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七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

榆林市(绥德县、清涧县、佳县、靖边县、榆阳区、横山区、定边县、子洲县、吴堡县、府谷县、米脂县、神木市)

东营市(河口区、利津县、广饶县、东营区、垦利区)  吉林市(蛟河市、舒兰市、磐石市、昌邑区、船营区、永吉县、丰满区、桦甸市、龙潭区)

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

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振安区、振兴区、东港市、凤城市)广元市(旺苍县、青川县、利州区、剑阁县、朝天区、苍溪县、昭化区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)  随州市(随县、广水市、曾都区)

阿勒泰地区(青河县、福海县、布尔津县、阿勒泰市、吉木乃县、哈巴河县、富蕴县)

四平市(伊通满族自治县、铁西区、铁东区、双辽市、梨树县)

扬州市(邗江区、广陵区、宝应县、高邮市、江都区、仪征市)

内蒙古自治区

宜春市(樟树市、铜鼓县、丰城市、奉新县、万载县、宜丰县、上高县、高安市、靖安县、袁州区)

镇江市(丹阳市、丹徒区、京口区、润州区、句容市、扬中市)

永州市(宁远县、东安县、蓝山县、道县、新田县、冷水滩区、双牌县、江永县、祁阳市、零陵区、江华瑶族自治县)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

秦皇岛市(昌黎县、抚宁区、卢龙县、海港区、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区)

泰州市(靖江市、海陵区、泰兴市、姜堰区、高港区、兴化市)

宝鸡市(陇县、凤县、岐山县、扶风县、麟游县、金台区、眉县、渭滨区、太白县、千阳县、凤翔区、陈仓区)

贺州市(八步区、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、钟山县)

牡丹江市(爱民区、宁安市、绥芬河市、林口县、西安区、海林市、阳明区、穆棱市、东宁市、东安区)

吴忠市(同心县、利通区、青铜峡市、红寺堡区、盐池县)

常德市(汉寿县、鼎城区、澧县、安乡县、临澧县、津市市、桃源县、石门县、武陵区)

咸宁市(通城县、嘉鱼县、通山县、赤壁市、崇阳县、咸安区)

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

宜宾市(筠连县、南溪区、兴文县、珙县、叙州区、江安县、屏山县、翠屏区、长宁县、高县)

河源市(源城区、和平县、紫金县、连平县、东源县、龙川县)

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

淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)

德州市(武城县、陵城区、宁津县、夏津县、德城区、禹城市、临邑县、乐陵市、齐河县、平原县、庆云县)

绥化市(庆安县、青冈县、明水县、望奎县、肇东市、绥棱县、海伦市、北林区、安达市、兰西县)  银川市(灵武市、金凤区、西夏区、贺兰县、兴庆区、永宁县)

福州市(罗源县、永泰县、台江区、鼓楼区、晋安区、连江县、马尾区、闽侯县、闽清县、福清市、仓山区、长乐区、平潭县)

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

吉安市(新干县、万安县、永新县、安福县、青原区、井冈山市、峡江县、遂川县、泰和县、永丰县、吉州区、吉安县、吉水县)兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、阿尔山市)

杭州市(上城区、建德市、临安区、钱塘区、萧山区、拱墅区、滨江区、淳安县、桐庐县、余杭区、西湖区、富阳区、临平区)  黑河市(北安市、逊克县、五大连池市、孙吴县、嫩江市、爱辉区)

延边朝鲜族自治州(和龙市、图们市、敦化市、安图县、珲春市、龙井市、延吉市、汪清县)

荆门市(沙洋县、京山市、掇刀区、钟祥市、东宝区)

安顺市(普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区)许昌市(禹州市、魏都区、建安区、襄城县、鄢陵县、长葛市)

张家口市(蔚县、涿鹿县、怀来县、桥东区、康保县、阳原县、崇礼区、张北县、赤城县、下花园区、沽源县、桥西区、宣化区、怀安县、万全区、尚义县)

伊犁哈萨克自治州(特克斯县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、霍城县、新源县、尼勒克县、伊宁市、霍尔果斯市、伊宁县、昭苏县、奎屯市)

来宾市(忻城县、合山市、兴宾区、象州县、金秀瑶族自治县、武宣县)

和田地区(和田县、和田市、于田县、洛浦县、皮山县、策勒县、民丰县、墨玉县)

昆明市(富民县、晋宁区、盘龙区、呈贡区、安宁市、西山区、宜良县、石林彝族自治县、官渡区、五华区、东川区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、寻甸回族彝族自治县)

塔城地区(额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、裕民县、沙湾市、塔城市、托里县)

鹤壁市(淇县、淇滨区、鹤山区、山城区、浚县)

泰安市(泰山区、新泰市、东平县、宁阳县、肥城市、岱岳区)

遵义市(仁怀市、凤冈县、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、汇川区、红花岗区、正安县、播州区、赤水市、绥阳县、习水县、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县)

本溪市(本溪满族自治县、明山区、南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区、平山区)

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

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

贵港市(港南区、平南县、覃塘区、港北区、桂平市)

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

泸州市(纳溪区、合江县、泸县、龙马潭区、古蔺县、江阳区、叙永县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)

　　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）