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金华市(武义县、兰溪市、永康市、磐安县、浦江县、婺城区、金东区、义乌市、东阳市)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、盈江县、瑞丽市、陇川县)
香港特别行政区
齐齐哈尔市(甘南县、富裕县、建华区、龙江县、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、泰来县、富拉尔基区、讷河市、克山县、铁锋区、克东县、昂昂溪区、碾子山区、依安县、拜泉县)
济宁市(梁山县、邹城市、兖州区、嘉祥县、泗水县、金乡县、曲阜市、微山县、任城区、汶上县、鱼台县)
杭州市(钱塘区、拱墅区、临安区、桐庐县、萧山区、建德市、淳安县、余杭区、上城区、富阳区、滨江区、西湖区、临平区)
绍兴市(诸暨市、越城区、上虞区、新昌县、柯桥区、嵊州市)
大庆市(林甸县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、肇源县、红岗区、肇州县、大同区、龙凤区)
丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市、振兴区、振安区)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、金沙县、织金县、黔西市、赫章县、七星关区、纳雍县)
连云港市(东海县、海州区、连云区、灌南县、灌云县、赣榆区)
马鞍山市(当涂县、花山区、和县、雨山区、博望区、含山县)
金昌市(永昌县、金川区)
昌吉回族自治州(奇台县、昌吉市、吉木萨尔县、阜康市、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县)
梧州市(苍梧县、岑溪市、藤县、龙圩区、长洲区、蒙山县、万秀区)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、苏尼特右旗、镶黄旗、正蓝旗、多伦县、锡林浩特市、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、二连浩特市、正镶白旗)
宜昌市(猇亭区、秭归县、枝江市、夷陵区、当阳市、西陵区、宜都市、五峰土家族自治县、兴山县、远安县、长阳土家族自治县、伍家岗区、点军区)
包头市(九原区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、固阳县、昆都仑区、青山区、石拐区、土默特右旗)
信阳市(淮滨县、新县、潢川县、固始县、罗山县、平桥区、息县、光山县、浉河区、商城县)
铜仁市(玉屏侗族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县、碧江区、德江县、万山区、松桃苗族自治县、江口县、石阡县、沿河土家族自治县)
清远市(英德市、连州市、佛冈县、清城区、连山壮族瑶族自治县、阳山县、清新区、连南瑶族自治县)
广西壮族自治区
呼和浩特市(托克托县、和林格尔县、赛罕区、新城区、清水河县、武川县、土默特左旗、回民区、玉泉区)
宁德市(寿宁县、屏南县、霞浦县、古田县、福安市、蕉城区、福鼎市、周宁县、柘荣县)
新疆维吾尔自治区
韶关市(乳源瑶族自治县、仁化县、浈江区、南雄市、乐昌市、曲江区、翁源县、始兴县、新丰县、武江区)
宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、砀山县、萧县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
泰州市(靖江市、泰兴市、兴化市、海陵区、高港区、姜堰区)
天水市(麦积区、秦安县、武山县、张家川回族自治县、秦州区、甘谷县、清水县)
阳泉市(城区、郊区、矿区、平定县、盂县)
巴中市(南江县、巴州区、恩阳区、平昌县、通江县)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)
周口市(川汇区、沈丘县、扶沟县、西华县、太康县、项城市、淮阳区、商水县、郸城县、鹿邑县)
三明市(大田县、宁化县、建宁县、永安市、沙县区、明溪县、清流县、尤溪县、三元区、将乐县、泰宁县)
南昌市(青云谱区、安义县、红谷滩区、青山湖区、东湖区、进贤县、新建区、南昌县、西湖区)
云浮市(云城区、罗定市、新兴县、郁南县、云安区)
日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、且末县、轮台县、和硕县、尉犁县、焉耆回族自治县、库尔勒市、若羌县、博湖县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
保定市(易县、容城县、唐县、博野县、涞水县、曲阳县、雄县、涞源县、安国市、莲池区、阜平县、徐水区、蠡县、高碑店市、定州市、望都县、清苑区、定兴县、竞秀区、安新县、顺平县、涿州市、满城区、高阳县)
