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临汾市(吉县、曲沃县、洪洞县、隰县、安泽县、襄汾县、侯马市、乡宁县、汾西县、古县、永和县、霍州市、蒲县、大宁县、翼城县、尧都区、浮山县)
南充市(蓬安县、营山县、西充县、顺庆区、南部县、阆中市、高坪区、仪陇县、嘉陵区)
上饶市(玉山县、万年县、弋阳县、德兴市、广丰区、余干县、广信区、鄱阳县、铅山县、信州区、婺源县、横峰县)
黄冈市(武穴市、麻城市、黄梅县、英山县、罗田县、红安县、黄州区、团风县、蕲春县、浠水县)
咸阳市(杨陵区、彬州市、三原县、淳化县、旬邑县、秦都区、长武县、渭城区、礼泉县、兴平市、乾县、永寿县、泾阳县、武功县)
汕头市(金平区、潮南区、南澳县、龙湖区、澄海区、潮阳区、濠江区)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、正镶白旗、镶黄旗、多伦县、苏尼特左旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗)
河源市(和平县、紫金县、源城区、连平县、东源县、龙川县)
昭通市(彝良县、威信县、昭阳区、绥江县、鲁甸县、盐津县、永善县、水富市、镇雄县、大关县、巧家县)
三亚市(天涯区、吉阳区、崖州区、海棠区)
那曲市(色尼区、巴青县、嘉黎县、安多县、索县、尼玛县、聂荣县、比如县、班戈县、申扎县、双湖县)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、花垣县、凤凰县、泸溪县、古丈县、永顺县、吉首市、龙山县)
鹤壁市(山城区、淇县、淇滨区、鹤山区、浚县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、雷山县、三穗县、从江县、黄平县、凯里市、镇远县、天柱县、剑河县、岑巩县、施秉县、台江县、锦屏县、丹寨县、榕江县、黎平县)
渭南市(澄城县、临渭区、韩城市、合阳县、华州区、华阴市、富平县、潼关县、大荔县、蒲城县、白水县)
六安市(霍邱县、金安区、金寨县、裕安区、霍山县、舒城县、叶集区)
天水市(麦积区、张家川回族自治县、甘谷县、清水县、武山县、秦州区、秦安县)
来宾市(合山市、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、武宣县)
荆门市(沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市)
乌鲁木齐市(达坂城区、乌鲁木齐县、头屯河区、米东区、水磨沟区、新市区、沙依巴克区、天山区)
江门市(蓬江区、恩平市、江海区、开平市、台山市、新会区、鹤山市)
大连市(长海县、中山区、庄河市、普兰店区、瓦房店市、旅顺口区、甘井子区、西岗区、沙河口区、金州区)
贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)
抚州市(临川区、资溪县、崇仁县、南丰县、乐安县、广昌县、宜黄县、黎川县、东乡区、金溪县、南城县)
合肥市(蜀山区、巢湖市、肥东县、瑶海区、长丰县、肥西县、包河区、庐江县、庐阳区)
儋州市
内江市(隆昌市、市中区、资中县、东兴区、威远县)
连云港市(东海县、赣榆区、灌云县、连云区、灌南县、海州区)
双鸭山市(饶河县、宝山区、尖山区、友谊县、四方台区、集贤县、宝清县、岭东区)
安康市(紫阳县、旬阳市、镇坪县、石泉县、汉阴县、汉滨区、平利县、白河县、宁陕县、岚皋县)
淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)
泉州市(泉港区、安溪县、洛江区、德化县、丰泽区、永春县、石狮市、惠安县、金门县、晋江市、南安市、鲤城区)
鄂尔多斯市(杭锦旗、伊金霍洛旗、康巴什区、鄂托克旗、乌审旗、鄂托克前旗、东胜区、准格尔旗、达拉特旗)
周口市(扶沟县、太康县、鹿邑县、沈丘县、郸城县、淮阳区、商水县、川汇区、项城市、西华县)
遵义市(仁怀市、汇川区、桐梓县、赤水市、余庆县、湄潭县、绥阳县、播州区、正安县、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、习水县)
岳阳市(岳阳楼区、云溪区、君山区、平江县、湘阴县、临湘市、岳阳县、华容县、汨罗市)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿城区、泗洪县、宿豫区)
中山市
呼和浩特市(赛罕区、土默特左旗、托克托县、清水河县、回民区、新城区、和林格尔县、武川县、玉泉区)
宜昌市(猇亭区、长阳土家族自治县、西陵区、秭归县、伍家岗区、五峰土家族自治县、枝江市、兴山县、宜都市、夷陵区、点军区、远安县、当阳市)
自贡市(沿滩区、自流井区、大安区、富顺县、贡井区、荣县)
济源市
通化市(辉南县、通化县、梅河口市、柳河县、二道江区、集安市、东昌区)
驻马店市(泌阳县、汝南县、确山县、上蔡县、平舆县、正阳县、西平县、遂平县、驿城区、新蔡县)
阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、若尔盖县、九寨沟县、壤塘县、汶川县、茂县、金川县、马尔康市、理县、小金县、红原县、黑水县、松潘县)
赤峰市(林西县、巴林左旗、巴林右旗、敖汉旗、松山区、喀喇沁旗、红山区、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、元宝山区、克什克腾旗、宁城县)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、黔西市、大方县、纳雍县、织金县、赫章县、金沙县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
衢州市(龙游县、常山县、衢江区、柯城区、江山市、开化县)
茂名市(电白区、信宜市、茂南区、高州市、化州市)
抚顺市(抚顺县、望花区、顺城区、新宾满族自治县、新抚区、清原满族自治县、东洲区)
阿里地区(噶尔县、革吉县、札达县、日土县、普兰县、措勤县、改则县)
海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)
梧州市(藤县、岑溪市、龙圩区、万秀区、长洲区、蒙山县、苍梧县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、贞丰县、兴义市、兴仁市、普安县、安龙县、册亨县、望谟县)
临沂市(兰陵县、沂南县、兰山区、沂水县、郯城县、罗庄区、莒南县、蒙阴县、平邑县、费县、临沭县、河东区)
塔城地区(托里县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、裕民县、额敏县、塔城市)
郴州市(宜章县、苏仙区、桂东县、资兴市、安仁县、永兴县、北湖区、嘉禾县、临武县、汝城县、桂阳县)
马鞍山市(含山县、和县、雨山区、博望区、当涂县、花山区)
晋城市(城区、阳城县、陵川县、高平市、沁水县、泽州县)
芜湖市(无为市、鸠江区、繁昌区、湾沚区、南陵县、镜湖区、弋江区)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
晋中市(祁县、介休市、太谷区、昔阳县、榆次区、平遥县、灵石县、左权县、和顺县、寿阳县、榆社县)
