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吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、青铜峡市、同心县)
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聊城市(东阿县、茌平区、临清市、冠县、高唐县、莘县、东昌府区、阳谷县)
安庆市(宜秀区、宿松县、桐城市、望江县、迎江区、大观区、太湖县、岳西县、怀宁县、潜山市)
湖州市(德清县、安吉县、吴兴区、南浔区、长兴县)
丹东市(东港市、振安区、振兴区、凤城市、宽甸满族自治县、元宝区)
大连市(庄河市、甘井子区、旅顺口区、沙河口区、金州区、瓦房店市、西岗区、中山区、普兰店区、长海县)
贵阳市(白云区、花溪区、息烽县、观山湖区、乌当区、南明区、云岩区、开阳县、清镇市、修文县)
抚州市(南丰县、宜黄县、临川区、崇仁县、南城县、东乡区、黎川县、乐安县、资溪县、金溪县、广昌县)
澳门特别行政区
岳阳市(云溪区、君山区、汨罗市、岳阳楼区、湘阴县、平江县、岳阳县、华容县、临湘市)
梧州市(龙圩区、长洲区、万秀区、岑溪市、蒙山县、苍梧县、藤县)
吕梁市(文水县、岚县、兴县、方山县、汾阳市、离石区、孝义市、交城县、石楼县、交口县、柳林县、中阳县、临县)
张掖市(高台县、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县)
阿勒泰地区(福海县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、青河县、富蕴县、吉木乃县)
佳木斯市(同江市、前进区、富锦市、向阳区、郊区、桦川县、抚远市、东风区、桦南县、汤原县)
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西安市(周至县、新城区、蓝田县、莲湖区、高陵区、碑林区、雁塔区、鄠邑区、阎良区、临潼区、长安区、灞桥区、未央区)
大理白族自治州(祥云县、南涧彝族自治县、宾川县、剑川县、永平县、漾濞彝族自治县、大理市、巍山彝族回族自治县、云龙县、鹤庆县、弥渡县、洱源县)
保山市(隆阳区、龙陵县、昌宁县、施甸县、腾冲市)
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三明市(大田县、三元区、沙县区、永安市、明溪县、清流县、宁化县、尤溪县、将乐县、泰宁县、建宁县)
铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)
雅安市(雨城区、名山区、荥经县、宝兴县、石棉县、芦山县、汉源县、天全县)
宿州市(灵璧县、砀山县、埇桥区、泗县、萧县)
常州市(新北区、金坛区、溧阳市、武进区、天宁区、钟楼区)
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、荔波县、罗甸县、福泉市、龙里县、长顺县、都匀市、贵定县、独山县、平塘县、三都水族自治县、惠水县)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、贵南县、同德县)
深圳市(盐田区、龙岗区、南山区、福田区、宝安区、罗湖区、龙华区、光明区、坪山区)
许昌市(鄢陵县、长葛市、建安区、禹州市、襄城县、魏都区)
银川市(灵武市、贺兰县、永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区)
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昌都市(左贡县、芒康县、丁青县、洛隆县、卡若区、察雅县、类乌齐县、八宿县、边坝县、江达县、贡觉县)
朔州市(山阴县、应县、右玉县、怀仁市、朔城区、平鲁区)
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铜仁市(德江县、江口县、思南县、万山区、碧江区、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、石阡县)
滨州市(博兴县、惠民县、滨城区、沾化区、邹平市、无棣县、阳信县)
长沙市(芙蓉区、望城区、岳麓区、雨花区、天心区、宁乡市、浏阳市、开福区、长沙县)
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无锡市(惠山区、宜兴市、梁溪区、新吴区、江阴市、滨湖区、锡山区)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县、茫崖市、都兰县)
通辽市(奈曼旗、科尔沁区、开鲁县、霍林郭勒市、扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗)
泰安市(岱岳区、肥城市、宁阳县、新泰市、泰山区、东平县)
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玉树藏族自治州(玉树市、囊谦县、曲麻莱县、称多县、杂多县、治多县)
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定西市(安定区、临洮县、通渭县、岷县、渭源县、陇西县、漳县)
白山市(抚松县、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区)
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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”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示，当前我国人工智能发展的总体态势良好，正处在加强人工智能布局、加快数字化智能化转型的历史机遇期。同时也要清醒看到，人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题不容忽视。对这些风险挑战不容忽视，保险业在推进AI应用的过程中，必须将其纳入全面风险管理体系。2023年8月，网信办等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确要求生成式AI服务提供者需建立数据合规、算法透明、生成内容管理等六大机制，国家金融监督管理总局强调，AI应用需要技术中立原则，重点防范数据滥用与算法歧视。
对此，梁涛重点指出了三个方面：
第一、数据质量和隐私保护方面。严格依据法律法规和监管要求有序推进AI应用，避免可能的法律风险。保险企业需要建立健全的数据质量管理体系，对外部数据源进行筛选和清洗，确保数据的准确性和可信度。要在保障安全和隐私前提下，推动金融与公共服务领域信息互联互通，释放数据要素潜能。通过采用加密和匿名化等技术，保护用户的隐私。与用户建立透明的数据共享机制，让用户清楚地知道他们的数据将如何被使用，并给予用户选择权。同时关注数据污染。保险机构每天处理海量数据和复杂的交易，信息的准确性和可靠性至关重要。如果虚假信息被灌入训练模型，有可能污染模型的训练数据。一旦部署到风险分析、承保理赔、精算定价、资产配置当中，可能会引发连锁反应，造成难以估量的损失。
第二、对人工智能应用过程中产生的新风险进行前瞻性和预测性的防控。一是加强流程管理和人工干预，避免可能的操作风险。人工智能工具是根据过去的数据进行训练的，可能无法准确反映现实和预测未来，输出的结果存在不可解释性，难以追溯；训练数据中的偏差会导致算法输出的不公平或错误；人工智能驱动的高频交易提升市场反应速度的同时，也放大了波动性。当多数人工智能策略采用相似风险模型时，这种同质化响应可能会加速放大负面反馈循环，进而加剧市场的脆弱性。因此在模型训练中，一方面，企业要严格限定共享数据范围，通过防火墙制度的建立，保障数据安全；要对信息安全加强管理和监测，及时发现安全隐患。同时监管部门要明确界定数据所有权的归属、加强跨行业交叉风险的识别与预警，防范人工智能可能带来的系统性运营风险，警惕并及时防范、控制人工智能带来的新风险。
第三、提高监管工作科学性。保险科技已经深入影响保险服务范式、风险定价机制和风险管控模式。监管机构要适应新变化，密切关注人工智能技术在行业的应用动态，增强对智能算法风险的穿透式分析能力，健全智能算法的规则制度，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性，确保监管精准、适度、灵活、高效。一方面监管部门要利用人工智能技术等提升监管效能，把握保险业发展的脉搏，大力推动保险科技的发展；另一方面要加强对行业主体关键环节风险防控、信息披露、信息安全保护、算法的监管，避免“模型幻觉”“算法歧视”，避免出现“大数据杀熟”等违背科技伦理的行为，完善消费者权益的科技保护机制。既不能让监管成为行业发展的制约，也不能让保险科技的发展成为一匹脱缰的野马。可惜鉴“沙盒监管”的监管模式，在严格控制风险影响范围的同时，做好科技保险监管的顶层设计工作，促进新技术的落地应用。
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