迈开腿吃尝尝你CH:指南：如何选择和搭配色彩
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常州市(金坛区、武进区、溧阳市、新北区、天宁区、钟楼区)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
甘孜藏族自治州(得荣县、新龙县、石渠县、巴塘县、九龙县、道孚县、甘孜县、丹巴县、雅江县、色达县、炉霍县、乡城县、泸定县、白玉县、理塘县、稻城县、康定市、德格县)
济南市(长清区、济阳区、章丘区、历城区、商河县、槐荫区、天桥区、历下区、平阴县、市中区、莱芜区、钢城区)
东营市(利津县、广饶县、垦利区、河口区、东营区)
达州市(渠县、开江县、宣汉县、达川区、万源市、通川区、大竹县)
德阳市(广汉市、什邡市、罗江区、绵竹市、旌阳区、中江县)
合肥市(庐江县、庐阳区、瑶海区、肥西县、包河区、巢湖市、长丰县、肥东县、蜀山区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
甘南藏族自治州(迭部县、碌曲县、合作市、玛曲县、舟曲县、临潭县、卓尼县、夏河县)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
沈阳市(康平县、法库县、新民市、于洪区、和平区、大东区、苏家屯区、铁西区、浑南区、沈河区、皇姑区、辽中区、沈北新区)
六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)
黔南布依族苗族自治州(惠水县、都匀市、平塘县、瓮安县、长顺县、三都水族自治县、罗甸县、龙里县、福泉市、荔波县、贵定县、独山县)
信阳市(潢川县、光山县、息县、商城县、浉河区、固始县、淮滨县、罗山县、平桥区、新县)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、吉木萨尔县、呼图壁县、昌吉市、阜康市、奇台县)
凉山彝族自治州(宁南县、普格县、冕宁县、雷波县、越西县、金阳县、德昌县、会理市、甘洛县、木里藏族自治县、昭觉县、美姑县、布拖县、喜德县、盐源县、会东县、西昌市)
本溪市(本溪满族自治县、明山区、桓仁满族自治县、平山区、溪湖区、南芬区)
齐齐哈尔市(泰来县、讷河市、碾子山区、富拉尔基区、龙江县、铁锋区、昂昂溪区、拜泉县、龙沙区、克山县、依安县、克东县、梅里斯达斡尔族区、富裕县、甘南县、建华区)
五指山市(乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、白沙黎族自治县、屯昌县、东方市、临高县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、琼海市、文昌市、陵水黎族自治县、万宁市)
保定市(高阳县、莲池区、定兴县、雄县、容城县、高碑店市、曲阳县、安新县、唐县、清苑区、涞源县、涿州市、满城区、易县、顺平县、涞水县、蠡县、安国市、定州市、望都县、阜平县、徐水区、竞秀区、博野县)
内江市(隆昌市、东兴区、资中县、威远县、市中区)
宿迁市(宿豫区、沭阳县、泗阳县、宿城区、泗洪县)
平凉市(崆峒区、华亭市、崇信县、庄浪县、静宁县、灵台县、泾川县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、朝阳县、龙城区、建平县、凌源市、北票市)
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扬州市(邗江区、仪征市、高邮市、宝应县、江都区、广陵区)
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中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
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日喀则市(萨迦县、亚东县、白朗县、定结县、谢通门县、昂仁县、南木林县、仁布县、吉隆县、桑珠孜区、聂拉木县、拉孜县、岗巴县、康马县、江孜县、萨嘎县、定日县、仲巴县)
定西市(临洮县、渭源县、安定区、陇西县、漳县、通渭县、岷县)
南京市(栖霞区、雨花台区、溧水区、江宁区、玄武区、六合区、高淳区、秦淮区、浦口区、建邺区、鼓楼区)
绥化市(兰西县、望奎县、庆安县、安达市、绥棱县、海伦市、明水县、北林区、肇东市、青冈县)
海南藏族自治州(共和县、贵南县、同德县、贵德县、兴海县)
拉萨市(尼木县、达孜区、曲水县、城关区、墨竹工卡县、当雄县、林周县、堆龙德庆区)
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”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示，当前我国人工智能发展的总体态势良好，正处在加强人工智能布局、加快数字化智能化转型的历史机遇期。同时也要清醒看到，人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题不容忽视。对这些风险挑战不容忽视，保险业在推进AI应用的过程中，必须将其纳入全面风险管理体系。2023年8月，网信办等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确要求生成式AI服务提供者需建立数据合规、算法透明、生成内容管理等六大机制，国家金融监督管理总局强调，AI应用需要技术中立原则，重点防范数据滥用与算法歧视。
对此，梁涛重点指出了三个方面：
第一、数据质量和隐私保护方面。严格依据法律法规和监管要求有序推进AI应用，避免可能的法律风险。保险企业需要建立健全的数据质量管理体系，对外部数据源进行筛选和清洗，确保数据的准确性和可信度。要在保障安全和隐私前提下，推动金融与公共服务领域信息互联互通，释放数据要素潜能。通过采用加密和匿名化等技术，保护用户的隐私。与用户建立透明的数据共享机制，让用户清楚地知道他们的数据将如何被使用，并给予用户选择权。同时关注数据污染。保险机构每天处理海量数据和复杂的交易，信息的准确性和可靠性至关重要。如果虚假信息被灌入训练模型，有可能污染模型的训练数据。一旦部署到风险分析、承保理赔、精算定价、资产配置当中，可能会引发连锁反应，造成难以估量的损失。
第二、对人工智能应用过程中产生的新风险进行前瞻性和预测性的防控。一是加强流程管理和人工干预，避免可能的操作风险。人工智能工具是根据过去的数据进行训练的，可能无法准确反映现实和预测未来，输出的结果存在不可解释性，难以追溯；训练数据中的偏差会导致算法输出的不公平或错误；人工智能驱动的高频交易提升市场反应速度的同时，也放大了波动性。当多数人工智能策略采用相似风险模型时，这种同质化响应可能会加速放大负面反馈循环，进而加剧市场的脆弱性。因此在模型训练中，一方面，企业要严格限定共享数据范围，通过防火墙制度的建立，保障数据安全；要对信息安全加强管理和监测，及时发现安全隐患。同时监管部门要明确界定数据所有权的归属、加强跨行业交叉风险的识别与预警，防范人工智能可能带来的系统性运营风险，警惕并及时防范、控制人工智能带来的新风险。
第三、提高监管工作科学性。保险科技已经深入影响保险服务范式、风险定价机制和风险管控模式。监管机构要适应新变化，密切关注人工智能技术在行业的应用动态，增强对智能算法风险的穿透式分析能力，健全智能算法的规则制度，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性，确保监管精准、适度、灵活、高效。一方面监管部门要利用人工智能技术等提升监管效能，把握保险业发展的脉搏，大力推动保险科技的发展；另一方面要加强对行业主体关键环节风险防控、信息披露、信息安全保护、算法的监管，避免“模型幻觉”“算法歧视”，避免出现“大数据杀熟”等违背科技伦理的行为，完善消费者权益的科技保护机制。既不能让监管成为行业发展的制约，也不能让保险科技的发展成为一匹脱缰的野马。可惜鉴“沙盒监管”的监管模式，在严格控制风险影响范围的同时，做好科技保险监管的顶层设计工作，促进新技术的落地应用。
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