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甘南藏族自治州(玛曲县、碌曲县、夏河县、舟曲县、合作市、卓尼县、迭部县、临潭县)
淮南市(田家庵区、谢家集区、凤台县、寿县、大通区、潘集区、八公山区)
三沙市(西沙区、南沙区)
大同市(浑源县、天镇县、阳高县、云州区、广灵县、平城区、云冈区、新荣区、左云县、灵丘县)
果洛藏族自治州(达日县、班玛县、久治县、玛沁县、甘德县、玛多县)
温州市(鹿城区、乐清市、龙湾区、龙港市、瓯海区、文成县、永嘉县、泰顺县、洞头区、平阳县、苍南县、瑞安市)
蚌埠市(五河县、怀远县、禹会区、龙子湖区、蚌山区、固镇县、淮上区)
台州市(温岭市、玉环市、天台县、黄岩区、仙居县、三门县、路桥区、椒江区、临海市)
上海市(嘉定区、金山区、长宁区、青浦区、宝山区、崇明区、闵行区、奉贤区、普陀区、浦东新区、杨浦区、松江区、静安区、黄浦区、虹口区、徐汇区)
喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、岳普湖县、泽普县、疏附县、疏勒县、伽师县、麦盖提县、莎车县、巴楚县、英吉沙县、叶城县)
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伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、新源县、尼勒克县、巩留县、特克斯县、伊宁市、霍城县、昭苏县、伊宁县)
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德阳市(什邡市、广汉市、绵竹市、旌阳区、中江县、罗江区)
石家庄市(井陉矿区、桥西区、新华区、元氏县、正定县、赞皇县、长安区、高邑县、深泽县、裕华区、鹿泉区、井陉县、赵县、灵寿县、行唐县、栾城区、晋州市、无极县、藁城区、平山县、新乐市、辛集市)
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专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。腾讯研究院高级研究员陈楚仪在峰会上发表主题为《金融业大模型演进:从效率工具到价值引擎》的演讲,基于AI大模型在泛金融行业的发展与落地调研,为保险行业与AI融合发展提供深度洞察。
陈楚仪指出,自2024年大模型发布后,已全面渗透金融行业细分领域。从行业格局来看,我国形成“银行业主导、证券保险跟进、资管信托探索”的梯次发展态势,银行业凭借结构化数据储备和算力底座优势,在大模型应用中占据主体地位。在场景应用方面,呈现明显季度演化特征:一、二季度以场景渗透和内部试点为主,三、四季度随着效果验证,应用规模和项目量迎来爆发,目前行业进入ROI(投资回报率)验证和规模复制阶段。具体场景应用上,中国金融机构聚焦底层算力底座与AI应用,以代码助手、知识库检索、智能客服等提效场景应用最为广泛。
针对保险行业与AI融合,陈楚仪分析其面临数字化程度低、销售模式需革新、逆向选择、理赔难度大、保险精算数据获取成本高等痛点。她强调,大模型需与传统决策型AI、机器学习和小模型综合运用,才能在保险行业从负债端到资产端全流程发挥最大效力。目前,国内保险行业在大模型应用上更注重降本增效和流程优化,与海外机构侧重技术探索和复杂场景应用形成差异。
谈及落地难点,陈楚仪从多维度展开。技术层面,AI黑箱与幻觉现象难以根除,保险条款的专业性使其难以被现有推理和生成大模型完全解决;知识层面,缺乏专业知识图谱和企业私域知识库制约模型理解专业内容;数据与业务整合方面,存在数据问题以及与现有业务系统重构链接、维持模型输出稳定性的挑战;此外,投资回报率量化、行业监管政策和用户接受度也是关键影响因素。
在探讨DeepSeek等后推理范式演进对金融行业的影响时,陈楚仪表示,其通过算法和工程优化降低行业AI使用门槛,推动模型向强化学习推理范式转型,重塑科技企业信心。具体而言,DeepSeek加速释放大模型规模效应,扩展应用场景边际,支持决策类场景,重构算力成本曲线,使技术开源普惠中小机构。她同时提醒,传统机器学习模型在特定场景仍具优势,未来金融行业应用AI应结合大模型与传统模型,提升投资回报。
展望未来,陈楚仪提出多个趋势方向。政策层面,AI落地可围绕金融“五篇大文章”细分领域提效;技术应用上,Agent及智能体AI生态值得关注,尤其在保险领域,智能体编排和多智能体协作或成重要发展方向。风险方面,需警惕模型趋同带来的竞争压力、同质化引发的系统性风险,完善RIO评价机制,应对数据安全合规与组织重构挑战。
为此,陈楚仪提出四点建议:强化以ROI为主导的内部验证机制;推动分层机构构建,鼓励中小机构与第三方合作;完善数据治理与安全保障体系;关注Agent和智能体AI在金融行业的落地,抢占发展先机。
新闻结尾
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