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

黑河市(孙吴县、嫩江市、爱辉区、五大连池市、北安市、逊克县)

廊坊市(香河县、安次区、固安县、永清县、三河市、大厂回族自治县、霸州市、大城县、广阳区、文安县)

南宁市(宾阳县、青秀区、邕宁区、西乡塘区、良庆区、马山县、上林县、兴宁区、横州市、武鸣区、江南区、隆安县)  石河子市(可克达拉市、昆玉市、铁门关市、胡杨河市、北屯市、双河市、白杨市、图木舒克市、阿拉尔市、新星市、五家渠市)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

安阳市(北关区、内黄县、安阳县、汤阴县、文峰区、林州市、滑县、殷都区、龙安区)

昌都市(洛隆县、边坝县、丁青县、芒康县、八宿县、左贡县、贡觉县、察雅县、卡若区、江达县、类乌齐县)

南通市(启东市、如皋市、海安市、崇川区、海门区、通州区、如东县)  林芝市(巴宜区、墨脱县、朗县、米林市、察隅县、工布江达县、波密县)

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

荆州市(公安县、洪湖市、松滋市、荆州区、沙市区、石首市、监利市、江陵县)

白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县、浑江区、江源区)

盐城市(建湖县、东台市、大丰区、阜宁县、射阳县、滨海县、亭湖区、响水县、盐都区)

阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

平凉市(泾川县、庄浪县、静宁县、华亭市、崇信县、灵台县、崆峒区)

临沧市(镇康县、临翔区、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、云县、沧源佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

红河哈尼族彝族自治州(石屏县、建水县、河口瑶族自治县、元阳县、屏边苗族自治县、个旧市、开远市、泸西县、蒙自市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、绿春县)

广元市(青川县、剑阁县、苍溪县、旺苍县、昭化区、朝天区、利州区)

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

丽水市(云和县、景宁畲族自治县、松阳县、遂昌县、庆元县、青田县、龙泉市、缙云县、莲都区)

自贡市(大安区、自流井区、荣县、沿滩区、富顺县、贡井区)

随州市(曾都区、随县、广水市)

贺州市(钟山县、平桂区、昭平县、富川瑶族自治县、八步区)

四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁东区、梨树县、铁西区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

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

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

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

营口市(盖州市、鲅鱼圈区、老边区、西市区、大石桥市、站前区)

辽源市(东丰县、西安区、东辽县、龙山区)

池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)  辽阳市(白塔区、文圣区、辽阳县、宏伟区、灯塔市、弓长岭区、太子河区)

吉林市(桦甸市、丰满区、蛟河市、龙潭区、舒兰市、船营区、磐石市、昌邑区、永吉县)

郑州市(金水区、惠济区、上街区、新郑市、巩义市、中原区、新密市、登封市、中牟县、荥阳市、二七区、管城回族区)

韶关市(乐昌市、仁化县、南雄市、曲江区、新丰县、乳源瑶族自治县、翁源县、浈江区、始兴县、武江区)邵阳市(大祥区、绥宁县、武冈市、邵阳县、洞口县、双清区、城步苗族自治县、新宁县、隆回县、新邵县、邵东市、北塔区)

曲靖市(马龙区、罗平县、宣威市、富源县、会泽县、陆良县、师宗县、沾益区、麒麟区)  广西壮族自治区

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

西藏自治区

荆门市(掇刀区、钟祥市、沙洋县、京山市、东宝区)黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、安龙县、兴义市、望谟县、册亨县、普安县、晴隆县、贞丰县)

咸阳市(长武县、彬州市、淳化县、渭城区、三原县、永寿县、杨陵区、武功县、泾阳县、礼泉县、乾县、旬邑县、兴平市、秦都区)

双鸭山市(四方台区、友谊县、尖山区、宝清县、饶河县、宝山区、岭东区、集贤县)

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

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

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

六安市(叶集区、霍山县、舒城县、裕安区、霍邱县、金寨县、金安区)

六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)

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

固原市(原州区、泾源县、隆德县、西吉县、彭阳县)

安康市(汉阴县、岚皋县、石泉县、旬阳市、白河县、平利县、镇坪县、宁陕县、汉滨区、紫阳县)

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

深圳市(龙岗区、宝安区、南山区、盐田区、罗湖区、福田区、光明区、坪山区、龙华区)

山南市(贡嘎县、乃东区、加查县、曲松县、琼结县、桑日县、洛扎县、措美县、扎囊县、错那市、隆子县、浪卡子县)

丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、振安区、东港市、凤城市、振兴区)

芜湖市(弋江区、镜湖区、湾沚区、南陵县、鸠江区、繁昌区、无为市)

济南市(莱芜区、历城区、商河县、钢城区、槐荫区、市中区、历下区、天桥区、章丘区、长清区、平阴县、济阳区)

“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。