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宁德市(福安市、柘荣县、蕉城区、古田县、周宁县、霞浦县、福鼎市、寿宁县、屏南县)
淮南市(八公山区、凤台县、潘集区、谢家集区、寿县、大通区、田家庵区)
平顶山市(郏县、舞钢市、湛河区、宝丰县、鲁山县、叶县、石龙区、新华区、卫东区、汝州市)
新余市(分宜县、渝水区)
滨州市(沾化区、无棣县、阳信县、邹平市、滨城区、惠民县、博兴县)
广元市(剑阁县、利州区、昭化区、旺苍县、青川县、苍溪县、朝天区)
贵阳市(开阳县、南明区、白云区、花溪区、云岩区、修文县、息烽县、乌当区、清镇市、观山湖区)
朝阳市(朝阳县、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、北票市、凌源市)
济源市
怀化市(芷江侗族自治县、会同县、新晃侗族自治县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、中方县、辰溪县、麻阳苗族自治县、鹤城区、沅陵县、通道侗族自治县、溆浦县)
淮安市(金湖县、清江浦区、盱眙县、洪泽区、淮安区、涟水县、淮阴区)
海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)
中山市
巴彦淖尔市(乌拉特中旗、临河区、磴口县、乌拉特后旗、五原县、杭锦后旗、乌拉特前旗)
泰安市(肥城市、泰山区、新泰市、岱岳区、宁阳县、东平县)
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、门源回族自治县、刚察县)
大庆市(萨尔图区、红岗区、龙凤区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇州县、林甸县、大同区)
连云港市(连云区、海州区、灌南县、灌云县、赣榆区、东海县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、哈巴河县、福海县、青河县、富蕴县、吉木乃县)
岳阳市(华容县、岳阳楼区、临湘市、平江县、云溪区、汨罗市、君山区、岳阳县、湘阴县)
金昌市(永昌县、金川区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
红河哈尼族彝族自治州(绿春县、弥勒市、屏边苗族自治县、蒙自市、个旧市、泸西县、建水县、开远市、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、红河县、元阳县)
五指山市(定安县、昌江黎族自治县、万宁市、东方市、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、屯昌县、陵水黎族自治县、澄迈县、临高县、文昌市、白沙黎族自治县)
莆田市(城厢区、仙游县、秀屿区、荔城区、涵江区)
伊春市(伊美区、金林区、乌翠区、汤旺县、南岔县、丰林县、铁力市、友好区、大箐山县、嘉荫县)
太原市(小店区、娄烦县、尖草坪区、万柏林区、迎泽区、杏花岭区、清徐县、阳曲县、晋源区、古交市)
昭通市(镇雄县、盐津县、绥江县、大关县、威信县、永善县、巧家县、鲁甸县、彝良县、昭阳区、水富市)
赣州市(石城县、寻乌县、上犹县、赣县区、于都县、全南县、章贡区、崇义县、大余县、定南县、安远县、信丰县、瑞金市、宁都县、会昌县、龙南市、兴国县、南康区)
杭州市(拱墅区、富阳区、临安区、西湖区、临平区、萧山区、钱塘区、桐庐县、上城区、滨江区、淳安县、余杭区、建德市)
唐山市(迁安市、玉田县、开平区、丰润区、滦州市、古冶区、曹妃甸区、路北区、迁西县、遵化市、丰南区、乐亭县、路南区、滦南县)
晋中市(榆社县、左权县、榆次区、寿阳县、祁县、太谷区、和顺县、平遥县、昔阳县、介休市、灵石县)
牡丹江市(林口县、绥芬河市、阳明区、宁安市、爱民区、东安区、西安区、穆棱市、海林市、东宁市)
西藏自治区
湘潭市(雨湖区、岳塘区、湘潭县、韶山市、湘乡市)
沧州市(沧县、肃宁县、河间市、东光县、献县、新华区、南皮县、泊头市、运河区、青县、孟村回族自治县、盐山县、海兴县、吴桥县、任丘市、黄骅市)
吉安市(吉安县、万安县、安福县、新干县、井冈山市、永丰县、永新县、峡江县、遂川县、吉水县、青原区、泰和县、吉州区)
锡林郭勒盟(镶黄旗、正镶白旗、二连浩特市、苏尼特右旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、锡林浩特市、正蓝旗)
淄博市(桓台县、高青县、临淄区、沂源县、周村区、博山区、淄川区、张店区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
