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全国服务区域:
温州市(乐清市、龙湾区、苍南县、瑞安市、泰顺县、永嘉县、文成县、平阳县、洞头区、鹿城区、龙港市、瓯海区)
成都市(大邑县、金堂县、郫都区、新津区、金牛区、青白江区、龙泉驿区、新都区、双流区、都江堰市、温江区、青羊区、邛崃市、蒲江县、简阳市、彭州市、成华区、锦江区、武侯区、崇州市)
咸宁市(咸安区、嘉鱼县、通城县、崇阳县、赤壁市、通山县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
常德市(临澧县、汉寿县、津市市、桃源县、石门县、鼎城区、安乡县、澧县、武陵区)
榆林市(清涧县、佳县、吴堡县、府谷县、子洲县、靖边县、米脂县、绥德县、横山区、定边县、榆阳区、神木市)
文山壮族苗族自治州(文山市、麻栗坡县、西畴县、富宁县、丘北县、广南县、马关县、砚山县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、吉首市、花垣县、龙山县、泸溪县、凤凰县、保靖县、古丈县)
通辽市(库伦旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、开鲁县、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、科尔沁区)
茂名市(茂南区、信宜市、电白区、高州市、化州市)
上饶市(鄱阳县、余干县、弋阳县、玉山县、婺源县、德兴市、横峰县、广信区、广丰区、铅山县、信州区、万年县)
阿勒泰地区(福海县、阿勒泰市、富蕴县、哈巴河县、吉木乃县、青河县、布尔津县)
苏州市(昆山市、张家港市、姑苏区、常熟市、太仓市、虎丘区、相城区、吴中区、吴江区)
贵港市(平南县、覃塘区、桂平市、港北区、港南区)
重庆市(南川区、北碚区、巫山县、奉节县、涪陵区、潼南区、江津区、武隆区、璧山区、南岸区、合川区、荣昌区、巴南区、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、万州区、江北区、丰都县、梁平区、忠县、渝中区、垫江县、城口县、大渡口区、黔江区、长寿区、开州区、綦江区、九龙坡区、巫溪县、渝北区、大足区、永川区、云阳县、石柱土家族自治县、沙坪坝区、秀山土家族苗族自治县、铜梁区)
昭通市(巧家县、鲁甸县、大关县、绥江县、彝良县、永善县、水富市、镇雄县、威信县、昭阳区、盐津县)
包头市(白云鄂博矿区、土默特右旗、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、青山区、昆都仑区、石拐区、东河区、九原区)
崇左市(扶绥县、江州区、宁明县、龙州县、凭祥市、天等县、大新县)
锦州市(凌河区、北镇市、黑山县、义县、古塔区、凌海市、太和区)
宜昌市(兴山县、长阳土家族自治县、西陵区、夷陵区、远安县、枝江市、秭归县、当阳市、猇亭区、五峰土家族自治县、伍家岗区、点军区、宜都市)
泰安市(宁阳县、肥城市、东平县、新泰市、泰山区、岱岳区)
十堰市(茅箭区、房县、张湾区、丹江口市、竹溪县、郧西县、竹山县、郧阳区)
北京市(海淀区、顺义区、东城区、门头沟区、朝阳区、通州区、丰台区、昌平区、延庆区、西城区、大兴区、怀柔区、房山区、石景山区、平谷区、密云区)
滨州市(邹平市、惠民县、滨城区、博兴县、沾化区、无棣县、阳信县)
延边朝鲜族自治州(安图县、图们市、龙井市、延吉市、和龙市、珲春市、汪清县、敦化市)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、扶余市、宁江区)
漯河市(临颍县、舞阳县、召陵区、郾城区、源汇区)
巴中市(恩阳区、南江县、巴州区、平昌县、通江县)
和田地区(和田县、墨玉县、策勒县、民丰县、于田县、皮山县、和田市、洛浦县)
吴忠市(红寺堡区、盐池县、同心县、青铜峡市、利通区)
邵阳市(新宁县、隆回县、双清区、城步苗族自治县、新邵县、大祥区、邵阳县、绥宁县、武冈市、邵东市、北塔区、洞口县)
蚌埠市(五河县、淮上区、禹会区、蚌山区、怀远县、固镇县、龙子湖区)
宁波市(余姚市、慈溪市、江北区、海曙区、象山县、镇海区、北仑区、宁海县、鄞州区、奉化区)
鹤壁市(淇滨区、山城区、鹤山区、淇县、浚县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
聊城市(东阿县、东昌府区、阳谷县、茌平区、临清市、高唐县、莘县、冠县)
双鸭山市(尖山区、集贤县、四方台区、友谊县、饶河县、宝清县、宝山区、岭东区)
荆门市(京山市、沙洋县、掇刀区、钟祥市、东宝区)
阜阳市(界首市、颍东区、临泉县、太和县、颍泉区、阜南县、颍州区、颍上县)
鹤岗市(工农区、兴安区、向阳区、东山区、绥滨县、萝北县、南山区、兴山区)
盐城市(射阳县、阜宁县、东台市、大丰区、滨海县、盐都区、响水县、建湖县、亭湖区)
百色市(隆林各族自治县、乐业县、田阳区、德保县、西林县、凌云县、靖西市、平果市、右江区、田东县、那坡县、田林县)
