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

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

梧州市(长洲区、蒙山县、岑溪市、万秀区、苍梧县、藤县、龙圩区)

巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、和硕县、博湖县、和静县、尉犁县、库尔勒市、焉耆回族自治县、且末县、轮台县)  巴中市(巴州区、平昌县、通江县、南江县、恩阳区)

三门峡市(卢氏县、灵宝市、义马市、渑池县、湖滨区、陕州区)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、天峻县、都兰县、格尔木市、茫崖市)

濮阳市(濮阳县、台前县、华龙区、范县、清丰县、南乐县)

金昌市(金川区、永昌县)  雅安市(汉源县、宝兴县、雨城区、天全县、石棉县、芦山县、荥经县、名山区)

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

张家界市(慈利县、永定区、武陵源区、桑植县)

新余市(渝水区、分宜县)

湘潭市(雨湖区、湘乡市、湘潭县、岳塘区、韶山市)

邢台市(清河县、宁晋县、新河县、临城县、隆尧县、内丘县、南宫市、南和区、广宗县、威县、襄都区、柏乡县、临西县、巨鹿县、平乡县、任泽区、沙河市、信都区)

通化市(梅河口市、东昌区、二道江区、集安市、辉南县、通化县、柳河县)

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

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

鸡西市(梨树区、麻山区、滴道区、城子河区、鸡冠区、鸡东县、恒山区、密山市、虎林市)

广元市(剑阁县、青川县、旺苍县、朝天区、昭化区、苍溪县、利州区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

信阳市(商城县、息县、新县、浉河区、光山县、淮滨县、潢川县、固始县、罗山县、平桥区)

贵港市(桂平市、平南县、港北区、覃塘区、港南区)

济宁市(曲阜市、梁山县、嘉祥县、任城区、微山县、汶上县、鱼台县、泗水县、兖州区、邹城市、金乡县)

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

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、从江县、三穗县、黄平县、施秉县、黎平县、雷山县、岑巩县、台江县、凯里市、镇远县、榕江县、麻江县、丹寨县、锦屏县、天柱县)

四平市(梨树县、双辽市、铁东区、铁西区、伊通满族自治县)

南充市(南部县、高坪区、嘉陵区、仪陇县、顺庆区、阆中市、营山县、西充县、蓬安县)

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

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汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

荆州市(洪湖市、荆州区、石首市、公安县、松滋市、沙市区、江陵县、监利市)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

滨州市(惠民县、沾化区、邹平市、博兴县、阳信县、滨城区、无棣县)  淮安市(洪泽区、淮安区、盱眙县、清江浦区、淮阴区、金湖县、涟水县)

西藏自治区

湛江市(坡头区、遂溪县、徐闻县、霞山区、廉江市、吴川市、麻章区、赤坎区、雷州市)

白银市(白银区、平川区、景泰县、靖远县、会宁县)商洛市(镇安县、山阳县、商州区、商南县、丹凤县、洛南县、柞水县)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)  中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

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

孝感市(应城市、大悟县、孝昌县、汉川市、云梦县、孝南区、安陆市)

鄂尔多斯市(杭锦旗、乌审旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、东胜区、达拉特旗、康巴什区)绍兴市(柯桥区、嵊州市、越城区、上虞区、诸暨市、新昌县)

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

来宾市(合山市、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县、武宣县、象州县)

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

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

本溪市(明山区、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区)

蚌埠市(龙子湖区、五河县、固镇县、怀远县、禹会区、淮上区、蚌山区)

连云港市(赣榆区、东海县、连云区、灌云县、海州区、灌南县)

中山市

铁岭市(西丰县、调兵山市、开原市、铁岭县、银州区、清河区、昌图县)

海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县、平安区)

南通市(崇川区、海门区、通州区、如东县、如皋市、启东市、海安市)

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

保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、龙陵县、施甸县)

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

咸宁市(通山县、崇阳县、咸安区、通城县、赤壁市、嘉鱼县)

营口市(站前区、老边区、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市、盖州市)

“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。