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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)

儋州市

沧州市(黄骅市、吴桥县、泊头市、肃宁县、孟村回族自治县、青县、任丘市、盐山县、新华区、沧县、运河区、海兴县、献县、河间市、南皮县、东光县)  普洱市(景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)

铜仁市(沿河土家族自治县、石阡县、德江县、万山区、印江土家族苗族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、思南县、松桃苗族自治县、江口县)

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

衢州市(江山市、开化县、柯城区、常山县、衢江区、龙游县)东营市(河口区、广饶县、垦利区、东营区、利津县)

赤峰市(巴林右旗、元宝山区、敖汉旗、喀喇沁旗、红山区、巴林左旗、林西县、松山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、宁城县、克什克腾旗)  抚顺市(清原满族自治县、顺城区、东洲区、新抚区、新宾满族自治县、望花区、抚顺县)

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

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

朝阳市(龙城区、双塔区、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、凌源市)

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

固原市(彭阳县、原州区、隆德县、西吉县、泾源县)

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

连云港市(赣榆区、海州区、东海县、灌南县、灌云县、连云区)

湘潭市(湘潭县、韶山市、岳塘区、湘乡市、雨湖区)

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、古浪县、凉州区)

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

四平市(铁西区、双辽市、梨树县、铁东区、伊通满族自治县)

西宁市(城北区、城西区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县、城东区、湟中区)

庆阳市(庆城县、宁县、西峰区、镇原县、合水县、正宁县、华池县、环县)

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

昆明市(嵩明县、官渡区、呈贡区、富民县、宜良县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、石林彝族自治县、安宁市、西山区、晋宁区、五华区、禄劝彝族苗族自治县、东川区)

荆州市(监利市、沙市区、松滋市、江陵县、洪湖市、石首市、公安县、荆州区)

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

忻州市(河曲县、原平市、偏关县、代县、定襄县、忻府区、宁武县、保德县、繁峙县、静乐县、神池县、五寨县、五台县、岢岚县)

西藏自治区

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白城市(洮南市、通榆县、洮北区、大安市、镇赉县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

唐山市(迁西县、路北区、滦南县、路南区、丰润区、曹妃甸区、迁安市、开平区、乐亭县、丰南区、玉田县、古冶区、滦州市、遵化市)  海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)

钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)

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

湛江市(遂溪县、坡头区、赤坎区、雷州市、廉江市、吴川市、霞山区、徐闻县、麻章区)阿克苏地区(阿瓦提县、新和县、温宿县、沙雅县、乌什县、阿克苏市、柯坪县、库车市、拜城县)

自贡市(贡井区、富顺县、荣县、沿滩区、大安区、自流井区)  牡丹江市(西安区、海林市、林口县、阳明区、绥芬河市、东安区、爱民区、穆棱市、宁安市、东宁市)

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

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

伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、特克斯县、巩留县、奎屯市、新源县、伊宁市、伊宁县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、霍尔果斯市)黔西南布依族苗族自治州(普安县、兴仁市、兴义市、贞丰县、安龙县、望谟县、晴隆县、册亨县)

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

宣城市(宁国市、旌德县、宣州区、泾县、绩溪县、广德市、郎溪县)

南平市(光泽县、建阳区、延平区、顺昌县、浦城县、松溪县、武夷山市、邵武市、建瓯市、政和县)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

本溪市(本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、平山区、明山区、溪湖区)

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

淮安市(洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮阴区、淮安区、清江浦区)

合肥市(包河区、庐江县、肥东县、蜀山区、巢湖市、长丰县、肥西县、庐阳区、瑶海区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

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

白银市(靖远县、景泰县、平川区、会宁县、白银区)

芜湖市(南陵县、繁昌区、鸠江区、镜湖区、湾沚区、无为市、弋江区)

宜春市(万载县、高安市、上高县、袁州区、丰城市、靖安县、铜鼓县、樟树市、宜丰县、奉新县)

贺州市(平桂区、昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)

“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。