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宿迁市(泗阳县、沭阳县、泗洪县、宿城区、宿豫区)
赤峰市(喀喇沁旗、巴林左旗、元宝山区、松山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、敖汉旗、宁城县、林西县、巴林右旗、克什克腾旗、红山区)
防城港市(上思县、港口区、防城区、东兴市)
南通市(海安市、通州区、海门区、启东市、崇川区、如东县、如皋市)
日喀则市(江孜县、萨嘎县、聂拉木县、吉隆县、拉孜县、亚东县、仁布县、萨迦县、定日县、康马县、南木林县、岗巴县、昂仁县、仲巴县、定结县、白朗县、谢通门县、桑珠孜区)
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镇江市(丹阳市、润州区、句容市、京口区、丹徒区、扬中市)
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清远市(英德市、佛冈县、连州市、清新区、清城区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、阳山县)
广西壮族自治区
和田地区(墨玉县、和田县、民丰县、和田市、皮山县、洛浦县、于田县、策勒县)
百色市(凌云县、那坡县、田东县、平果市、西林县、乐业县、田林县、靖西市、右江区、德保县、隆林各族自治县、田阳区)
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海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、茫崖市、天峻县、乌兰县、都兰县、德令哈市)
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济南市(钢城区、天桥区、市中区、槐荫区、历城区、莱芜区、章丘区、济阳区、长清区、商河县、历下区、平阴县)
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原标题:从辅助工具到战略引擎上市险企打响AI升维战丨上市险企年报观察⑥
南方财经全媒体记者林汉垚实习生德吉卓玛北京报道
2025年,生成式AI技术迎来“奇点时刻”,DeepSeek等国产开源大模型的爆发式迭代,将人工智能的“知识平权”浪潮推向新高度。金融行业作为数据密集型领域,天然适合人工智能技术的应用。而保险业因其复杂的产品逻辑、海量交互场景和精算依赖特性,成为AI技术落地的前沿阵地。
在政策层面,《政府工作报告》连续两年强调“人工智能+”行动。具体到保险行业,《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》也鼓励运用人工智能、大数据等技术,提高营销服务、风险管理和投资管理水平。
在此背景下,AI已成为险企提升核心竞争力、实现转型升级的关键驱动力。
从中国人保、中国人寿、中国太保、中国平安、新华保险等五家上市险企年度报告及业绩说明会可以看出,AI技术已从险企的辅助工具升级为战略核心,五家险企纷纷将人工智能提升至集团战略高度。
头部险企AI战略升级
中国平安年报指出,2024年,公司科技赋能以客户需求为导向,以赋能主业为核心,通过在全集团推广人工智能大模型、大数据等技术,构建行业领先的五大实验室、九大数据库,持续落地数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销等全面数字化工程,推动全集团经营管理模式从“经验决策”向“数据决策”转型,实现金融、医疗、养老等领域的业务场景应用落地。此外,在深度的场景应用方面,中国平安有平安新金科、金融一账通、平安好医生三大科技公司。
中国平安内部将以上九大数据库、五大实验室、三大科技公司称为“953”。中国平安联席首席执行官郭晓涛表示,“953”有力打造了中国平安在AI方面的壁垒和护城河,“当AI拐点将要来临时,我们期待,也相信科技能够让中国平安的主业持续健康地超越市场,稳健增长”。
中国人保则强化数字化底层资源共享,推动算力底座、技术路线、数据底座、智能底座、安全底座和自主可控方案“六个统一”科技底座建设。
中国人保副总裁张金海表示,智能底座作为“六个统一”战略的重要组成部分,致力于推动集团内部算力资源及人保云平台的统一纳管与运营,核心目标是强化全集团AI(人工智能)能力的统一规划、统一部署、统一管理及统一运营,确保AI资源的高效整合与优化配置,促进技术创新与业务发展的深度融合。
