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张掖市(临泽县、高台县、民乐县、甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

朝阳市(北票市、凌源市、朝阳县、龙城区、建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

清远市(阳山县、清城区、英德市、清新区、连州市、佛冈县、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县)  十堰市(张湾区、郧西县、郧阳区、茅箭区、房县、丹江口市、竹溪县、竹山县)

唐山市(玉田县、遵化市、迁安市、滦州市、丰润区、曹妃甸区、迁西县、滦南县、丰南区、开平区、路北区、古冶区、路南区、乐亭县)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、松潘县、小金县、汶川县、壤塘县、理县、若尔盖县、黑水县、马尔康市、红原县、茂县、阿坝县、金川县)

咸阳市(兴平市、三原县、泾阳县、淳化县、礼泉县、永寿县、武功县、杨陵区、渭城区、秦都区、乾县、旬邑县、长武县、彬州市)

聊城市(阳谷县、临清市、莘县、冠县、茌平区、东阿县、东昌府区、高唐县)  芜湖市(繁昌区、弋江区、鸠江区、南陵县、镜湖区、湾沚区、无为市)

吉林市(龙潭区、桦甸市、船营区、丰满区、磐石市、舒兰市、永吉县、蛟河市、昌邑区)

亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)

德州市(禹城市、德城区、夏津县、齐河县、武城县、宁津县、临邑县、乐陵市、陵城区、庆云县、平原县)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)

玉林市(容县、博白县、玉州区、兴业县、陆川县、福绵区、北流市)

贵阳市(修文县、清镇市、白云区、乌当区、云岩区、花溪区、观山湖区、南明区、息烽县、开阳县)

嘉兴市(南湖区、嘉善县、桐乡市、海宁市、秀洲区、海盐县、平湖市)

防城港市(上思县、东兴市、港口区、防城区)

嘉峪关市

大庆市(让胡路区、红岗区、林甸县、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、肇源县、萨尔图区、龙凤区)

南平市(顺昌县、浦城县、延平区、建瓯市、邵武市、松溪县、武夷山市、政和县、光泽县、建阳区)

昆明市(嵩明县、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、东川区、西山区、宜良县、安宁市、呈贡区、富民县、晋宁区、官渡区、五华区)

镇江市(句容市、丹徒区、京口区、润州区、丹阳市、扬中市)

定西市(岷县、安定区、陇西县、渭源县、通渭县、漳县、临洮县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

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

东莞市

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蚌埠市(淮上区、禹会区、固镇县、怀远县、龙子湖区、五河县、蚌山区)

厦门市(同安区、集美区、海沧区、思明区、翔安区、湖里区)

宣城市(泾县、广德市、郎溪县、绩溪县、宁国市、旌德县、宣州区)

抚顺市(清原满族自治县、东洲区、抚顺县、新宾满族自治县、望花区、新抚区、顺城区)  周口市(太康县、西华县、淮阳区、鹿邑县、项城市、郸城县、沈丘县、扶沟县、川汇区、商水县)

怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)

孝感市(应城市、安陆市、孝昌县、汉川市、孝南区、云梦县、大悟县)

赣州市(龙南市、赣县区、于都县、寻乌县、石城县、兴国县、崇义县、安远县、大余县、会昌县、章贡区、瑞金市、宁都县、信丰县、定南县、全南县、上犹县、南康区)西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

佛山市(顺德区、南海区、三水区、禅城区、高明区)  宝鸡市(陈仓区、扶风县、渭滨区、凤翔区、眉县、岐山县、凤县、金台区、千阳县、陇县、太白县、麟游县)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)

白山市(江源区、靖宇县、抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区)

温州市(龙港市、鹿城区、瑞安市、永嘉县、平阳县、瓯海区、苍南县、文成县、乐清市、泰顺县、龙湾区、洞头区)榆林市(绥德县、靖边县、神木市、米脂县、定边县、子洲县、府谷县、榆阳区、吴堡县、横山区、清涧县、佳县)

衢州市(柯城区、常山县、开化县、龙游县、江山市、衢江区)

揭阳市(揭西县、惠来县、榕城区、普宁市、揭东区)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、和静县、若羌县、和硕县、且末县、尉犁县、博湖县、库尔勒市、轮台县)

南充市(高坪区、营山县、南部县、阆中市、蓬安县、顺庆区、仪陇县、西充县、嘉陵区)

鹤岗市(绥滨县、向阳区、东山区、工农区、萝北县、南山区、兴安区、兴山区)

济南市(莱芜区、长清区、历城区、天桥区、槐荫区、商河县、章丘区、平阴县、济阳区、市中区、钢城区、历下区)

淮南市(大通区、八公山区、潘集区、田家庵区、寿县、凤台县、谢家集区)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

昭通市(彝良县、巧家县、绥江县、镇雄县、昭阳区、威信县、大关县、盐津县、永善县、水富市、鲁甸县)

鞍山市(海城市、立山区、铁东区、台安县、铁西区、千山区、岫岩满族自治县)

塔城地区(托里县、塔城市、沙湾市、乌苏市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县)

甘孜藏族自治州(新龙县、丹巴县、稻城县、康定市、石渠县、泸定县、雅江县、白玉县、色达县、巴塘县、道孚县、甘孜县、乡城县、九龙县、得荣县、理塘县、炉霍县、德格县)

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

重庆市(巫山县、南川区、大足区、江北区、永川区、黔江区、奉节县、潼南区、忠县、綦江区、涪陵区、云阳县、万州区、长寿区、渝北区、合川区、秀山土家族苗族自治县、垫江县、渝中区、巴南区、江津区、武隆区、大渡口区、石柱土家族自治县、北碚区、沙坪坝区、开州区、铜梁区、南岸区、梁平区、璧山区、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、城口县、荣昌区、九龙坡区、丰都县、巫溪县)

梧州市(藤县、龙圩区、长洲区、岑溪市、万秀区、蒙山县、苍梧县)

楚雄彝族自治州(牟定县、双柏县、元谋县、姚安县、大姚县、武定县、楚雄市、永仁县、禄丰市、南华县)

　　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）