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青岛市(胶州市、市北区、市南区、黄岛区、崂山区、即墨区、平度市、李沧区、城阳区、莱西市)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

沈阳市(辽中区、法库县、苏家屯区、大东区、沈河区、浑南区、康平县、皇姑区、于洪区、沈北新区、和平区、铁西区、新民市)

武汉市(东西湖区、新洲区、汉南区、洪山区、江岸区、硚口区、江夏区、黄陂区、汉阳区、武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区)  长治市(武乡县、沁源县、潞州区、长子县、襄垣县、黎城县、平顺县、沁县、潞城区、上党区、壶关县、屯留区)

聊城市(东昌府区、莘县、高唐县、东阿县、冠县、茌平区、阳谷县、临清市)

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

临沂市(兰山区、兰陵县、莒南县、郯城县、临沭县、费县、河东区、平邑县、罗庄区、蒙阴县、沂水县、沂南县)固原市(泾源县、原州区、隆德县、西吉县、彭阳县)

广州市(天河区、黄埔区、越秀区、花都区、增城区、南沙区、荔湾区、番禺区、海珠区、从化区、白云区)  汕头市(潮阳区、龙湖区、南澳县、潮南区、金平区、澄海区、濠江区)

梅州市(蕉岭县、梅江区、兴宁市、梅县区、大埔县、五华县、平远县、丰顺县)

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

渭南市(华州区、澄城县、大荔县、富平县、白水县、潼关县、临渭区、华阴市、韩城市、蒲城县、合阳县)

长沙市(望城区、雨花区、岳麓区、浏阳市、芙蓉区、天心区、长沙县、开福区、宁乡市)

白银市(靖远县、白银区、景泰县、会宁县、平川区)

随州市(曾都区、广水市、随县)

抚州市(资溪县、广昌县、南城县、乐安县、南丰县、黎川县、崇仁县、宜黄县、东乡区、金溪县、临川区)

平凉市(庄浪县、泾川县、静宁县、崆峒区、灵台县、华亭市、崇信县)

赣州市(会昌县、龙南市、章贡区、宁都县、安远县、信丰县、全南县、赣县区、崇义县、瑞金市、兴国县、大余县、石城县、上犹县、南康区、定南县、寻乌县、于都县)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、越城区、诸暨市、新昌县、上虞区)

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

滁州市(来安县、全椒县、南谯区、天长市、定远县、琅琊区、凤阳县、明光市)

邯郸市(峰峰矿区、邯山区、魏县、复兴区、磁县、临漳县、馆陶县、邱县、曲周县、丛台区、肥乡区、武安市、永年区、广平县、大名县、鸡泽县、成安县、涉县)

延安市(子长市、黄龙县、洛川县、安塞区、甘泉县、延长县、宜川县、延川县、黄陵县、吴起县、志丹县、富县、宝塔区)

海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)

大连市(中山区、甘井子区、旅顺口区、沙河口区、普兰店区、长海县、瓦房店市、金州区、庄河市、西岗区)

眉山市(仁寿县、丹棱县、洪雅县、青神县、东坡区、彭山区)

商丘市(夏邑县、睢阳区、梁园区、睢县、永城市、宁陵县、柘城县、民权县、虞城县)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)

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黄石市(下陆区、大冶市、西塞山区、铁山区、黄石港区、阳新县)

新乡市(辉县市、封丘县、卫滨区、获嘉县、原阳县、新乡县、长垣市、牧野区、红旗区、卫辉市、凤泉区、延津县)

定西市(渭源县、临洮县、安定区、通渭县、岷县、漳县、陇西县)

阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、富蕴县、青河县、布尔津县、福海县、阿勒泰市)  黔东南苗族侗族自治州(天柱县、锦屏县、雷山县、黄平县、从江县、丹寨县、凯里市、麻江县、台江县、榕江县、岑巩县、黎平县、剑河县、三穗县、施秉县、镇远县)

茂名市(化州市、茂南区、信宜市、电白区、高州市)

驻马店市(上蔡县、新蔡县、正阳县、汝南县、驿城区、遂平县、确山县、泌阳县、西平县、平舆县)

成都市(新津区、金堂县、青羊区、龙泉驿区、双流区、大邑县、成华区、简阳市、崇州市、青白江区、彭州市、温江区、武侯区、都江堰市、蒲江县、金牛区、锦江区、邛崃市、郫都区、新都区)四平市(伊通满族自治县、铁东区、双辽市、铁西区、梨树县)

烟台市(福山区、招远市、牟平区、海阳市、莱州市、栖霞市、莱山区、芝罘区、莱阳市、龙口市、蓬莱区)  郴州市(汝城县、苏仙区、嘉禾县、资兴市、临武县、宜章县、桂阳县、永兴县、北湖区、安仁县、桂东县)

