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

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

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

丽江市(华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)  张家口市(怀来县、康保县、赤城县、阳原县、宣化区、尚义县、万全区、涿鹿县、崇礼区、桥东区、蔚县、桥西区、怀安县、张北县、沽源县、下花园区)

泉州市(安溪县、南安市、丰泽区、晋江市、惠安县、德化县、洛江区、金门县、石狮市、鲤城区、永春县、泉港区)

徐州市(睢宁县、新沂市、云龙区、泉山区、沛县、贾汪区、铜山区、邳州市、鼓楼区、丰县)

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

云浮市(罗定市、云城区、郁南县、云安区、新兴县)  泰州市(泰兴市、高港区、靖江市、姜堰区、海陵区、兴化市)

宜春市(高安市、袁州区、靖安县、铜鼓县、万载县、宜丰县、奉新县、上高县、樟树市、丰城市)

贵港市(港北区、平南县、桂平市、港南区、覃塘区)

黑河市(逊克县、爱辉区、孙吴县、嫩江市、五大连池市、北安市)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、古丈县、花垣县、泸溪县、龙山县、保靖县、永顺县、凤凰县)

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

金华市(东阳市、浦江县、金东区、义乌市、永康市、兰溪市、武义县、婺城区、磐安县)

四平市(梨树县、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区)

自贡市(富顺县、大安区、自流井区、贡井区、荣县、沿滩区)

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、建始县、巴东县、咸丰县、恩施市、利川市、鹤峰县、来凤县)

防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)

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

宁夏回族自治区

兰州市(红古区、皋兰县、西固区、永登县、七里河区、城关区、榆中县、安宁区)

成都市(温江区、大邑县、彭州市、青白江区、新津区、双流区、郫都区、龙泉驿区、锦江区、青羊区、简阳市、蒲江县、都江堰市、成华区、武侯区、金牛区、崇州市、金堂县、邛崃市、新都区)

山南市(乃东区、浪卡子县、加查县、琼结县、扎囊县、桑日县、洛扎县、错那市、曲松县、贡嘎县、隆子县、措美县)

舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)

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

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

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

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

松原市(扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县)

济南市(章丘区、商河县、钢城区、历下区、天桥区、莱芜区、历城区、长清区、市中区、平阴县、济阳区、槐荫区)

芜湖市(湾沚区、无为市、南陵县、弋江区、鸠江区、镜湖区、繁昌区)  阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)

济源市

新疆维吾尔自治区池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)

海南藏族自治州(贵南县、贵德县、共和县、同德县、兴海县)  黔南布依族苗族自治州(贵定县、长顺县、独山县、福泉市、龙里县、都匀市、三都水族自治县、惠水县、平塘县、瓮安县、罗甸县、荔波县)

荆门市(东宝区、钟祥市、掇刀区、京山市、沙洋县)

百色市(凌云县、那坡县、田林县、隆林各族自治县、田阳区、德保县、平果市、西林县、右江区、靖西市、乐业县、田东县)

绵阳市(涪城区、游仙区、梓潼县、平武县、三台县、安州区、北川羌族自治县、盐亭县、江油市)湛江市(赤坎区、麻章区、吴川市、雷州市、霞山区、徐闻县、坡头区、遂溪县、廉江市)

商丘市(柘城县、睢县、夏邑县、民权县、睢阳区、梁园区、永城市、虞城县、宁陵县)

蚌埠市(怀远县、五河县、蚌山区、龙子湖区、固镇县、禹会区、淮上区)

昆明市(嵩明县、西山区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、盘龙区、东川区、晋宁区、官渡区、石林彝族自治县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、宜良县、五华区)

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

固原市(原州区、彭阳县、泾源县、隆德县、西吉县)

吴忠市(利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区、盐池县)

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

广西壮族自治区

宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、砀山县、萧县)

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

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

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

荆州市(洪湖市、松滋市、监利市、江陵县、荆州区、沙市区、石首市、公安县)

绥化市(明水县、海伦市、望奎县、肇东市、庆安县、绥棱县、北林区、安达市、青冈县、兰西县)

十堰市(竹山县、竹溪县、郧西县、丹江口市、张湾区、房县、茅箭区、郧阳区)

吕梁市(离石区、汾阳市、中阳县、方山县、临县、柳林县、交口县、兴县、交城县、岚县、文水县、石楼县、孝义市)

　　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）