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曲靖市(富源县、麒麟区、罗平县、宣威市、沾益区、师宗县、会泽县、马龙区、陆良县)

文山壮族苗族自治州(马关县、丘北县、文山市、砚山县、麻栗坡县、广南县、富宁县、西畴县)

咸宁市(赤壁市、咸安区、通城县、崇阳县、通山县、嘉鱼县)

庆阳市(环县、西峰区、华池县、镇原县、正宁县、宁县、合水县、庆城县)  巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、五原县、磴口县、临河区)

嘉峪关市

衢州市(开化县、柯城区、江山市、常山县、龙游县、衢江区)

淄博市(高青县、桓台县、周村区、张店区、淄川区、临淄区、博山区、沂源县)

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

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

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

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

南阳市(唐河县、卧龙区、新野县、宛城区、淅川县、方城县、社旗县、西峡县、镇平县、内乡县、桐柏县、南召县、邓州市)

德阳市(旌阳区、绵竹市、中江县、广汉市、什邡市、罗江区)

南通市(启东市、崇川区、如皋市、如东县、海门区、通州区、海安市)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

岳阳市(岳阳县、华容县、云溪区、平江县、君山区、汨罗市、湘阴县、岳阳楼区、临湘市)

辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)

肇庆市(广宁县、高要区、怀集县、德庆县、鼎湖区、端州区、四会市、封开县)

包头市(白云鄂博矿区、青山区、土默特右旗、九原区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、东河区、固阳县、石拐区)

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

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

定西市(渭源县、岷县、陇西县、临洮县、漳县、安定区、通渭县)

昭通市(绥江县、威信县、镇雄县、永善县、盐津县、鲁甸县、大关县、水富市、彝良县、昭阳区、巧家县)

兰州市(西固区、城关区、安宁区、榆中县、皋兰县、永登县、七里河区、红古区)

和田地区(和田县、于田县、和田市、策勒县、民丰县、皮山县、墨玉县、洛浦县)

石河子市(铁门关市、胡杨河市、可克达拉市、双河市、阿拉尔市、北屯市、五家渠市、图木舒克市、昆玉市、新星市、白杨市)

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

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松原市(长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县)

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

黑河市(逊克县、爱辉区、北安市、孙吴县、五大连池市、嫩江市)

朝阳市(双塔区、北票市、建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、朝阳县)  安庆市(岳西县、桐城市、宿松县、大观区、太湖县、望江县、宜秀区、迎江区、潜山市、怀宁县)

贵港市(港北区、桂平市、港南区、平南县、覃塘区)

玉林市(博白县、玉州区、兴业县、福绵区、北流市、陆川县、容县)

丽水市(龙泉市、莲都区、庆元县、松阳县、缙云县、遂昌县、景宁畲族自治县、云和县、青田县)潍坊市(坊子区、潍城区、奎文区、昌乐县、寒亭区、临朐县、寿光市、高密市、昌邑市、青州市、安丘市、诸城市)

承德市(鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、滦平县、宽城满族自治县、兴隆县、双滦区、承德县、双桥区、隆化县、围场满族蒙古族自治县、平泉市)  德州市(乐陵市、夏津县、庆云县、武城县、禹城市、平原县、临邑县、陵城区、德城区、齐河县、宁津县)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、大英县、船山区)

三明市(明溪县、将乐县、泰宁县、大田县、三元区、尤溪县、清流县、建宁县、宁化县、沙县区、永安市)

昌都市(丁青县、芒康县、江达县、卡若区、类乌齐县、洛隆县、边坝县、贡觉县、八宿县、察雅县、左贡县)娄底市(涟源市、冷水江市、新化县、双峰县、娄星区)

铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)

上饶市(铅山县、广丰区、婺源县、玉山县、弋阳县、万年县、广信区、横峰县、余干县、信州区、德兴市、鄱阳县)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

广安市(前锋区、华蓥市、邻水县、岳池县、广安区、武胜县)

葫芦岛市(龙港区、连山区、南票区、建昌县、兴城市、绥中县)

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

陇南市(两当县、宕昌县、康县、成县、文县、西和县、武都区、礼县、徽县)

锡林郭勒盟(太仆寺旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、二连浩特市、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、苏尼特左旗、镶黄旗)

内蒙古自治区

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)

黄石市(西塞山区、黄石港区、阳新县、大冶市、铁山区、下陆区)

襄阳市(南漳县、樊城区、老河口市、保康县、襄城区、襄州区、谷城县、宜城市、枣阳市)

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

长治市(壶关县、屯留区、襄垣县、长子县、沁源县、潞城区、平顺县、武乡县、黎城县、潞州区、沁县、上党区)

开封市(龙亭区、鼓楼区、杞县、通许县、祥符区、顺河回族区、禹王台区、兰考县、尉氏县)

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

　　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）