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嘉峪关市

韶关市(乐昌市、乳源瑶族自治县、翁源县、仁化县、始兴县、浈江区、新丰县、南雄市、武江区、曲江区)

铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)

菏泽市(鄄城县、单县、巨野县、东明县、曹县、郓城县、牡丹区、定陶区、成武县)  淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)

五指山市(白沙黎族自治县、万宁市、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、东方市、屯昌县、临高县、昌江黎族自治县、定安县、文昌市、保亭黎族苗族自治县、琼海市、澄迈县、琼中黎族苗族自治县)

滁州市(凤阳县、琅琊区、来安县、南谯区、天长市、定远县、全椒县、明光市)

防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)

台州市(玉环市、临海市、仙居县、天台县、路桥区、黄岩区、三门县、温岭市、椒江区)  鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

苏州市(太仓市、吴江区、相城区、常熟市、姑苏区、张家港市、吴中区、虎丘区、昆山市)

儋州市

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

临夏回族自治州(东乡族自治县、广河县、和政县、临夏市、康乐县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县)

肇庆市(鼎湖区、高要区、端州区、四会市、广宁县、怀集县、封开县、德庆县)

广州市(天河区、白云区、荔湾区、增城区、番禺区、黄埔区、从化区、南沙区、海珠区、越秀区、花都区)

乌鲁木齐市(新市区、沙依巴克区、头屯河区、天山区、水磨沟区、乌鲁木齐县、达坂城区、米东区)

益阳市(桃江县、南县、赫山区、安化县、资阳区、沅江市)

临汾市(汾西县、安泽县、翼城县、浮山县、隰县、大宁县、吉县、蒲县、永和县、霍州市、古县、襄汾县、乡宁县、尧都区、侯马市、曲沃县、洪洞县)

安庆市(怀宁县、桐城市、太湖县、潜山市、岳西县、宿松县、望江县、大观区、宜秀区、迎江区)

茂名市(电白区、信宜市、茂南区、高州市、化州市)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

蚌埠市(禹会区、蚌山区、淮上区、五河县、龙子湖区、固镇县、怀远县)

张掖市(甘州区、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县、高台县)

黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县)

黄冈市(红安县、罗田县、武穴市、蕲春县、浠水县、麻城市、黄梅县、团风县、黄州区、英山县)

海东市(民和回族土族自治县、平安区、乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县)

天津市(和平区、蓟州区、武清区、河西区、南开区、河东区、滨海新区、津南区、宝坻区、红桥区、河北区、西青区、北辰区、东丽区、静海区、宁河区)

株洲市(炎陵县、醴陵市、石峰区、天元区、芦淞区、攸县、荷塘区、茶陵县、渌口区)

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宣城市(绩溪县、旌德县、郎溪县、广德市、宁国市、泾县、宣州区)

上海市(松江区、宝山区、青浦区、长宁区、静安区、虹口区、徐汇区、黄浦区、杨浦区、金山区、嘉定区、浦东新区、奉贤区、闵行区、普陀区、崇明区)

泸州市(泸县、叙永县、纳溪区、江阳区、古蔺县、合江县、龙马潭区)

济源市  无锡市(宜兴市、锡山区、新吴区、江阴市、惠山区、滨湖区、梁溪区)

宁波市(江北区、慈溪市、象山县、鄞州区、镇海区、奉化区、余姚市、北仑区、宁海县、海曙区)

娄底市(冷水江市、新化县、娄星区、双峰县、涟源市)

贺州市(八步区、昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县)惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、龙门县、惠阳区)

温州市(鹿城区、永嘉县、乐清市、瓯海区、龙湾区、文成县、龙港市、平阳县、瑞安市、泰顺县、苍南县、洞头区)  克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)

云浮市(郁南县、新兴县、罗定市、云城区、云安区)

哈尔滨市(松北区、双城区、道外区、五常市、南岗区、巴彦县、尚志市、道里区、平房区、延寿县、通河县、呼兰区、阿城区、方正县、香坊区、依兰县、木兰县、宾县)

临沧市(沧源佤族自治县、永德县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、临翔区)辽源市(东丰县、西安区、龙山区、东辽县)

丹东市(凤城市、宽甸满族自治县、元宝区、振安区、振兴区、东港市)

合肥市(肥东县、蜀山区、肥西县、长丰县、庐阳区、瑶海区、庐江县、巢湖市、包河区)

大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、永平县、大理市、祥云县、宾川县、南涧彝族自治县、鹤庆县、洱源县、云龙县、剑川县)

太原市(万柏林区、小店区、清徐县、娄烦县、尖草坪区、迎泽区、杏花岭区、古交市、阳曲县、晋源区)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)

鹤岗市(兴安区、绥滨县、萝北县、向阳区、东山区、工农区、南山区、兴山区)

梧州市(苍梧县、藤县、长洲区、岑溪市、龙圩区、蒙山县、万秀区)

周口市(扶沟县、郸城县、鹿邑县、商水县、太康县、沈丘县、项城市、川汇区、淮阳区、西华县)

佛山市(三水区、顺德区、南海区、高明区、禅城区)

六安市(霍山县、霍邱县、裕安区、叶集区、舒城县、金寨县、金安区)

广安市(华蓥市、武胜县、广安区、岳池县、邻水县、前锋区)

临沂市(费县、临沭县、兰陵县、沂南县、蒙阴县、平邑县、沂水县、兰山区、河东区、罗庄区、郯城县、莒南县)

怀化市(溆浦县、沅陵县、会同县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、中方县、辰溪县、洪江市)

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

淮南市(谢家集区、潘集区、八公山区、大通区、寿县、田家庵区、凤台县)

达州市(万源市、渠县、达川区、开江县、通川区、宣汉县、大竹县)

“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。

从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？

揭秘：以数据为核心驱动力

“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。

今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。

在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。

“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。

洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。

“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。

技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。

成效：构建成熟的数据管理体系

数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。

“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。

为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。

对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。

目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。

中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。

DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。

中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。

赋能：依托数据驱动决策

培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。

记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。

“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。

中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。

随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。

“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。

据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。