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阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

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

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

德阳市(中江县、绵竹市、旌阳区、什邡市、罗江区、广汉市)  温州市(永嘉县、泰顺县、龙港市、鹿城区、平阳县、文成县、乐清市、瓯海区、龙湾区、洞头区、苍南县、瑞安市)

商洛市(洛南县、镇安县、丹凤县、山阳县、商州区、柞水县、商南县)

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

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市)

眉山市(青神县、东坡区、仁寿县、彭山区、洪雅县、丹棱县)  海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

萍乡市(安源区、莲花县、芦溪县、湘东区、上栗县)

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

阳泉市(城区、盂县、矿区、平定县、郊区)

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

通化市(通化县、集安市、辉南县、东昌区、梅河口市、二道江区、柳河县)

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

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

松原市(乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区)

通辽市(库伦旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、开鲁县、扎鲁特旗、霍林郭勒市、奈曼旗)

衡阳市(衡山县、衡南县、衡阳县、石鼓区、耒阳市、雁峰区、蒸湘区、祁东县、珠晖区、衡东县、南岳区、常宁市)

呼和浩特市(赛罕区、清水河县、托克托县、玉泉区、土默特左旗、新城区、和林格尔县、武川县、回民区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

凉山彝族自治州(宁南县、盐源县、甘洛县、雷波县、德昌县、昭觉县、冕宁县、喜德县、会东县、西昌市、普格县、越西县、会理市、美姑县、布拖县、木里藏族自治县、金阳县)

枣庄市(滕州市、峄城区、薛城区、台儿庄区、市中区、山亭区)

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

厦门市(湖里区、海沧区、同安区、翔安区、集美区、思明区)

香港特别行政区

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绥化市(青冈县、明水县、安达市、兰西县、北林区、海伦市、肇东市、庆安县、望奎县、绥棱县)

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

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

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、乌兰县、都兰县、德令哈市、格尔木市)  潍坊市(诸城市、昌邑市、寿光市、坊子区、临朐县、高密市、青州市、奎文区、潍城区、昌乐县、安丘市、寒亭区)

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

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

内蒙古自治区连云港市(赣榆区、连云区、灌南县、灌云县、东海县、海州区)

湖州市(德清县、吴兴区、长兴县、南浔区、安吉县)  石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

泰州市(兴化市、高港区、海陵区、靖江市、泰兴市、姜堰区)

池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)

遵义市(习水县、播州区、红花岗区、余庆县、汇川区、绥阳县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、湄潭县、凤冈县、桐梓县、正安县、仁怀市)石河子市(阿拉尔市、昆玉市、可克达拉市、胡杨河市、白杨市、新星市、北屯市、五家渠市、铁门关市、双河市、图木舒克市)

武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)

唐山市(迁西县、开平区、路北区、曹妃甸区、迁安市、滦南县、乐亭县、遵化市、古冶区、玉田县、滦州市、丰南区、路南区、丰润区)

衡水市(深州市、阜城县、故城县、饶阳县、武邑县、景县、桃城区、武强县、安平县、枣强县、冀州区)

荆门市(东宝区、京山市、沙洋县、掇刀区、钟祥市)

泸州市(龙马潭区、古蔺县、泸县、纳溪区、叙永县、江阳区、合江县)

儋州市

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县)

台州市(温岭市、三门县、椒江区、临海市、玉环市、仙居县、天台县、黄岩区、路桥区)

广西壮族自治区

定西市(渭源县、安定区、岷县、临洮县、陇西县、通渭县、漳县)

本溪市(溪湖区、明山区、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、本溪满族自治县)

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

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

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

固原市(西吉县、隆德县、彭阳县、原州区、泾源县)

“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。