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安庆市(怀宁县、迎江区、宿松县、宜秀区、岳西县、大观区、望江县、桐城市、太湖县、潜山市)
白山市(临江市、江源区、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县)
广州市(越秀区、花都区、黄埔区、白云区、南沙区、从化区、海珠区、番禺区、荔湾区、增城区、天河区)
宜宾市(兴文县、南溪区、江安县、高县、筠连县、长宁县、珙县、翠屏区、屏山县、叙州区) 朔州市(朔城区、山阴县、怀仁市、右玉县、平鲁区、应县)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
汕头市(潮南区、金平区、濠江区、龙湖区、潮阳区、澄海区、南澳县)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)江门市(台山市、江海区、新会区、鹤山市、蓬江区、恩平市、开平市)
马鞍山市(博望区、当涂县、雨山区、和县、含山县、花山区) 无锡市(惠山区、江阴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、新吴区、宜兴市)
肇庆市(德庆县、高要区、鼎湖区、封开县、广宁县、端州区、四会市、怀集县)
温州市(龙港市、龙湾区、永嘉县、鹿城区、平阳县、乐清市、泰顺县、瓯海区、苍南县、洞头区、瑞安市、文成县)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、石拐区、固阳县、青山区、昆都仑区、东河区、白云鄂博矿区)
丽水市(莲都区、庆元县、龙泉市、缙云县、景宁畲族自治县、遂昌县、松阳县、云和县、青田县)
庆阳市(庆城县、合水县、正宁县、西峰区、宁县、环县、华池县、镇原县)
岳阳市(岳阳楼区、华容县、云溪区、汨罗市、湘阴县、临湘市、君山区、岳阳县、平江县)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、霍城县、伊宁县、新源县、尼勒克县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、奎屯市、特克斯县、霍尔果斯市)
宿迁市(宿城区、宿豫区、泗洪县、泗阳县、沭阳县)
海南藏族自治州(共和县、同德县、兴海县、贵德县、贵南县)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、蒙自市、开远市、石屏县、红河县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、绿春县、弥勒市、泸西县、元阳县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县)
齐齐哈尔市(建华区、铁锋区、昂昂溪区、龙沙区、克东县、富拉尔基区、龙江县、克山县、梅里斯达斡尔族区、泰来县、碾子山区、讷河市、依安县、拜泉县、甘南县、富裕县)
荆州市(监利市、洪湖市、江陵县、松滋市、沙市区、荆州区、石首市、公安县)
西宁市(湟中区、城东区、城北区、城西区、大通回族土族自治县、城中区、湟源县)
贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、八步区、昭平县)
阳泉市(城区、盂县、郊区、矿区、平定县)
威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)
郴州市(北湖区、汝城县、永兴县、资兴市、桂阳县、安仁县、桂东县、宜章县、临武县、嘉禾县、苏仙区)
北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)
安阳市(龙安区、林州市、北关区、内黄县、殷都区、滑县、文峰区、汤阴县、安阳县)
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呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、根河市、鄂伦春自治旗、阿荣旗、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、牙克石市、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗)
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日喀则市(仲巴县、昂仁县、拉孜县、定日县、定结县、亚东县、萨迦县、聂拉木县、岗巴县、桑珠孜区、南木林县、谢通门县、白朗县、康马县、吉隆县、萨嘎县、仁布县、江孜县)焦作市(马村区、修武县、博爱县、温县、中站区、孟州市、山阳区、解放区、武陟县、沁阳市)
喀什地区(麦盖提县、疏勒县、喀什市、巴楚县、岳普湖县、叶城县、莎车县、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、英吉沙县、疏附县) 汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)
乐山市(五通桥区、井研县、峨眉山市、犍为县、夹江县、金口河区、市中区、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、沐川县、沙湾区)
天津市(宁河区、蓟州区、河西区、红桥区、东丽区、宝坻区、津南区、南开区、河东区、武清区、北辰区、西青区、河北区、和平区、滨海新区、静海区)
辽阳市(灯塔市、弓长岭区、文圣区、宏伟区、太子河区、白塔区、辽阳县)池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
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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。