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

宜昌市(兴山县、远安县、夷陵区、点军区、西陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、伍家岗区、猇亭区、秭归县)

甘孜藏族自治州(雅江县、甘孜县、康定市、稻城县、色达县、石渠县、德格县、乡城县、泸定县、新龙县、理塘县、白玉县、九龙县、炉霍县、丹巴县、道孚县、得荣县、巴塘县)山南市(加查县、扎囊县、乃东区、隆子县、错那市、浪卡子县、措美县、洛扎县、琼结县、曲松县、桑日县、贡嘎县)

巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特前旗、五原县)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、囊谦县、治多县、玉树市、杂多县)

嘉峪关市

阜新市(太平区、阜新蒙古族自治县、清河门区、彰武县、新邱区、海州区、细河区)

阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)

抚顺市(抚顺县、新抚区、新宾满族自治县、东洲区、顺城区、清原满族自治县、望花区)

汉中市(西乡县、镇巴县、洋县、汉台区、勉县、略阳县、南郑区、佛坪县、城固县、留坝县、宁强县)

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

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

保山市(昌宁县、腾冲市、施甸县、龙陵县、隆阳区)

绵阳市(安州区、江油市、三台县、游仙区、北川羌族自治县、盐亭县、梓潼县、涪城区、平武县)

拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、当雄县、曲水县、达孜区、城关区、尼木县、林周县)

萍乡市(上栗县、芦溪县、安源区、湘东区、莲花县)

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

鄂尔多斯市(东胜区、鄂托克前旗、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克旗、杭锦旗、达拉特旗、准格尔旗、乌审旗)

徐州市(沛县、云龙区、邳州市、泉山区、贾汪区、睢宁县、新沂市、鼓楼区、丰县、铜山区)

4月25日，上海金融法院公开宣判原告刘某某、郑某某诉被告上海金某泰化工股份有限公司（以下简称金某泰）、袁某、罗某证券虚假陈述责任纠纷一案。

该案是2019年修订《中华人民共和国证券法》以来，全国首例因上市公司董监高（上市公司董事、监事和高级管理人员的简称）未履行公开增持承诺引发的证券侵权纠纷案件。本案采用示范判决机制进行审理。

金某泰系深圳证券交易所A股上市公司。2021年6月15日，金某泰发布公告，称公司董事兼总裁袁某、控股子公司总经理罗某计划在6个月内增持金某泰股份，增持金额合计不低于3亿元。后金某泰两次发布公告，称袁某、罗某上述增持承诺履行期限分别延期至2022年6月15日、9月30日。2022年9月30日盘后，金某泰公告称袁某、罗某未能在延期期间完成增持计划。同年10月20日，中国证券监督管理委员会上海监管局对袁某、罗某采取出具警示函的行政监管措施。同年12月21日，深圳证券交易所作出《关于对袁某、罗某给予公开谴责处分的决定》。

原告刘某某、郑某某主张其因上述股份增持承诺购买了金某泰股票，而袁某、罗某未履行承诺，构成证券虚假陈述行为，要求金某泰、袁某、罗某共同赔偿投资差额损失、佣金损失等共计900余万元。

被告金某泰辩称：其并非被采取行政监管措施的主体，针对被告袁某、罗某增持股份的全过程，公司及时、真实、准确、完整地发布了公告，不存在信息披露违法违规行为，且已就增持延期事宜及时召开董事会、监事会和股东大会审议，程序合法合规。

被告袁某、罗某共同辩称：两被告已经根据规定及时将增持意愿、资金筹措情况及因资金筹措困难导致延期等情况书面告知金某泰，因客观上履行能力不足，无法再履行增持承诺，不存在主观上“忽悠式增持”的故意或过失，对此，公司也及时发布了公告。股价下跌主要是由于市场整体及企业自身经营等其他情况导致，并非两被告不履行增持承诺导致。

