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毕节市(金沙县、织金县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、赫章县、大方县、纳雍县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、晴隆县、册亨县、望谟县、兴义市、兴仁市、普安县、贞丰县)
揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、榕城区、揭西县)
邯郸市(临漳县、复兴区、邯山区、曲周县、肥乡区、武安市、磁县、广平县、成安县、大名县、峰峰矿区、馆陶县、魏县、涉县、鸡泽县、邱县、丛台区、永年区)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、古丈县、永顺县、龙山县、凤凰县、保靖县、泸溪县、花垣县)
泰安市(肥城市、岱岳区、泰山区、宁阳县、新泰市、东平县)
定西市(临洮县、安定区、岷县、漳县、通渭县、陇西县、渭源县)
昭通市(巧家县、绥江县、永善县、鲁甸县、盐津县、彝良县、昭阳区、水富市、大关县、威信县、镇雄县)
驻马店市(泌阳县、上蔡县、新蔡县、驿城区、确山县、汝南县、正阳县、西平县、遂平县、平舆县)
佳木斯市(富锦市、东风区、桦川县、向阳区、抚远市、同江市、桦南县、汤原县、前进区、郊区)
呼和浩特市(武川县、回民区、新城区、清水河县、玉泉区、和林格尔县、托克托县、土默特左旗、赛罕区)
拉萨市(城关区、当雄县、堆龙德庆区、林周县、墨竹工卡县、曲水县、尼木县、达孜区)
攀枝花市(仁和区、东区、米易县、西区、盐边县)
保定市(莲池区、安新县、容城县、满城区、定兴县、唐县、竞秀区、雄县、高碑店市、顺平县、定州市、博野县、阜平县、易县、徐水区、涞源县、清苑区、涿州市、高阳县、涞水县、蠡县、望都县、曲阳县、安国市)
荆门市(京山市、沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市)
阿克苏地区(库车市、阿瓦提县、乌什县、沙雅县、柯坪县、拜城县、温宿县、新和县、阿克苏市)
济南市(章丘区、市中区、历城区、历下区、槐荫区、钢城区、莱芜区、长清区、天桥区、济阳区、商河县、平阴县)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)
曲靖市(马龙区、会泽县、麒麟区、沾益区、罗平县、师宗县、陆良县、富源县、宣威市)
昆明市(安宁市、富民县、晋宁区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、呈贡区、西山区、嵩明县、盘龙区、东川区、五华区、官渡区、寻甸回族彝族自治县)
塔城地区(托里县、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、乌苏市、塔城市、额敏县、沙湾市)
乐山市(夹江县、市中区、峨边彝族自治县、犍为县、金口河区、井研县、峨眉山市、五通桥区、沙湾区、马边彝族自治县、沐川县)
焦作市(孟州市、解放区、马村区、修武县、沁阳市、博爱县、中站区、温县、山阳区、武陟县)
唐山市(迁西县、开平区、路南区、丰润区、玉田县、迁安市、滦州市、曹妃甸区、乐亭县、路北区、丰南区、遵化市、滦南县、古冶区)
通化市(梅河口市、柳河县、东昌区、通化县、二道江区、辉南县、集安市)
烟台市(牟平区、海阳市、莱山区、招远市、莱阳市、蓬莱区、栖霞市、福山区、芝罘区、龙口市、莱州市)
三明市(尤溪县、三元区、将乐县、明溪县、泰宁县、清流县、建宁县、沙县区、大田县、永安市、宁化县)
五指山市(白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、文昌市、琼海市、琼中黎族苗族自治县、临高县、定安县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、万宁市、屯昌县、澄迈县、陵水黎族自治县、东方市)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、牙克石市、鄂温克族自治旗、根河市、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、满洲里市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、海拉尔区、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市)
开封市(顺河回族区、尉氏县、杞县、鼓楼区、祥符区、龙亭区、通许县、兰考县、禹王台区)
普洱市(思茅区、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
来宾市(合山市、兴宾区、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县)