衡水市(安平县、冀州区、武强县、枣强县、深州市、景县、饶阳县、桃城区、武邑县、阜城县、故城县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
德阳市(旌阳区、中江县、罗江区、什邡市、广汉市、绵竹市)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、龙城区、朝阳县、双塔区、北票市、建平县)
文山壮族苗族自治州(富宁县、广南县、砚山县、西畴县、丘北县、麻栗坡县、文山市、马关县)
盐城市(盐都区、大丰区、响水县、亭湖区、建湖县、射阳县、滨海县、东台市、阜宁县)
绍兴市(上虞区、诸暨市、嵊州市、越城区、柯桥区、新昌县)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、雨湖区、湘潭县、韶山市)
常德市(汉寿县、澧县、石门县、安乡县、武陵区、鼎城区、临澧县、桃源县、津市市)
滁州市(明光市、来安县、琅琊区、凤阳县、天长市、南谯区、定远县、全椒县)
安阳市(北关区、文峰区、殷都区、龙安区、安阳县、滑县、汤阴县、林州市、内黄县)
嘉兴市(秀洲区、桐乡市、南湖区、嘉善县、平湖市、海盐县、海宁市)
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阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
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武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)
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保山市(隆阳区、腾冲市、昌宁县、施甸县、龙陵县)
赣州市(宁都县、信丰县、赣县区、全南县、章贡区、寻乌县、于都县、大余县、兴国县、南康区、定南县、安远县、瑞金市、上犹县、崇义县、石城县、会昌县、龙南市)
广西壮族自治区
阿克苏地区(拜城县、柯坪县、乌什县、沙雅县、温宿县、新和县、阿克苏市、库车市、阿瓦提县)
定西市(安定区、岷县、渭源县、陇西县、漳县、临洮县、通渭县)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
淮安市(涟水县、淮阴区、清江浦区、金湖县、淮安区、盱眙县、洪泽区)
铜仁市(石阡县、碧江区、德江县、松桃苗族自治县、思南县、万山区、江口县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县)
益阳市(沅江市、安化县、赫山区、桃江县、南县、资阳区)
潍坊市(寿光市、昌邑市、安丘市、寒亭区、奎文区、诸城市、潍城区、高密市、坊子区、青州市、临朐县、昌乐县)
朔州市(右玉县、怀仁市、应县、朔城区、山阴县、平鲁区)
长沙市(天心区、浏阳市、长沙县、开福区、望城区、芙蓉区、岳麓区、雨花区、宁乡市)
西安市(临潼区、灞桥区、鄠邑区、碑林区、高陵区、新城区、蓝田县、周至县、阎良区、莲湖区、雁塔区、长安区、未央区)
宣城市(泾县、宣州区、宁国市、绩溪县、郎溪县、旌德县、广德市)
柳州市(城中区、柳北区、柳城县、鱼峰区、三江侗族自治县、柳江区、融水苗族自治县、鹿寨县、柳南区、融安县)
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哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
德州市(德城区、宁津县、夏津县、临邑县、乐陵市、庆云县、禹城市、武城县、平原县、齐河县、陵城区)
恩施土家族苗族自治州(利川市、鹤峰县、巴东县、恩施市、来凤县、建始县、咸丰县、宣恩县)
甘孜藏族自治州(乡城县、色达县、稻城县、新龙县、雅江县、泸定县、炉霍县、康定市、石渠县、理塘县、得荣县、巴塘县、白玉县、丹巴县、德格县、道孚县、九龙县、甘孜县)
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“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。
从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？
揭秘：以数据为核心驱动力
“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。
今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。
在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。
“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。
洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。
“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。
技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。
成效：构建成熟的数据管理体系
数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。
“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。
为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。
对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。
目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。
中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。
DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。
中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。
赋能：依托数据驱动决策
培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。
记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。
“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。
中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。
随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。
“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。
据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。
新闻结尾
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