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广安市(武胜县、广安区、岳池县、华蓥市、前锋区、邻水县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
梅州市(五华县、大埔县、梅江区、平远县、蕉岭县、兴宁市、丰顺县、梅县区)
岳阳市(湘阴县、君山区、云溪区、平江县、临湘市、岳阳楼区、汨罗市、岳阳县、华容县)
鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、铁东区、海城市、铁西区、台安县、千山区)
蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、禹会区、五河县、淮上区、固镇县、怀远县)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
德州市(宁津县、禹城市、乐陵市、平原县、齐河县、庆云县、武城县、德城区、临邑县、夏津县、陵城区)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、拜泉县、克东县、讷河市、依安县、泰来县、碾子山区、富裕县、龙沙区、龙江县、克山县、铁锋区、建华区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区)
甘南藏族自治州(舟曲县、迭部县、碌曲县、合作市、夏河县、临潭县、玛曲县、卓尼县)
亳州市(涡阳县、利辛县、谯城区、蒙城县)
菏泽市(鄄城县、牡丹区、单县、曹县、定陶区、巨野县、成武县、郓城县、东明县)
内江市(东兴区、市中区、隆昌市、威远县、资中县)
铜川市(王益区、宜君县、耀州区、印台区)
中山市
南京市(玄武区、雨花台区、栖霞区、六合区、溧水区、高淳区、鼓楼区、秦淮区、江宁区、建邺区、浦口区)
武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
青岛市(市北区、即墨区、莱西市、市南区、李沧区、胶州市、黄岛区、城阳区、平度市、崂山区)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)
龙岩市(漳平市、新罗区、上杭县、连城县、长汀县、武平县、永定区)
伊春市(金林区、伊美区、铁力市、南岔县、嘉荫县、丰林县、友好区、乌翠区、大箐山县、汤旺县)
陇南市(武都区、成县、礼县、两当县、宕昌县、康县、徽县、文县、西和县)
庆阳市(庆城县、镇原县、华池县、合水县、宁县、西峰区、环县、正宁县)
常德市(临澧县、桃源县、武陵区、安乡县、鼎城区、石门县、汉寿县、澧县、津市市)
三明市(三元区、将乐县、尤溪县、大田县、泰宁县、沙县区、建宁县、清流县、宁化县、明溪县、永安市)
梧州市(藤县、龙圩区、岑溪市、蒙山县、苍梧县、长洲区、万秀区)
嘉兴市(桐乡市、南湖区、海宁市、秀洲区、海盐县、平湖市、嘉善县)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
黑河市(嫩江市、孙吴县、五大连池市、爱辉区、逊克县、北安市)
平凉市(崇信县、灵台县、华亭市、泾川县、静宁县、庄浪县、崆峒区)
铁岭市(西丰县、清河区、银州区、调兵山市、铁岭县、昌图县、开原市)
扬州市(广陵区、宝应县、邗江区、高邮市、仪征市、江都区)
肇庆市(封开县、广宁县、鼎湖区、高要区、德庆县、端州区、怀集县、四会市)
邵阳市(邵东市、新邵县、大祥区、城步苗族自治县、武冈市、北塔区、绥宁县、洞口县、隆回县、双清区、新宁县、邵阳县)
海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)
三沙市(西沙区、南沙区)
内蒙古自治区
株洲市(醴陵市、攸县、天元区、荷塘区、炎陵县、茶陵县、石峰区、芦淞区、渌口区)
钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)
海东市(平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县)
来宾市(忻城县、合山市、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、武宣县)
商丘市(夏邑县、梁园区、民权县、睢县、永城市、虞城县、宁陵县、睢阳区、柘城县)
大理白族自治州(弥渡县、祥云县、南涧彝族自治县、鹤庆县、宾川县、巍山彝族回族自治县、洱源县、永平县、剑川县、大理市、云龙县、漾濞彝族自治县)
白山市(江源区、抚松县、靖宇县、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县)
拉萨市(墨竹工卡县、城关区、曲水县、当雄县、达孜区、尼木县、堆龙德庆区、林周县)
泸州市(合江县、龙马潭区、古蔺县、叙永县、泸县、纳溪区、江阳区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、青河县、福海县、富蕴县、哈巴河县、吉木乃县、布尔津县)
厦门市(同安区、湖里区、集美区、翔安区、海沧区、思明区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
承德市(双桥区、丰宁满族自治县、隆化县、平泉市、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、承德县、双滦区、兴隆县、宽城满族自治县、滦平县)
南充市(阆中市、高坪区、营山县、南部县、西充县、仪陇县、蓬安县、嘉陵区、顺庆区)
通化市(二道江区、集安市、通化县、东昌区、柳河县、梅河口市、辉南县)
徐州市(睢宁县、云龙区、邳州市、沛县、泉山区、丰县、鼓楼区、铜山区、贾汪区、新沂市)
佳木斯市(富锦市、桦川县、桦南县、向阳区、抚远市、东风区、郊区、前进区、同江市、汤原县)
湖州市(长兴县、吴兴区、德清县、南浔区、安吉县)
郑州市(新密市、中牟县、巩义市、登封市、金水区、荥阳市、新郑市、中原区、上街区、惠济区、二七区、管城回族区)
合肥市(瑶海区、庐阳区、肥西县、巢湖市、长丰县、肥东县、蜀山区、包河区、庐江县)
随州市(曾都区、广水市、随县)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、尉犁县、库尔勒市、和静县、若羌县、博湖县、且末县、焉耆回族自治县、和硕县)
那曲市(班戈县、色尼区、聂荣县、巴青县、比如县、安多县、尼玛县、嘉黎县、申扎县、索县、双湖县)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
宁夏回族自治区
萍乡市(安源区、湘东区、莲花县、上栗县、芦溪县)
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、正镶白旗、二连浩特市、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、多伦县、苏尼特左旗、锡林浩特市、正蓝旗、太仆寺旗)
聊城市(东阿县、临清市、莘县、阳谷县、冠县、高唐县、东昌府区、茌平区)
哈尔滨市(双城区、道外区、阿城区、方正县、道里区、木兰县、巴彦县、尚志市、依兰县、南岗区、松北区、延寿县、平房区、香坊区、通河县、宾县、五常市、呼兰区)
唐山市(滦南县、路南区、遵化市、乐亭县、古冶区、滦州市、丰润区、迁安市、开平区、丰南区、玉田县、路北区、曹妃甸区、迁西县)
廊坊市(广阳区、霸州市、安次区、香河县、固安县、三河市、大城县、永清县、大厂回族自治县、文安县)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、呼图壁县、阜康市)
台州市(仙居县、临海市、椒江区、天台县、路桥区、玉环市、三门县、温岭市、黄岩区)
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泰州市(姜堰区、靖江市、兴化市、高港区、海陵区、泰兴市)
宜春市(铜鼓县、靖安县、上高县、高安市、袁州区、樟树市、丰城市、奉新县、万载县、宜丰县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、格尔木市、天峻县、德令哈市、都兰县、茫崖市)
濮阳市(华龙区、台前县、清丰县、南乐县、濮阳县、范县)
抚州市(黎川县、乐安县、南丰县、东乡区、广昌县、宜黄县、金溪县、南城县、资溪县、临川区、崇仁县)
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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。
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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）
新闻结尾
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