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黄石市(西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市、下陆区、铁山区)
乐山市(犍为县、峨眉山市、沙湾区、金口河区、峨边彝族自治县、沐川县、马边彝族自治县、夹江县、井研县、五通桥区、市中区)
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临沂市(罗庄区、郯城县、蒙阴县、平邑县、沂水县、兰陵县、临沭县、兰山区、莒南县、费县、沂南县、河东区)
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宁夏回族自治区
滨州市(惠民县、博兴县、邹平市、无棣县、滨城区、阳信县、沾化区)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
广安市(邻水县、广安区、武胜县、岳池县、前锋区、华蓥市)
三门峡市(灵宝市、渑池县、义马市、陕州区、卢氏县、湖滨区)
北京市(顺义区、平谷区、延庆区、西城区、朝阳区、东城区、海淀区、怀柔区、石景山区、房山区、昌平区、丰台区、门头沟区、大兴区、密云区、通州区)
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惠州市(惠东县、博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区)
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玉林市(玉州区、博白县、兴业县、容县、陆川县、福绵区、北流市)
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邢台市(襄都区、南宫市、沙河市、清河县、南和区、新河县、临城县、柏乡县、任泽区、宁晋县、信都区、广宗县、临西县、隆尧县、内丘县、威县、平乡县、巨鹿县)
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常德市(鼎城区、桃源县、石门县、津市市、汉寿县、澧县、临澧县、安乡县、武陵区)
德州市(武城县、乐陵市、宁津县、临邑县、德城区、平原县、夏津县、禹城市、陵城区、庆云县、齐河县)
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宣城市(旌德县、广德市、郎溪县、泾县、宣州区、宁国市、绩溪县)
来宾市(金秀瑶族自治县、象州县、合山市、武宣县、兴宾区、忻城县)
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广州市(增城区、越秀区、黄埔区、海珠区、番禺区、荔湾区、花都区、天河区、从化区、白云区、南沙区)
宜宾市(叙州区、南溪区、筠连县、高县、翠屏区、屏山县、长宁县、珙县、江安县、兴文县)
徐州市(贾汪区、邳州市、沛县、泉山区、铜山区、云龙区、丰县、鼓楼区、新沂市、睢宁县)
七台河市(新兴区、桃山区、茄子河区、勃利县)
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克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区、白碱滩区)
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保山市(隆阳区、施甸县、腾冲市、龙陵县、昌宁县)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、同德县、贵南县、贵德县)
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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。
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