲县、合作市、迭部县、夏河县、碌曲县、玛曲县、临潭县)
鹤岗市(绥滨县、东山区、兴安区、工农区、萝北县、南山区、兴山区、向阳区)
平顶山市(鲁山县、叶县、石龙区、舞钢市、郏县、湛河区、卫东区、新华区、宝丰县、汝州市)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、格尔木市、德令哈市、都兰县、乌兰县)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
杭州市(桐庐县、富阳区、淳安县、余杭区、拱墅区、萧山区、临安区、西湖区、临平区、滨江区、钱塘区、上城区、建德市)
大庆市(萨尔图区、大同区、林甸县、让胡路区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇州县、龙凤区)
怀化市(鹤城区、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、中方县、沅陵县、会同县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、洪江市、溆浦县、通道侗族自治县)
大理白族自治州(大理市、巍山彝族回族自治县、云龙县、宾川县、南涧彝族自治县、洱源县、剑川县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、永平县、弥渡县、祥云县)
楚雄彝族自治州(牟定县、大姚县、禄丰市、武定县、永仁县、楚雄市、南华县、元谋县、姚安县、双柏县)
喀什地区(莎车县、喀什市、疏勒县、泽普县、岳普湖县、英吉沙县、巴楚县、麦盖提县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、伽师县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
阳泉市(郊区、盂县、矿区、城区、平定县)
昌都市(左贡县、边坝县、丁青县、察雅县、江达县、卡若区、洛隆县、贡觉县、芒康县、八宿县、类乌齐县)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、凤庆县、云县、沧源佤族自治县、临翔区、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县)
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淄博市(高青县、桓台县、沂源县、临淄区、张店区、周村区、淄川区、博山区)
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赣州市(信丰县、瑞金市、定南县、崇义县、赣县区、石城县、于都县、南康区、寻乌县、大余县、龙南市、安远县、宁都县、章贡区、兴国县、会昌县、全南县、上犹县)
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西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
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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。
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