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德阳市(中江县、广汉市、什邡市、旌阳区、罗江区、绵竹市)
咸阳市(杨陵区、秦都区、乾县、兴平市、武功县、永寿县、淳化县、彬州市、礼泉县、三原县、长武县、旬邑县、泾阳县、渭城区)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、红原县、马尔康市、九寨沟县、小金县、茂县、金川县、阿坝县、理县、若尔盖县、壤塘县、松潘县、黑水县)
枣庄市(峄城区、市中区、滕州市、山亭区、薛城区、台儿庄区)
通辽市(库伦旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁区、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县)
滁州市(明光市、琅琊区、天长市、凤阳县、来安县、定远县、全椒县、南谯区)
洛阳市(西工区、洛宁县、涧西区、嵩县、伊川县、老城区、瀍河回族区、偃师区、宜阳县、汝阳县、孟津区、栾川县、洛龙区、新安县)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特前旗、五原县、磴口县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特中旗)
东营市(河口区、垦利区、广饶县、东营区、利津县)
邯郸市(丛台区、馆陶县、成安县、武安市、肥乡区、临漳县、峰峰矿区、邱县、大名县、魏县、曲周县、磁县、涉县、复兴区、鸡泽县、邯山区、广平县、永年区)
朝阳市(龙城区、建平县、凌源市、北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区)
铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)
萍乡市(安源区、莲花县、上栗县、芦溪县、湘东区)
泸州市(古蔺县、叙永县、龙马潭区、纳溪区、泸县、江阳区、合江县)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)
日喀则市(萨嘎县、南木林县、康马县、谢通门县、白朗县、仁布县、吉隆县、亚东县、聂拉木县、岗巴县、桑珠孜区、江孜县、仲巴县、昂仁县、定日县、萨迦县、定结县、拉孜县)
舟山市(岱山县、定海区、普陀区、嵊泗县)
茂名市(高州市、电白区、信宜市、化州市、茂南区)
济南市(历下区、莱芜区、天桥区、槐荫区、钢城区、济阳区、商河县、平阴县、历城区、章丘区、市中区、长清区)
遂宁市(射洪市、安居区、大英县、蓬溪县、船山区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、青河县、福海县、布尔津县)
青岛市(崂山区、李沧区、市北区、市南区、即墨区、平度市、莱西市、胶州市、黄岛区、城阳区)
甘孜藏族自治州(稻城县、道孚县、得荣县、九龙县、丹巴县、德格县、石渠县、乡城县、炉霍县、雅江县、巴塘县、甘孜县、泸定县、康定市、色达县、理塘县、新龙县、白玉县)
深圳市(南山区、盐田区、宝安区、坪山区、福田区、龙华区、光明区、龙岗区、罗湖区)
平顶山市(宝丰县、新华区、鲁山县、舞钢市、汝州市、石龙区、卫东区、湛河区、叶县、郏县)
贺州市(钟山县、平桂区、八步区、富川瑶族自治县、昭平县)
晋中市(平遥县、灵石县、榆次区、榆社县、寿阳县、祁县、太谷区、和顺县、介休市、左权县、昔阳县)
宜春市(万载县、铜鼓县、靖安县、袁州区、宜丰县、丰城市、奉新县、高安市、樟树市、上高县)
宁波市(象山县、奉化区、北仑区、镇海区、宁海县、鄞州区、海曙区、慈溪市、江北区、余姚市)
阳泉市(矿区、盂县、城区、郊区、平定县)
丽水市(松阳县、云和县、景宁畲族自治县、龙泉市、青田县、缙云县、庆元县、莲都区、遂昌县)
南昌市(青云谱区、青山湖区、新建区、东湖区、安义县、进贤县、南昌县、西湖区、红谷滩区)
庆阳市(镇原县、华池县、正宁县、庆城县、西峰区、合水县、宁县、环县)
吕梁市(离石区、临县、文水县、柳林县、兴县、孝义市、交口县、中阳县、石楼县、岚县、方山县、交城县、汾阳市)
六安市(裕安区、金安区、金寨县、霍山县、舒城县、霍邱县、叶集区)
南平市(建瓯市、政和县、延平区、建阳区、邵武市、松溪县、浦城县、光泽县、武夷山市、顺昌县)
大连市(沙河口区、普兰店区、金州区、甘井子区、庄河市、中山区、旅顺口区、瓦房店市、长海县、西岗区)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县)
攀枝花市(盐边县、东区、米易县、仁和区、西区)
拉萨市(城关区、达孜区、当雄县、林周县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、曲水县、尼木县)