中国太保同样将AI上升至集团战略层面。中国太保董事长傅帆在业绩发布会上表示,当前保险业面临从规模扩张转向价值创造,新的发展阶段下,公司正式启动大康养、“AI+”和国际化三大战略。其中“AI+”战略是创新发展的重要引擎,通过科技赋能为传统业务注入新的发展动能,实现经营模式和业务形态的创新突破。
据了解,中国太保“AI+”规划主要聚焦于三个方面:一是新商业模式的探索,特别是运营形态及组织模式可能带来的改变;二是伴生风险的研究;三是企业本身的数字金融层面,主要是提升整体经营管理的效率。
“一个代理人可以服务500到1000个客户”
人工智能作为前沿科技力量,正逐渐渗透至保险行业的各个关键环节。张金海表示,中国人保在风控、销售、承保、理赔等主要场景持续构建智能应用体系,实现了保险服务能力、产品创新能力、风险管理能力的全面提升。
在“AI保险专家升级与大模型应用成果沟通会”上,水滴保创始人兼CEO沈鹏指出,当下,保险行业已迈入数字化深水区。保险行业竞争的核心转向科技驱动与服务生态。大模型技术不仅是工具,更是保险行业高质量发展的新基础设施,它将重构产品设计、风险定价、服务交付的全链条,推动行业从人力密集型向智能密集型转变。
具体来看,在核保核赔与风控领域,2024年,中国平安通过智能核保、智能理赔、智能续期,实现93%的寿险保单秒级核保,寿险保单闪赔占比达56%。针对车险定损管理难,中国平安研发并上线了全球首个图像识别车险闪赔系统,实现拍照上传秒级定损,定损速度提升4000倍。持续提升风控水平,平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损119.4亿元,同比增长10.4%。
理赔服务同样是AI落地的“效率高地”。2024年,平安产险构建智能出单助手、智能核保助手等AI产品,实现车险80%保单平均1分钟出单,32%意健险案件最快2分钟结案,全年超98万条案件端到端全自动理赔。
在智能服务方面,新华保险掌上新华APP注册总数超过1600万人,年内互动人数超4800万人次。其AI智能客服“智小新”,累计为1500多万客户提供一系列智能化服务,相当于将近600名人工座席的服务能力,同时,新华保险通过智小新每年智能问答服务量将近800万人次,智能外呼服务量接近700万人次。
此外,中国平安总经理兼联席首席执行官谢永林认为,随着AI赋能保险代理人,未来,一个代理人可以服务500到1000个客户,产能得到极大的提升。
AI步伐加速
沈鹏表示,保险行业既是人力密集型行业,也是数据密集型行业,因此保险行业天然成为AI大模型技术的理想应用领域。AI大模型技术与保险行业的融合是科技进步与行业需求的完美契合,也是大势所趋。
据了解,中国人寿从2017年就开始引入深度学习技术,已构建了多能力融合的人工智能平台,能够提供14项AI基础能力,深度应用于200多个业务场景。
2025年,中国人寿开展了DeepSeek系列开源大模型私有化部署的测试验证工作,依托自主建设的AI大模型服务平台,实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。
中国人寿副总裁阮琦介绍称,中国人寿人工智能平台目前支持77项面向未来的业务场景的探索。
新华保险也已接入DeepSeek大模型,为其内部推进人工智能发展提供了技术基础平台。
新华保险副总裁秦泓波表示,下一步,新华保险准备在代理人赋能、客户体验提升、内勤办公方面全面推进大模型落地。比如,代理人赋能方面,尽快推出公司智能营销助手、智能化陪练AI工具;在客户体验升级方面,推出更优的客户服务智能体,在内勤办公方面推出一系列AI助手。
中国平安年报显示,全面数字化战略是中国平安2025年的首要任务。公司将加速推进人工智能、大数据技术及开源大模型的深度融合发展。结合前期基础研发、业务应用的先发优势,在确保风险可控的基础上,公司正在积极布局、快速接入相关开源大模型,开发丰富的垂直应用及服务功能,广泛运用于“数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销、数字化服务”五大体系。
但张金海也指出,保险行业利用人工智能技术,在提高风险评估精准度、优化核保和理赔流程、提升客户服务体验、促进保险产品创新等方面持续发力,有力推动行业数字化转型。然而,保险行业数据关乎客户隐私与行业稳定,因此要高度关注并正确认识国产大模型带来的挑战和机遇,确保人工智能应用的安全性和合规性。
(文章来源:21世纪经济报道)
新闻结尾
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