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濮阳市(台前县、清丰县、华龙区、范县、南乐县、濮阳县)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

湖州市(吴兴区、德清县、安吉县、长兴县、南浔区)

舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)  阳泉市(城区、矿区、平定县、盂县、郊区)

文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、砚山县、马关县、西畴县、文山市、富宁县、广南县、丘北县)

六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

东莞市长春市(南关区、公主岭市、九台区、宽城区、二道区、农安县、绿园区、榆树市、德惠市、双阳区、朝阳区)

宣城市(广德市、宁国市、宣州区、旌德县、郎溪县、绩溪县、泾县)  玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、称多县、曲麻莱县、玉树市、杂多县)

兰州市(西固区、红古区、永登县、榆中县、安宁区、七里河区、城关区、皋兰县)

常德市(武陵区、澧县、鼎城区、津市市、汉寿县、安乡县、桃源县、临澧县、石门县)

和田地区(于田县、民丰县、策勒县、和田市、洛浦县、墨玉县、和田县、皮山县)

辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)

吕梁市(方山县、临县、岚县、石楼县、兴县、离石区、文水县、中阳县、交城县、交口县、柳林县、汾阳市、孝义市)

大同市(云州区、阳高县、广灵县、新荣区、平城区、浑源县、天镇县、左云县、云冈区、灵丘县)

林芝市(波密县、米林市、墨脱县、朗县、巴宜区、察隅县、工布江达县)

江门市(鹤山市、开平市、台山市、江海区、蓬江区、恩平市、新会区)

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

嘉兴市(海盐县、平湖市、南湖区、桐乡市、海宁市、秀洲区、嘉善县)

淮南市(八公山区、潘集区、谢家集区、田家庵区、凤台县、寿县、大通区)

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

定西市(渭源县、安定区、通渭县、漳县、临洮县、岷县、陇西县)

营口市(大石桥市、西市区、老边区、盖州市、站前区、鲅鱼圈区)

茂名市(化州市、茂南区、高州市、信宜市、电白区)

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

广元市(剑阁县、旺苍县、昭化区、青川县、利州区、朝天区、苍溪县)

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

玉溪市(峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、通海县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、华宁县、江川区、易门县)

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

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

临沂市(平邑县、河东区、兰山区、临沭县、蒙阴县、罗庄区、莒南县、沂南县、兰陵县、费县、沂水县、郯城县)

德州市(陵城区、乐陵市、齐河县、平原县、临邑县、德城区、夏津县、宁津县、禹城市、武城县、庆云县)  葫芦岛市(兴城市、南票区、绥中县、龙港区、建昌县、连山区)

丹东市(东港市、元宝区、宽甸满族自治县、凤城市、振兴区、振安区)

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

抚州市(宜黄县、临川区、资溪县、金溪县、东乡区、南城县、南丰县、广昌县、崇仁县、黎川县、乐安县)信阳市(罗山县、光山县、商城县、息县、平桥区、新县、淮滨县、固始县、浉河区、潢川县)

宁波市(鄞州区、奉化区、宁海县、镇海区、海曙区、象山县、江北区、慈溪市、余姚市、北仑区)  北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

白城市(镇赉县、大安市、洮南市、通榆县、洮北区)

佳木斯市(桦川县、前进区、桦南县、郊区、富锦市、汤原县、向阳区、同江市、东风区、抚远市)

保定市(望都县、竞秀区、定州市、涞水县、安国市、容城县、徐水区、安新县、曲阳县、蠡县、涿州市、清苑区、涞源县、易县、博野县、高碑店市、高阳县、唐县、满城区、雄县、顺平县、定兴县、阜平县、莲池区)内江市(隆昌市、东兴区、市中区、威远县、资中县)

芜湖市(弋江区、湾沚区、鸠江区、繁昌区、镜湖区、无为市、南陵县)

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

阜新市(阜新蒙古族自治县、新邱区、细河区、海州区、清河门区、太平区、彰武县)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

益阳市(南县、沅江市、桃江县、资阳区、安化县、赫山区)

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

石家庄市(行唐县、桥西区、栾城区、高邑县、井陉矿区、藁城区、灵寿县、赵县、鹿泉区、元氏县、长安区、新华区、裕华区、新乐市、井陉县、平山县、晋州市、赞皇县、深泽县、辛集市、无极县、正定县)

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张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

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

长沙市(芙蓉区、宁乡市、天心区、浏阳市、岳麓区、雨花区、开福区、长沙县、望城区)

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

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运城市(永济市、盐湖区、万荣县、垣曲县、河津市、芮城县、闻喜县、夏县、临猗县、新绛县、稷山县、平陆县、绛县)

九江市(庐山市、浔阳区、修水县、都昌县、濂溪区、永修县、彭泽县、德安县、共青城市、瑞昌市、柴桑区、武宁县、湖口县)

“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。