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百色市(田林县、德保县、田东县、西林县、右江区、靖西市、隆林各族自治县、平果市、田阳区、乐业县、凌云县、那坡县)
十堰市(丹江口市、郧西县、竹溪县、张湾区、茅箭区、郧阳区、房县、竹山县)
铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)
汕尾市(陆河县、城区、陆丰市、海丰县)
郑州市(中牟县、二七区、巩义市、惠济区、新郑市、中原区、上街区、登封市、新密市、荥阳市、管城回族区、金水区)
阿勒泰地区(布尔津县、青河县、富蕴县、哈巴河县、阿勒泰市、福海县、吉木乃县)
湘潭市(岳塘区、湘潭县、雨湖区、韶山市、湘乡市)
赣州市(定南县、兴国县、崇义县、于都县、会昌县、大余县、寻乌县、龙南市、瑞金市、信丰县、章贡区、全南县、安远县、南康区、上犹县、石城县、赣县区、宁都县)
贺州市(八步区、昭平县、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县)
贵阳市(清镇市、云岩区、开阳县、花溪区、南明区、观山湖区、修文县、乌当区、白云区、息烽县)
衢州市(开化县、江山市、衢江区、龙游县、常山县、柯城区)
宣城市(郎溪县、宣州区、绩溪县、旌德县、泾县、广德市、宁国市)
肇庆市(封开县、高要区、鼎湖区、四会市、广宁县、德庆县、怀集县、端州区)
福州市(台江区、马尾区、平潭县、福清市、闽侯县、长乐区、闽清县、晋安区、永泰县、连江县、罗源县、鼓楼区、仓山区)
张家口市(涿鹿县、张北县、阳原县、桥东区、沽源县、康保县、桥西区、下花园区、万全区、怀安县、赤城县、尚义县、宣化区、怀来县、蔚县、崇礼区)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
南阳市(西峡县、方城县、镇平县、内乡县、社旗县、新野县、卧龙区、宛城区、邓州市、桐柏县、唐河县、南召县、淅川县)
滁州市(定远县、天长市、来安县、南谯区、琅琊区、全椒县、明光市、凤阳县)
桂林市(临桂区、兴安县、七星区、象山区、雁山区、永福县、平乐县、灵川县、恭城瑶族自治县、秀峰区、叠彩区、荔浦市、资源县、全州县、灌阳县、龙胜各族自治县、阳朔县)
运城市(河津市、闻喜县、新绛县、永济市、万荣县、夏县、绛县、平陆县、盐湖区、稷山县、临猗县、垣曲县、芮城县)
塔城地区(沙湾市、塔城市、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、裕民县、托里县)
海南藏族自治州(共和县、兴海县、同德县、贵德县、贵南县)
济源市
柳州市(鱼峰区、三江侗族自治县、鹿寨县、柳城县、城中区、柳南区、融安县、柳江区、柳北区、融水苗族自治县)
淮南市(大通区、寿县、凤台县、潘集区、八公山区、田家庵区、谢家集区)
上饶市(鄱阳县、横峰县、德兴市、玉山县、万年县、铅山县、婺源县、广信区、广丰区、信州区、余干县、弋阳县)
济宁市(汶上县、任城区、鱼台县、兖州区、曲阜市、泗水县、嘉祥县、邹城市、梁山县、微山县、金乡县)
杭州市(上城区、滨江区、拱墅区、钱塘区、西湖区、建德市、桐庐县、临安区、萧山区、临平区、余杭区、富阳区、淳安县)
山南市(加查县、错那市、扎囊县、乃东区、隆子县、贡嘎县、曲松县、琼结县、洛扎县、措美县、浪卡子县、桑日县)
淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)
平顶山市(湛河区、石龙区、宝丰县、舞钢市、鲁山县、郏县、叶县、汝州市、卫东区、新华区)
大连市(中山区、瓦房店市、长海县、普兰店区、旅顺口区、西岗区、庄河市、甘井子区、沙河口区、金州区)
云浮市(云安区、新兴县、云城区、郁南县、罗定市)
佳木斯市(前进区、桦川县、汤原县、富锦市、郊区、向阳区、东风区、抚远市、桦南县、同江市)
眉山市(彭山区、青神县、仁寿县、丹棱县、洪雅县、东坡区)
新乡市(卫滨区、新乡县、原阳县、卫辉市、红旗区、延津县、封丘县、凤泉区、辉县市、长垣市、获嘉县、牧野区)
广元市(旺苍县、青川县、昭化区、利州区、朝天区、苍溪县、剑阁县)
防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)
大庆市(肇州县、大同区、萨尔图区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、龙凤区、红岗区、肇源县)
孝感市(大悟县、孝南区、云梦县、安陆市、孝昌县、汉川市、应城市)
曲靖市(沾益区、罗平县、师宗县、富源县、陆良县、宣威市、麒麟区、会泽县、马龙区)
毕节市(大方县、七星关区、黔西市、纳雍县、金沙县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县)