庭审中，各方当事人围绕公开承诺增持行为的法律性质、责任构成要件、责任承担等主要争议焦点进行了举证、质证和辩论。

上海金融法院经审理认为，首先，公开承诺包括股份限售承诺、业绩承诺、股份增（减）持承诺、分红承诺、股份回购承诺、法定义务重述承诺等多种类型，不履行公开承诺的法律责任属性无法一以概之，应结合承诺主体及内容、相对人确定与否、未履行承诺的原因、承诺主体的过错等因素综合予以考量，可能构成虚假陈述、操纵市场等典型证券侵权行为，也可能无法归入证券特殊侵权范畴，抑或是构成违约行为。其次，就本案诉争的公开增持承诺是否构成证券虚假陈述行为，应结合证券市场股票增持的行为特点、公开增持承诺的行为性质，以及被告方作出增持承诺时的履约准备、两次延期事由、未履行承诺原因、有无免责事由等因素综合判断。本案中，袁某、罗某在首次作出增持承诺时并无资金准备，在后续延期过程中亦未积极筹措资金，且在面对交易所质询时以过桥资金制作“虚假”存款证明，故难以认定其有增持的真实意愿。从增持主体、承诺增持金额、市场影响力等角度看，袁某、罗某公开增持承诺信息的披露，对证券市场和投资者预期产生严重误导，其所主张的未能履行增持承诺的抗辩理由明显不合理，故虚假陈述行为成立且具有重大性。再次，公开承诺人袁某、罗某为法定信息披露义务人，而非金某泰。从信息披露的全过程看，金某泰尽到了基本的审查义务，亦无证据证明金某泰明知或应知袁某、罗某存在虚假陈述，故不应承担案涉虚假陈述行为的民事赔偿责任。

综上，经委托第三方机构损失核定，上海金融法院一审判令被告袁某、罗某共同赔偿原告刘某某投资损失506,130.96元，共同赔偿原告郑某某投资损失277,406.42元。

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，自2022年底OpenAI发布ChatGPT，生成式AI发展加速，今年春节期间DeepSeek引领新一轮发展，实现技术透明、成本普惠、开源升级、推理透明四个层面的突破，降低了技术、使用和信任成本，推动全球技术进步。其对话、创作、推理等核心能力契合保险行业需求，能增强交互体验，提高客户服务效率，还能通过分析非结构化数据实现风险评估和定价的转变，在反洗钱、反欺诈等方面发挥作用。目前，AI应用已渗透到保险业核心业务全流程，深度重构保险价值链。

　　在行业发展影响方面，梁涛认为，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。对中小保险企业而言，DeepSeek的出现打破了“堆算力、拼资本”的大模型发展路径，减轻了资本投入压力，为其实现跨越式发展提供了机会。在负债端，AI技术使得数据资产和网络安全保险、灾害预防、新能源车车险、绿色保险、普惠保险等业务有了新的发展可能；“保险+”模式也通过整合多领域资源实现服务升级。在投资端，AI将深化对险企的影响，提升投研能力、强化风险管理、优化资产配置策略。此外，随着AI的发展，客户行为发生变化，市场主体需牢固树立以客户为中心的理念，业务员应从“销售员”向“顾问”“风险管理专家”转变。

　　然而，梁涛也提醒，人工智能存在算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题，保险业在推进AI应用过程中，必须将其纳入全面风险管理体系，遵循相关管理办法和原则，防范数据滥用与算法歧视。

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”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。

　　黄旭初介绍，阿里在大模型领域布局深远，早在2020年，在OpenAI发布ChatGPT3.5之前，就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破，并率先开展开源模型探索。他指出，随着DeepSeek、Manus等新技术涌现，大模型发展周期不断缩短，目前仍未达终态，未来发展值得期待，企业应加快拥抱大模型的步伐。

　　谈及大模型对行业各方的影响，黄旭初表示，对模型供应商而言，开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入，新架构的出现促使其更加注重算力优化；对企业客户来说，大模型在保险场景落地可能性增加，使用成本降低，企业构建专属模型也变得可行；对终端用户，推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验；在算力方面，尽管部分架构降低了算力要求，但大模型使用频率和门槛的降低，引发了整体算力需求的爆发式增长。

　　在技术发展趋势上，黄旭初提到，随着数据在预训练层面接近瓶颈，后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现，架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前，国内外大模型性能差异快速缩小，各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此，阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发，以适应多样化场景需求。

　　在保险企业架构应用方面，黄旭初提出，未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”，二者相互促进，共同服务保险业务。同时，他推荐了三种开发范式：知识库+通用大模型，是当前多数企业实践的基础模式；Muti-agent+推理模型，适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景；双飞轮模式，即企业专属模型服务业务流程，是未来发展方向。

　　黄旭初还以质检检测预警为例，展示了不同模式的应用效果：提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%；多Agent模式准确率提升至90%以上，但调用次数增加导致耗时变长；将企业知识训练到小模型的模式，在准确率和耗时方面表现更优。

　　此外，他介绍了理想的应用架构，通过标准大模型协议封装原子能力，利用Agent调用，并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性，建议保险公司在使用大模型时，可借助云供应商的全栈优化能力。

　　最后，黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图，并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型，涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景，部分场景已成熟可落地。