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武威市(天祝藏族自治县、民勤县、凉州区、古浪县)
凉山彝族自治州(冕宁县、布拖县、昭觉县、越西县、盐源县、雷波县、喜德县、木里藏族自治县、西昌市、会理市、德昌县、宁南县、甘洛县、美姑县、会东县、普格县、金阳县)
澳门特别行政区
焦作市(博爱县、孟州市、山阳区、武陟县、中站区、马村区、沁阳市、解放区、修武县、温县)
香港特别行政区
张家口市(沽源县、怀安县、桥西区、万全区、康保县、怀来县、赤城县、涿鹿县、崇礼区、蔚县、尚义县、阳原县、下花园区、宣化区、桥东区、张北县)
新乡市(卫辉市、辉县市、牧野区、长垣市、获嘉县、红旗区、原阳县、卫滨区、封丘县、延津县、新乡县、凤泉区)
齐齐哈尔市(富裕县、建华区、昂昂溪区、龙江县、甘南县、依安县、拜泉县、泰来县、碾子山区、铁锋区、讷河市、富拉尔基区、克东县、克山县、梅里斯达斡尔族区、龙沙区)
林芝市(察隅县、波密县、工布江达县、巴宜区、米林市、墨脱县、朗县)
镇江市(丹阳市、句容市、京口区、丹徒区、润州区、扬中市)
张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)
阳泉市(矿区、郊区、盂县、城区、平定县)
那曲市(尼玛县、班戈县、申扎县、聂荣县、双湖县、比如县、嘉黎县、色尼区、安多县、巴青县、索县)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、阿荣旗、海拉尔区、额尔古纳市、根河市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、牙克石市、新巴尔虎左旗、满洲里市)
怀化市(新晃侗族自治县、溆浦县、麻阳苗族自治县、鹤城区、中方县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、会同县、辰溪县、沅陵县、洪江市、芷江侗族自治县)
广州市(白云区、黄埔区、增城区、南沙区、荔湾区、天河区、海珠区、花都区、越秀区、番禺区、从化区)
甘南藏族自治州(碌曲县、合作市、夏河县、舟曲县、临潭县、卓尼县、玛曲县、迭部县)
常德市(石门县、鼎城区、武陵区、澧县、安乡县、津市市、桃源县、临澧县、汉寿县)
北京市(房山区、延庆区、东城区、通州区、朝阳区、石景山区、平谷区、海淀区、昌平区、丰台区、门头沟区、密云区、顺义区、大兴区、怀柔区、西城区)
丽江市(古城区、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)
湛江市(霞山区、坡头区、赤坎区、吴川市、徐闻县、遂溪县、廉江市、雷州市、麻章区)
定西市(通渭县、漳县、临洮县、陇西县、安定区、岷县、渭源县)
永州市(新田县、道县、零陵区、双牌县、东安县、江华瑶族自治县、祁阳市、江永县、宁远县、冷水滩区、蓝山县)
贵阳市(开阳县、修文县、乌当区、云岩区、南明区、息烽县、花溪区、白云区、观山湖区、清镇市)
宝鸡市(凤县、渭滨区、岐山县、太白县、扶风县、陇县、陈仓区、千阳县、麟游县、凤翔区、金台区、眉县)
无锡市(滨湖区、锡山区、江阴市、惠山区、梁溪区、宜兴市、新吴区)
揭阳市(揭东区、普宁市、榕城区、揭西县、惠来县)
临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、凤庆县、临翔区、永德县、云县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
内江市(市中区、资中县、东兴区、隆昌市、威远县)
泉州市(石狮市、泉港区、惠安县、洛江区、永春县、丰泽区、晋江市、德化县、安溪县、金门县、鲤城区、南安市)
秦皇岛市(山海关区、海港区、青龙满族自治县、北戴河区、卢龙县、昌黎县、抚宁区)
张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、高台县、民乐县、临泽县、山丹县)
北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
阿里地区(札达县、革吉县、噶尔县、普兰县、日土县、措勤县、改则县)
双鸭山市(友谊县、集贤县、宝清县、宝山区、岭东区、尖山区、饶河县、四方台区)
茂名市(电白区、信宜市、茂南区、高州市、化州市)
黑河市(爱辉区、孙吴县、逊克县、嫩江市、北安市、五大连池市)
南阳市(镇平县、唐河县、西峡县、新野县、桐柏县、方城县、内乡县、南召县、邓州市、社旗县、淅川县、卧龙区、宛城区)
南通市(如东县、通州区、海安市、如皋市、启东市、海门区、崇川区)
商丘市(虞城县、宁陵县、睢阳区、柘城县、永城市、夏邑县、民权县、睢县、梁园区)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、陕州区、渑池县、灵宝市、义马市)
温州市(文成县、洞头区、瑞安市、乐清市、平阳县、瓯海区、苍南县、龙湾区、鹿城区、龙港市、泰顺县、永嘉县)
松原市(宁江区、乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)
钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)
