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

漳州市(龙海区、平和县、云霄县、漳浦县、南靖县、芗城区、华安县、诏安县、东山县、长泰区、龙文区)

淄博市(沂源县、博山区、淄川区、周村区、临淄区、张店区、桓台县、高青县)

成都市(崇州市、成华区、龙泉驿区、金牛区、郫都区、新津区、双流区、温江区、蒲江县、青羊区、金堂县、大邑县、邛崃市、都江堰市、简阳市、武侯区、锦江区、彭州市、青白江区、新都区)  滨州市(惠民县、博兴县、无棣县、邹平市、滨城区、阳信县、沾化区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

绍兴市(嵊州市、越城区、新昌县、柯桥区、上虞区、诸暨市)

日喀则市(亚东县、江孜县、仲巴县、定日县、岗巴县、定结县、白朗县、萨迦县、桑珠孜区、康马县、萨嘎县、昂仁县、南木林县、仁布县、吉隆县、谢通门县、拉孜县、聂拉木县)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、永德县、沧源佤族自治县、凤庆县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、镇康县)  威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)

伊春市(嘉荫县、铁力市、乌翠区、伊美区、大箐山县、汤旺县、金林区、友好区、南岔县、丰林县)

重庆市(梁平区、江津区、大渡口区、北碚区、城口县、江北区、巫溪县、荣昌区、璧山区、长寿区、铜梁区、开州区、巴南区、沙坪坝区、忠县、奉节县、彭水苗族土家族自治县、垫江县、云阳县、渝北区、綦江区、丰都县、潼南区、永川区、秀山土家族苗族自治县、大足区、巫山县、九龙坡区、南川区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、渝中区、万州区、涪陵区、南岸区、黔江区、石柱土家族自治县、合川区)

荆门市(东宝区、京山市、掇刀区、钟祥市、沙洋县)

大庆市(红岗区、让胡路区、肇源县、龙凤区、大同区、肇州县、萨尔图区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县)

淮安市(金湖县、清江浦区、洪泽区、涟水县、淮阴区、盱眙县、淮安区)

广西壮族自治区

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

本溪市(本溪满族自治县、明山区、平山区、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县)

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

定西市(通渭县、岷县、漳县、安定区、陇西县、临洮县、渭源县)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

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

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、理县、金川县、九寨沟县、小金县、汶川县、茂县、壤塘县、黑水县、马尔康市、松潘县、阿坝县、红原县)

贵阳市(云岩区、清镇市、白云区、南明区、观山湖区、开阳县、乌当区、修文县、息烽县、花溪区)

来宾市(武宣县、兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县、象州县、合山市)

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

澳门特别行政区

烟台市(福山区、莱山区、龙口市、招远市、蓬莱区、莱阳市、莱州市、牟平区、海阳市、栖霞市、芝罘区)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

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广安市(华蓥市、岳池县、广安区、邻水县、前锋区、武胜县)

长春市(朝阳区、绿园区、农安县、榆树市、宽城区、南关区、九台区、公主岭市、德惠市、双阳区、二道区)

六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)

宜昌市(当阳市、五峰土家族自治县、远安县、枝江市、猇亭区、点军区、西陵区、夷陵区、伍家岗区、长阳土家族自治县、兴山县、秭归县、宜都市)  德州市(齐河县、德城区、平原县、陵城区、宁津县、夏津县、临邑县、禹城市、武城县、乐陵市、庆云县)

柳州市(城中区、柳北区、鱼峰区、柳南区、融安县、柳江区、鹿寨县、融水苗族自治县、柳城县、三江侗族自治县)

沧州市(运河区、吴桥县、任丘市、泊头市、河间市、东光县、孟村回族自治县、献县、肃宁县、黄骅市、南皮县、盐山县、青县、沧县、海兴县、新华区)

玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、曲麻莱县、治多县、玉树市、称多县)和田地区(洛浦县、于田县、皮山县、和田市、策勒县、墨玉县、和田县、民丰县)

山南市(乃东区、贡嘎县、琼结县、曲松县、隆子县、桑日县、错那市、扎囊县、浪卡子县、措美县、加查县、洛扎县)  上海市(普陀区、虹口区、杨浦区、松江区、黄浦区、长宁区、浦东新区、静安区、金山区、嘉定区、徐汇区、宝山区、奉贤区、闵行区、青浦区、崇明区)

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

鹤岗市(工农区、萝北县、南山区、兴安区、向阳区、绥滨县、兴山区、东山区)

许昌市(魏都区、襄城县、禹州市、建安区、鄢陵县、长葛市)辽阳市(灯塔市、文圣区、白塔区、太子河区、弓长岭区、宏伟区、辽阳县)

崇左市(大新县、扶绥县、龙州县、天等县、江州区、宁明县、凭祥市)

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

贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)

锦州市(义县、北镇市、太和区、凌河区、古塔区、凌海市、黑山县)

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

南平市(建瓯市、浦城县、武夷山市、光泽县、邵武市、顺昌县、政和县、松溪县、延平区、建阳区)

温州市(平阳县、龙港市、泰顺县、瑞安市、文成县、瓯海区、苍南县、洞头区、龙湾区、永嘉县、乐清市、鹿城区)

济源市

益阳市(南县、桃江县、资阳区、沅江市、安化县、赫山区)

西安市(新城区、灞桥区、高陵区、未央区、长安区、雁塔区、临潼区、碑林区、鄠邑区、莲湖区、周至县、蓝田县、阎良区)

晋城市(城区、阳城县、泽州县、高平市、陵川县、沁水县)

承德市(宽城满族自治县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、隆化县、承德县、双桥区、平泉市、丰宁满族自治县、滦平县、双滦区、兴隆县)

七台河市(桃山区、勃利县、茄子河区、新兴区)

黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、贞丰县、安龙县、兴仁市、普安县、册亨县、兴义市、望谟县)

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、呼图壁县、阜康市、吉木萨尔县、奇台县、玛纳斯县、昌吉市)

防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)

　　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）