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白城市(通榆县、洮北区、镇赉县、洮南市、大安市)

大理白族自治州(祥云县、宾川县、永平县、剑川县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、洱源县、大理市、南涧彝族自治县、云龙县、弥渡县、巍山彝族回族自治县)

平凉市(静宁县、崇信县、崆峒区、泾川县、华亭市、庄浪县、灵台县)

六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)  海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、格尔木市、都兰县、茫崖市、天峻县)

抚顺市(新抚区、抚顺县、望花区、新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区、东洲区)

台州市(玉环市、仙居县、临海市、路桥区、黄岩区、三门县、天台县、温岭市、椒江区)

阿克苏地区(拜城县、阿克苏市、阿瓦提县、新和县、温宿县、沙雅县、库车市、柯坪县、乌什县)

淄博市(淄川区、张店区、周村区、博山区、临淄区、沂源县、桓台县、高青县)  贵阳市(花溪区、清镇市、乌当区、白云区、观山湖区、修文县、息烽县、南明区、开阳县、云岩区)

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

巴中市(巴州区、平昌县、南江县、通江县、恩阳区)

崇左市(天等县、龙州县、宁明县、扶绥县、大新县、江州区、凭祥市)

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

海东市(化隆回族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县)

株洲市(茶陵县、炎陵县、醴陵市、荷塘区、石峰区、攸县、天元区、渌口区、芦淞区)

吉林市(船营区、磐石市、蛟河市、丰满区、龙潭区、舒兰市、昌邑区、桦甸市、永吉县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

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

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)

定西市(渭源县、临洮县、安定区、岷县、漳县、陇西县、通渭县)

鸡西市(鸡冠区、虎林市、梨树区、鸡东县、城子河区、麻山区、恒山区、滴道区、密山市)

云浮市(新兴县、云城区、云安区、罗定市、郁南县)

新余市(分宜县、渝水区)

无锡市(宜兴市、锡山区、滨湖区、梁溪区、惠山区、江阴市、新吴区)

亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)

淮南市(谢家集区、潘集区、八公山区、大通区、田家庵区、凤台县、寿县)

金昌市(金川区、永昌县)

益阳市(桃江县、资阳区、南县、赫山区、安化县、沅江市)

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福州市(马尾区、罗源县、平潭县、永泰县、福清市、闽清县、连江县、仓山区、台江区、鼓楼区、闽侯县、长乐区、晋安区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

汕头市(濠江区、金平区、澄海区、南澳县、潮南区、龙湖区、潮阳区)

鄂尔多斯市(鄂托克前旗、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克旗、康巴什区、伊金霍洛旗、乌审旗、准格尔旗、东胜区)  吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

保定市(涿州市、高阳县、竞秀区、徐水区、清苑区、涞源县、安国市、容城县、曲阳县、满城区、莲池区、顺平县、雄县、涞水县、阜平县、蠡县、望都县、安新县、定州市、易县、唐县、博野县、定兴县、高碑店市)

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

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

江门市(开平市、台山市、江海区、恩平市、鹤山市、新会区、蓬江区)  杭州市(建德市、淳安县、滨江区、桐庐县、富阳区、临平区、拱墅区、西湖区、余杭区、萧山区、临安区、钱塘区、上城区)

南京市(浦口区、江宁区、高淳区、六合区、鼓楼区、溧水区、建邺区、雨花台区、秦淮区、栖霞区、玄武区)

丽水市(云和县、青田县、莲都区、松阳县、缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县、龙泉市、庆元县)

芜湖市(无为市、湾沚区、镜湖区、繁昌区、弋江区、鸠江区、南陵县)遵义市(绥阳县、播州区、正安县、余庆县、红花岗区、湄潭县、习水县、赤水市、桐梓县、仁怀市、汇川区、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县)

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

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)

宁德市(屏南县、蕉城区、寿宁县、周宁县、福安市、福鼎市、霞浦县、古田县、柘荣县)

丹东市(振安区、宽甸满族自治县、振兴区、东港市、凤城市、元宝区)

镇江市(丹阳市、句容市、丹徒区、扬中市、润州区、京口区)

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

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

六安市(金安区、裕安区、金寨县、霍山县、霍邱县、舒城县、叶集区)

安庆市(望江县、大观区、岳西县、宿松县、潜山市、怀宁县、宜秀区、迎江区、桐城市、太湖县)

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

随州市(随县、曾都区、广水市)

香港特别行政区

天水市(张家川回族自治县、秦安县、秦州区、麦积区、清水县、甘谷县、武山县)

常州市(溧阳市、钟楼区、金坛区、新北区、武进区、天宁区)

舟山市(岱山县、嵊泗县、普陀区、定海区)

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

　　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）