四平市(铁西区、梨树县、伊通满族自治县、双辽市、铁东区)
汉中市(留坝县、城固县、佛坪县、洋县、勉县、西乡县、略阳县、汉台区、南郑区、镇巴县、宁强县)
海东市(民和回族土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、湘潭县、雨湖区、韶山市)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、龙里县、罗甸县、福泉市、都匀市、独山县、长顺县、瓮安县、贵定县、平塘县、惠水县、三都水族自治县)
忻州市(宁武县、繁峙县、神池县、代县、河曲县、岢岚县、定襄县、五寨县、静乐县、保德县、五台县、忻府区、原平市、偏关县)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗)
和田地区(墨玉县、洛浦县、于田县、和田县、皮山县、民丰县、策勒县、和田市)
阜新市(太平区、海州区、阜新蒙古族自治县、清河门区、彰武县、新邱区、细河区)
内蒙古自治区
赣州市(瑞金市、上犹县、石城县、崇义县、南康区、全南县、会昌县、信丰县、赣县区、兴国县、于都县、大余县、寻乌县、安远县、定南县、宁都县、章贡区、龙南市)
金华市(武义县、东阳市、兰溪市、义乌市、婺城区、永康市、金东区、浦江县、磐安县)
锦州市(太和区、古塔区、北镇市、凌河区、凌海市、黑山县、义县)
安阳市(文峰区、汤阴县、殷都区、安阳县、林州市、滑县、内黄县、北关区、龙安区)
萍乡市(上栗县、莲花县、芦溪县、安源区、湘东区)
肇庆市(德庆县、鼎湖区、广宁县、封开县、端州区、四会市、高要区、怀集县)
滁州市(凤阳县、天长市、琅琊区、定远县、全椒县、明光市、南谯区、来安县)
晋中市(介休市、太谷区、平遥县、榆次区、榆社县、和顺县、寿阳县、祁县、灵石县、昔阳县、左权县)
商丘市(柘城县、夏邑县、睢阳区、睢县、虞城县、民权县、梁园区、永城市、宁陵县)
济宁市(汶上县、曲阜市、泗水县、金乡县、梁山县、鱼台县、嘉祥县、任城区、邹城市、微山县、兖州区)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、林甸县、大同区、萨尔图区、红岗区、肇源县、让胡路区、肇州县)
七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、理县、壤塘县、阿坝县、松潘县、九寨沟县、茂县、小金县、黑水县、汶川县、红原县、马尔康市、金川县)
石家庄市(辛集市、深泽县、赞皇县、桥西区、高邑县、无极县、行唐县、栾城区、长安区、藁城区、裕华区、井陉矿区、鹿泉区、井陉县、新华区、元氏县、晋州市、正定县、赵县、新乐市、灵寿县、平山县)
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大同市(左云县、阳高县、灵丘县、云冈区、天镇县、平城区、云州区、浑源县、广灵县、新荣区)
惠州市(博罗县、惠东县、龙门县、惠城区、惠阳区)
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马鞍山市(花山区、含山县、当涂县、和县、博望区、雨山区)
濮阳市(南乐县、台前县、华龙区、濮阳县、清丰县、范县)
廊坊市(霸州市、三河市、永清县、安次区、大城县、大厂回族自治县、文安县、香河县、广阳区、固安县)
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桂林市(平乐县、全州县、荔浦市、恭城瑶族自治县、七星区、灌阳县、灵川县、资源县、秀峰区、叠彩区、兴安县、永福县、龙胜各族自治县、临桂区、阳朔县、象山区、雁山区)
楚雄彝族自治州(武定县、双柏县、大姚县、元谋县、禄丰市、南华县、楚雄市、姚安县、牟定县、永仁县)
沈阳市(辽中区、康平县、于洪区、皇姑区、和平区、铁西区、浑南区、新民市、大东区、沈北新区、沈河区、法库县、苏家屯区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)
娄底市(涟源市、双峰县、新化县、冷水江市、娄星区)
吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、盐池县、青铜峡市)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
郴州市(资兴市、临武县、北湖区、汝城县、桂阳县、嘉禾县、苏仙区、安仁县、宜章县、桂东县、永兴县)
广州市(越秀区、荔湾区、黄埔区、从化区、番禺区、天河区、白云区、南沙区、海珠区、增城区、花都区)
银川市(贺兰县、永宁县、金凤区、兴庆区、灵武市、西夏区)
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”。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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