保山市(隆阳区、昌宁县、腾冲市、龙陵县、施甸县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、尼勒克县、霍城县、奎屯市、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、昭苏县、霍尔果斯市、巩留县、新源县)
玉林市(福绵区、北流市、博白县、兴业县、容县、陆川县、玉州区)
沈阳市(辽中区、苏家屯区、浑南区、和平区、铁西区、康平县、沈河区、皇姑区、沈北新区、于洪区、法库县、大东区、新民市)
鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、铁西区、台安县、千山区、立山区、海城市)
亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)
新乡市(辉县市、封丘县、凤泉区、原阳县、牧野区、延津县、长垣市、获嘉县、新乡县、卫辉市、卫滨区、红旗区)
南京市(江宁区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、雨花台区、浦口区、六合区、秦淮区、溧水区、高淳区、玄武区)
巴彦淖尔市(磴口县、杭锦后旗、临河区、乌拉特前旗、乌拉特中旗、五原县、乌拉特后旗)
武汉市(汉阳区、新洲区、青山区、江汉区、汉南区、洪山区、东西湖区、黄陂区、武昌区、江夏区、蔡甸区、硚口区、江岸区)
廊坊市(安次区、大厂回族自治县、广阳区、永清县、大城县、香河县、霸州市、文安县、三河市、固安县)
阿克苏地区(阿瓦提县、沙雅县、拜城县、新和县、温宿县、柯坪县、乌什县、阿克苏市、库车市)
临沂市(蒙阴县、河东区、罗庄区、兰陵县、临沭县、费县、兰山区、沂南县、沂水县、莒南县、郯城县、平邑县)
北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)
天水市(武山县、清水县、张家川回族自治县、甘谷县、秦州区、秦安县、麦积区)
池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)
佳木斯市(桦南县、郊区、向阳区、桦川县、同江市、前进区、富锦市、汤原县、抚远市、东风区)
昌都市(察雅县、边坝县、洛隆县、类乌齐县、芒康县、左贡县、江达县、贡觉县、卡若区、八宿县、丁青县)
五指山市(白沙黎族自治县、澄迈县、屯昌县、乐东黎族自治县、万宁市、昌江黎族自治县、东方市、保亭黎族苗族自治县、临高县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、文昌市、定安县、陵水黎族自治县)
长春市(二道区、朝阳区、榆树市、公主岭市、双阳区、南关区、绿园区、德惠市、九台区、农安县、宽城区)
渭南市(蒲城县、富平县、华州区、临渭区、澄城县、白水县、大荔县、华阴市、韩城市、潼关县、合阳县)
肇庆市(广宁县、封开县、怀集县、端州区、四会市、高要区、德庆县、鼎湖区)
宣城市(广德市、泾县、郎溪县、宣州区、宁国市、绩溪县、旌德县)
安顺市(普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
大同市(平城区、云冈区、广灵县、左云县、天镇县、阳高县、浑源县、新荣区、灵丘县、云州区)
雅安市(石棉县、荥经县、宝兴县、芦山县、名山区、雨城区、天全县、汉源县)
平顶山市(新华区、汝州市、叶县、卫东区、郏县、舞钢市、宝丰县、石龙区、鲁山县、湛河区)
新疆维吾尔自治区
荆州市(公安县、石首市、荆州区、松滋市、洪湖市、监利市、沙市区、江陵县)
驻马店市(驿城区、西平县、上蔡县、平舆县、汝南县、正阳县、新蔡县、遂平县、确山县、泌阳县)
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玉树藏族自治州(杂多县、称多县、治多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县)
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孝感市(孝昌县、汉川市、云梦县、安陆市、孝南区、大悟县、应城市)
石河子市(五家渠市、新星市、图木舒克市、阿拉尔市、铁门关市、白杨市、双河市、北屯市、胡杨河市、可克达拉市、昆玉市)
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平凉市(静宁县、华亭市、崇信县、庄浪县、泾川县、灵台县、崆峒区)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
保定市(清苑区、涿州市、望都县、满城区、博野县、徐水区、蠡县、曲阳县、莲池区、顺平县、阜平县、易县、高碑店市、竞秀区、安国市、定州市、高阳县、唐县、雄县、定兴县、涞水县、涞源县、安新县、容城县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
三门峡市(卢氏县、渑池县、灵宝市、湖滨区、义马市、陕州区)
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。
新闻结尾
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