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拉萨市(当雄县、林周县、城关区、达孜区、尼木县、曲水县、墨竹工卡县、堆龙德庆区)

梅州市(兴宁市、大埔县、五华县、蕉岭县、丰顺县、梅县区、梅江区、平远县)

林芝市(巴宜区、米林市、墨脱县、工布江达县、朗县、察隅县、波密县)

邯郸市(魏县、广平县、鸡泽县、涉县、丛台区、大名县、馆陶县、邱县、复兴区、邯山区、曲周县、永年区、峰峰矿区、肥乡区、成安县、武安市、临漳县、磁县)  佛山市(禅城区、南海区、三水区、顺德区、高明区)

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

嘉峪关市

杭州市(临安区、淳安县、余杭区、萧山区、富阳区、西湖区、滨江区、桐庐县、钱塘区、建德市、拱墅区、上城区、临平区)

达州市(宣汉县、大竹县、万源市、通川区、达川区、渠县、开江县)  重庆市(渝中区、南川区、涪陵区、奉节县、万州区、彭水苗族土家族自治县、荣昌区、丰都县、开州区、潼南区、永川区、秀山土家族苗族自治县、黔江区、沙坪坝区、合川区、长寿区、九龙坡区、铜梁区、云阳县、渝北区、大渡口区、垫江县、忠县、璧山区、江北区、武隆区、石柱土家族自治县、巫溪县、城口县、南岸区、綦江区、巴南区、北碚区、江津区、巫山县、大足区、梁平区、酉阳土家族苗族自治县)

朔州市(朔城区、右玉县、应县、平鲁区、山阴县、怀仁市)

岳阳市(君山区、汨罗市、平江县、岳阳县、湘阴县、云溪区、岳阳楼区、华容县、临湘市)

驻马店市(泌阳县、驿城区、汝南县、西平县、遂平县、上蔡县、正阳县、确山县、新蔡县、平舆县)

乐山市(五通桥区、峨眉山市、沙湾区、沐川县、峨边彝族自治县、犍为县、马边彝族自治县、井研县、市中区、金口河区、夹江县)

包头市(东河区、白云鄂博矿区、九原区、石拐区、固阳县、青山区、昆都仑区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗)

深圳市(坪山区、龙华区、龙岗区、南山区、宝安区、光明区、盐田区、罗湖区、福田区)

嘉兴市(秀洲区、平湖市、桐乡市、海宁市、南湖区、海盐县、嘉善县)

澳门特别行政区

盐城市(大丰区、盐都区、建湖县、射阳县、响水县、东台市、滨海县、阜宁县、亭湖区)

襄阳市(襄州区、老河口市、保康县、宜城市、枣阳市、南漳县、樊城区、襄城区、谷城县)

枣庄市(山亭区、薛城区、市中区、滕州市、峄城区、台儿庄区)

滨州市(沾化区、惠民县、阳信县、博兴县、邹平市、无棣县、滨城区)

鞍山市(铁西区、千山区、台安县、岫岩满族自治县、立山区、海城市、铁东区)

果洛藏族自治州(班玛县、久治县、甘德县、达日县、玛沁县、玛多县)

贵港市(覃塘区、桂平市、平南县、港南区、港北区)

香港特别行政区

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、特克斯县、奎屯市、昭苏县、伊宁市、霍尔果斯市、新源县、巩留县、霍城县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县)

保定市(涞水县、清苑区、顺平县、高碑店市、定州市、涿州市、高阳县、徐水区、安国市、博野县、易县、容城县、雄县、竞秀区、满城区、涞源县、莲池区、阜平县、定兴县、曲阳县、望都县、唐县、安新县、蠡县)

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儋州市

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

清远市(连州市、清城区、清新区、连南瑶族自治县、英德市、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、阳山县)

绍兴市(越城区、柯桥区、诸暨市、上虞区、嵊州市、新昌县)  揭阳市(榕城区、揭西县、普宁市、揭东区、惠来县)

淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)

赣州市(定南县、赣县区、会昌县、石城县、南康区、寻乌县、信丰县、章贡区、上犹县、瑞金市、宁都县、安远县、于都县、崇义县、全南县、龙南市、兴国县、大余县)

商洛市(商州区、洛南县、镇安县、柞水县、丹凤县、山阳县、商南县)贵阳市(白云区、修文县、开阳县、云岩区、清镇市、花溪区、南明区、观山湖区、息烽县、乌当区)

株洲市(石峰区、茶陵县、芦淞区、荷塘区、渌口区、醴陵市、炎陵县、天元区、攸县)  安康市(汉阴县、镇坪县、平利县、石泉县、紫阳县、旬阳市、汉滨区、岚皋县、宁陕县、白河县)

营口市(老边区、鲅鱼圈区、大石桥市、站前区、盖州市、西市区)

固原市(泾源县、隆德县、西吉县、原州区、彭阳县)

衡阳市(南岳区、衡阳县、雁峰区、珠晖区、石鼓区、蒸湘区、衡南县、衡山县、祁东县、耒阳市、常宁市、衡东县)河池市(都安瑶族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、南丹县、凤山县、环江毛南族自治县、宜州区、金城江区、大化瑶族自治县)

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

大同市(广灵县、天镇县、左云县、云州区、灵丘县、阳高县、云冈区、平城区、浑源县、新荣区)

本溪市(溪湖区、桓仁满族自治县、南芬区、本溪满族自治县、平山区、明山区)

百色市(田东县、右江区、田林县、靖西市、乐业县、凌云县、隆林各族自治县、那坡县、德保县、平果市、西林县、田阳区)

常德市(桃源县、临澧县、鼎城区、石门县、安乡县、津市市、澧县、武陵区、汉寿县)

汕头市(南澳县、金平区、潮南区、潮阳区、澄海区、濠江区、龙湖区)

泉州市(南安市、丰泽区、石狮市、泉港区、洛江区、德化县、晋江市、安溪县、鲤城区、金门县、惠安县、永春县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿克陶县、阿合奇县)

滁州市(全椒县、明光市、定远县、天长市、琅琊区、凤阳县、来安县、南谯区)

淮南市(谢家集区、田家庵区、大通区、八公山区、潘集区、寿县、凤台县)

三明市(尤溪县、明溪县、泰宁县、沙县区、建宁县、将乐县、清流县、三元区、大田县、永安市、宁化县)

葫芦岛市(龙港区、南票区、连山区、兴城市、建昌县、绥中县)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴仁市、兴义市、册亨县、贞丰县、晴隆县、普安县、安龙县)

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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）