凉山彝族自治州(喜德县、盐源县、甘洛县、冕宁县、越西县、美姑县、雷波县、德昌县、宁南县、会东县、金阳县、普格县、西昌市、布拖县、会理市、木里藏族自治县、昭觉县)
梧州市(万秀区、岑溪市、苍梧县、长洲区、蒙山县、龙圩区、藤县)
佳木斯市(汤原县、桦川县、郊区、桦南县、向阳区、同江市、富锦市、东风区、前进区、抚远市)
呼伦贝尔市(扎兰屯市、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、根河市、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、阿荣旗、额尔古纳市、牙克石市、满洲里市、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗)
淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、玉门市、瓜州县、肃州区、敦煌市、肃北蒙古族自治县)
襄阳市(宜城市、枣阳市、樊城区、谷城县、保康县、南漳县、老河口市、襄城区、襄州区)
孝感市(大悟县、安陆市、应城市、云梦县、汉川市、孝南区、孝昌县)
温州市(龙湾区、苍南县、洞头区、瑞安市、永嘉县、瓯海区、龙港市、文成县、鹿城区、平阳县、泰顺县、乐清市)
石河子市(阿拉尔市、可克达拉市、北屯市、新星市、胡杨河市、昆玉市、白杨市、图木舒克市、双河市、五家渠市、铁门关市)
长春市(宽城区、公主岭市、二道区、朝阳区、九台区、德惠市、双阳区、南关区、榆树市、绿园区、农安县)
汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)
那曲市(比如县、尼玛县、色尼区、巴青县、双湖县、安多县、申扎县、嘉黎县、索县、班戈县、聂荣县)
中山市
临汾市(隰县、古县、乡宁县、曲沃县、襄汾县、翼城县、洪洞县、霍州市、尧都区、永和县、浮山县、安泽县、侯马市、大宁县、汾西县、吉县、蒲县)
玉溪市(峨山彝族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、江川区、红塔区、华宁县、新平彝族傣族自治县、通海县)
果洛藏族自治州(班玛县、玛多县、甘德县、久治县、达日县、玛沁县)
哈尔滨市(通河县、宾县、巴彦县、木兰县、平房区、香坊区、道里区、延寿县、道外区、双城区、方正县、呼兰区、松北区、南岗区、依兰县、阿城区、尚志市、五常市)
贵港市(港北区、平南县、桂平市、覃塘区、港南区)
陇南市(西和县、康县、宕昌县、徽县、武都区、文县、成县、两当县、礼县)
汕头市(南澳县、濠江区、潮阳区、澄海区、金平区、龙湖区、潮南区)
连云港市(赣榆区、灌南县、海州区、灌云县、东海县、连云区)
达州市(宣汉县、渠县、万源市、通川区、开江县、达川区、大竹县)
黄石市(大冶市、阳新县、西塞山区、铁山区、黄石港区、下陆区)
常德市(临澧县、澧县、鼎城区、石门县、桃源县、安乡县、津市市、汉寿县、武陵区)
九江市(彭泽县、湖口县、柴桑区、修水县、永修县、瑞昌市、濂溪区、武宁县、都昌县、庐山市、浔阳区、共青城市、德安县)
承德市(承德县、平泉市、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、双桥区、兴隆县、隆化县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、滦平县)
黄山市(徽州区、黟县、黄山区、歙县、休宁县、屯溪区、祁门县)
张家界市(慈利县、永定区、桑植县、武陵源区)
金华市(兰溪市、武义县、东阳市、永康市、金东区、浦江县、磐安县、义乌市、婺城区)
甘南藏族自治州(临潭县、合作市、夏河县、舟曲县、碌曲县、玛曲县、迭部县、卓尼县)
广西壮族自治区
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)
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鞍山市(千山区、铁西区、立山区、铁东区、台安县、岫岩满族自治县、海城市)
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柳州市(柳南区、鹿寨县、柳北区、城中区、柳城县、柳江区、融安县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、鱼峰区)
郑州市(上街区、惠济区、巩义市、新密市、金水区、中牟县、二七区、登封市、管城回族区、新郑市、荥阳市、中原区)
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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。
新闻结尾
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