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辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

河源市(连平县、和平县、紫金县、东源县、源城区、龙川县)

佛山市(顺德区、三水区、禅城区、高明区、南海区)

六盘水市(钟山区、六枝特区、盘州市、水城区)  丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县)

长春市(九台区、农安县、二道区、朝阳区、德惠市、宽城区、榆树市、公主岭市、双阳区、南关区、绿园区)

资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)

阿坝藏族羌族自治州(小金县、汶川县、理县、金川县、黑水县、若尔盖县、阿坝县、红原县、九寨沟县、松潘县、茂县、马尔康市、壤塘县)

普洱市(西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、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、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区)  林芝市(察隅县、米林市、波密县、墨脱县、工布江达县、朗县、巴宜区)

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

广西壮族自治区

咸宁市(通山县、崇阳县、赤壁市、咸安区、通城县、嘉鱼县)

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

来宾市(金秀瑶族自治县、象州县、合山市、忻城县、兴宾区、武宣县)

鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

南通市(海门区、启东市、如皋市、如东县、通州区、崇川区、海安市)

常州市(新北区、钟楼区、天宁区、金坛区、溧阳市、武进区)

三沙市(南沙区、西沙区)

四平市(铁东区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁西区)

黔南布依族苗族自治州(独山县、荔波县、罗甸县、惠水县、都匀市、福泉市、三都水族自治县、长顺县、平塘县、贵定县、龙里县、瓮安县)

宁夏回族自治区

三明市(清流县、泰宁县、大田县、宁化县、将乐县、永安市、建宁县、三元区、尤溪县、沙县区、明溪县)

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

周口市(淮阳区、商水县、项城市、鹿邑县、郸城县、沈丘县、太康县、扶沟县、西华县、川汇区)

中山市

延安市(子长市、安塞区、吴起县、宝塔区、黄龙县、宜川县、富县、延川县、甘泉县、延长县、志丹县、黄陵县、洛川县)

随州市(随县、广水市、曾都区)

厦门市(翔安区、湖里区、海沧区、同安区、集美区、思明区)

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嘉峪关市

淄博市(张店区、博山区、周村区、淄川区、高青县、临淄区、沂源县、桓台县)

襄阳市(南漳县、襄州区、老河口市、保康县、宜城市、樊城区、枣阳市、谷城县、襄城区)

吕梁市(柳林县、交口县、方山县、文水县、孝义市、兴县、岚县、交城县、临县、离石区、石楼县、中阳县、汾阳市)  南宁市(上林县、宾阳县、青秀区、邕宁区、横州市、隆安县、江南区、武鸣区、良庆区、马山县、兴宁区、西乡塘区)

五指山市(屯昌县、东方市、临高县、琼海市、定安县、万宁市、昌江黎族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、文昌市、白沙黎族自治县)

新余市(渝水区、分宜县)

三门峡市(灵宝市、陕州区、湖滨区、义马市、卢氏县、渑池县)唐山市(迁西县、遵化市、丰南区、乐亭县、滦南县、开平区、滦州市、路南区、玉田县、迁安市、路北区、古冶区、曹妃甸区、丰润区)

湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘潭县、湘乡市)  昆明市(禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、安宁市、石林彝族自治县、晋宁区、五华区、富民县、东川区、嵩明县、宜良县、官渡区、呈贡区、西山区、寻甸回族彝族自治县)

葫芦岛市(龙港区、连山区、兴城市、南票区、绥中县、建昌县)

东营市(东营区、广饶县、利津县、河口区、垦利区)

南京市(江宁区、溧水区、栖霞区、秦淮区、雨花台区、高淳区、鼓楼区、六合区、玄武区、浦口区、建邺区)曲靖市(师宗县、富源县、罗平县、马龙区、陆良县、宣威市、麒麟区、会泽县、沾益区)

广州市(白云区、海珠区、南沙区、天河区、黄埔区、荔湾区、从化区、番禺区、增城区、越秀区、花都区)

毕节市(赫章县、七星关区、织金县、纳雍县、金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、大方县)

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

阜阳市(颍州区、阜南县、界首市、临泉县、颍上县、太和县、颍泉区、颍东区)

深圳市(龙华区、盐田区、南山区、龙岗区、宝安区、坪山区、罗湖区、光明区、福田区)

青岛市(莱西市、平度市、即墨区、市南区、市北区、胶州市、崂山区、李沧区、城阳区、黄岛区)

九江市(都昌县、瑞昌市、柴桑区、彭泽县、修水县、共青城市、庐山市、浔阳区、武宁县、永修县、湖口县、濂溪区、德安县)

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

荆州市(监利市、石首市、江陵县、松滋市、沙市区、洪湖市、公安县、荆州区)

武汉市(硚口区、东西湖区、汉南区、江岸区、新洲区、武昌区、洪山区、蔡甸区、汉阳区、江夏区、青山区、江汉区、黄陂区)

临夏回族自治州(和政县、永靖县、临夏市、广河县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县)

郴州市(汝城县、北湖区、嘉禾县、苏仙区、桂阳县、资兴市、安仁县、临武县、永兴县、桂东县、宜章县)

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

日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)

　　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）