马鞍山市(博望区、含山县、和县、当涂县、雨山区、花山区)
宝鸡市(岐山县、陇县、太白县、麟游县、扶风县、凤县、凤翔区、金台区、千阳县、眉县、渭滨区、陈仓区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)
铜仁市(沿河土家族自治县、思南县、江口县、松桃苗族自治县、德江县、碧江区、万山区、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、石阡县)
伊春市(丰林县、嘉荫县、乌翠区、金林区、南岔县、汤旺县、铁力市、友好区、伊美区、大箐山县)
汕头市(潮阳区、南澳县、龙湖区、濠江区、澄海区、潮南区、金平区)
内蒙古自治区
乌鲁木齐市(新市区、水磨沟区、沙依巴克区、头屯河区、达坂城区、米东区、乌鲁木齐县、天山区)
鄂尔多斯市(杭锦旗、康巴什区、达拉特旗、乌审旗、鄂托克旗、准格尔旗、鄂托克前旗、东胜区、伊金霍洛旗)
德州市(乐陵市、平原县、陵城区、齐河县、夏津县、临邑县、武城县、宁津县、禹城市、德城区、庆云县)
南通市(海安市、崇川区、通州区、如东县、海门区、如皋市、启东市)
牡丹江市(阳明区、东宁市、西安区、林口县、宁安市、绥芬河市、穆棱市、东安区、海林市、爱民区)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、石拐区、土默特右旗、青山区、固阳县、东河区、九原区、白云鄂博矿区)
雅安市(雨城区、荥经县、汉源县、名山区、天全县、石棉县、芦山县、宝兴县)
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
新余市(分宜县、渝水区)
宜宾市(屏山县、叙州区、高县、兴文县、筠连县、珙县、江安县、翠屏区、长宁县、南溪区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
无锡市(锡山区、梁溪区、惠山区、江阴市、宜兴市、新吴区、滨湖区)
黑河市(逊克县、爱辉区、嫩江市、五大连池市、北安市、孙吴县)
安阳市(滑县、汤阴县、龙安区、安阳县、殷都区、林州市、北关区、内黄县、文峰区)
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大同市(阳高县、平城区、广灵县、灵丘县、浑源县、云州区、云冈区、新荣区、左云县、天镇县)
忻州市(五寨县、保德县、繁峙县、定襄县、原平市、静乐县、偏关县、代县、宁武县、五台县、神池县、岢岚县、河曲县、忻府区)
阜阳市(颍泉区、阜南县、颍州区、颍东区、太和县、界首市、临泉县、颍上县)
濮阳市(华龙区、濮阳县、南乐县、清丰县、范县、台前县)
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亳州市(利辛县、谯城区、涡阳县、蒙城县)
丹东市(振兴区、凤城市、元宝区、振安区、宽甸满族自治县、东港市)
六安市(霍邱县、霍山县、金寨县、舒城县、叶集区、裕安区、金安区)
嘉兴市(海盐县、嘉善县、南湖区、秀洲区、桐乡市、平湖市、海宁市)
平凉市(庄浪县、灵台县、静宁县、崆峒区、崇信县、华亭市、泾川县)
河源市(和平县、紫金县、东源县、连平县、源城区、龙川县)
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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、建水县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、弥勒市、开远市、元阳县、蒙自市、石屏县、屏边苗族自治县、个旧市、红河县)
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湛江市(徐闻县、吴川市、廉江市、赤坎区、遂溪县、麻章区、雷州市、坡头区、霞山区)
邵阳市(绥宁县、双清区、北塔区、武冈市、城步苗族自治县、大祥区、隆回县、邵阳县、新宁县、洞口县、邵东市、新邵县)
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南平市(延平区、光泽县、建瓯市、邵武市、建阳区、政和县、顺昌县、武夷山市、浦城县、松溪县)
芜湖市(繁昌区、无为市、镜湖区、弋江区、鸠江区、南陵县、湾沚区)
东莞市
常德市(津市市、石门县、鼎城区、安乡县、武陵区、汉寿县、临澧县、澧县、桃源县)
漯河市(临颍县、郾城区、召陵区、舞阳县、源汇区)
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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