潍坊市(青州市、昌邑市、高密市、安丘市、潍城区、诸城市、坊子区、临朐县、寿光市、昌乐县、寒亭区、奎文区)
沧州市(青县、河间市、献县、孟村回族自治县、泊头市、吴桥县、海兴县、任丘市、黄骅市、东光县、盐山县、新华区、运河区、沧县、肃宁县、南皮县)
东营市(东营区、垦利区、广饶县、利津县、河口区)
益阳市(安化县、沅江市、赫山区、桃江县、南县、资阳区)
乌兰察布市(卓资县、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼前旗、四子王旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、商都县、凉城县、兴和县、化德县)
石河子市(白杨市、可克达拉市、图木舒克市、北屯市、铁门关市、双河市、昆玉市、新星市、阿拉尔市、胡杨河市、五家渠市)
乐山市(五通桥区、峨边彝族自治县、市中区、金口河区、井研县、犍为县、沙湾区、夹江县、沐川县、峨眉山市、马边彝族自治县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
深圳市(福田区、坪山区、龙岗区、宝安区、罗湖区、盐田区、光明区、南山区、龙华区)
泰州市(姜堰区、高港区、海陵区、靖江市、泰兴市、兴化市)
巴中市(平昌县、南江县、恩阳区、通江县、巴州区)
宜宾市(南溪区、翠屏区、江安县、珙县、筠连县、兴文县、长宁县、屏山县、高县、叙州区)
呼和浩特市(赛罕区、土默特左旗、清水河县、武川县、新城区、回民区、和林格尔县、玉泉区、托克托县)
东莞市
黄冈市(罗田县、蕲春县、麻城市、武穴市、团风县、浠水县、红安县、英山县、黄州区、黄梅县)
合肥市(长丰县、瑶海区、巢湖市、包河区、庐江县、肥西县、庐阳区、蜀山区、肥东县)
许昌市(禹州市、长葛市、建安区、魏都区、襄城县、鄢陵县)
自贡市(沿滩区、富顺县、自流井区、荣县、大安区、贡井区)
苏州市(常熟市、相城区、吴江区、虎丘区、姑苏区、吴中区、昆山市、张家港市、太仓市)
汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)
咸宁市(通山县、通城县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、崇阳县)
厦门市(海沧区、思明区、集美区、湖里区、同安区、翔安区)
鞍山市(立山区、千山区、台安县、铁东区、岫岩满族自治县、海城市、铁西区)
淮安市(洪泽区、淮阴区、盱眙县、金湖县、清江浦区、涟水县、淮安区)
广元市(剑阁县、苍溪县、利州区、朝天区、旺苍县、青川县、昭化区)
金华市(婺城区、兰溪市、义乌市、磐安县、东阳市、金东区、武义县、浦江县、永康市)
武汉市(江岸区、新洲区、武昌区、黄陂区、青山区、汉阳区、洪山区、汉南区、硚口区、江汉区、蔡甸区、东西湖区、江夏区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
宁夏回族自治区
佳木斯市(东风区、汤原县、桦南县、抚远市、桦川县、富锦市、郊区、向阳区、前进区、同江市)
阜阳市(太和县、界首市、临泉县、颍州区、阜南县、颍东区、颍泉区、颍上县)
朔州市(右玉县、平鲁区、山阴县、怀仁市、应县、朔城区)
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中山市
白银市(平川区、白银区、会宁县、靖远县、景泰县)
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博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)
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周口市(沈丘县、鹿邑县、太康县、商水县、项城市、扶沟县、淮阳区、川汇区、郸城县、西华县)
三明市(清流县、永安市、建宁县、将乐县、泰宁县、尤溪县、明溪县、宁化县、大田县、三元区、沙县区)
扬州市(广陵区、宝应县、江都区、仪征市、邗江区、高邮市)
本溪市(本溪满族自治县、桓仁满族自治县、平山区、明山区、溪湖区、南芬区)
延安市(富县、黄陵县、黄龙县、子长市、洛川县、甘泉县、延长县、延川县、宜川县、安塞区、志丹县、吴起县、宝塔区)
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四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁西区、双辽市、铁东区)
临夏回族自治州(和政县、东乡族自治县、临夏市、永靖县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、广河县)
海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)
黔东南苗族侗族自治州(剑河县、丹寨县、榕江县、台江县、天柱县、三穗县、镇远县、凯里市、黎平县、雷山县、施秉县、从江县、麻江县、黄平县、锦屏县、岑巩县)
固原市(彭阳县、原州区、隆德县、西吉县、泾源县)
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）
新闻结尾
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