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黄山市(黄山区、徽州区、休宁县、屯溪区、祁门县、黟县、歙县)
宁波市(奉化区、象山县、北仑区、宁海县、余姚市、鄞州区、慈溪市、海曙区、江北区、镇海区)
清远市(佛冈县、连州市、清城区、阳山县、连山壮族瑶族自治县、清新区、连南瑶族自治县、英德市)
楚雄彝族自治州(武定县、南华县、双柏县、禄丰市、永仁县、元谋县、姚安县、牟定县、大姚县、楚雄市)
大同市(阳高县、云冈区、左云县、云州区、平城区、广灵县、浑源县、新荣区、天镇县、灵丘县)
新余市(分宜县、渝水区)
辽阳市(太子河区、宏伟区、弓长岭区、白塔区、灯塔市、文圣区、辽阳县)
平凉市(崆峒区、灵台县、庄浪县、静宁县、崇信县、华亭市、泾川县)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、绿春县、开远市、元阳县、屏边苗族自治县、红河县、个旧市、石屏县、建水县、弥勒市、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县)
庆阳市(宁县、镇原县、华池县、西峰区、合水县、环县、正宁县、庆城县)
淮南市(潘集区、凤台县、大通区、寿县、八公山区、谢家集区、田家庵区)
开封市(顺河回族区、尉氏县、杞县、兰考县、通许县、祥符区、禹王台区、龙亭区、鼓楼区)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
娄底市(双峰县、涟源市、新化县、娄星区、冷水江市)
北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)
延安市(黄陵县、甘泉县、洛川县、富县、宜川县、吴起县、延长县、黄龙县、安塞区、延川县、志丹县、宝塔区、子长市)
佛山市(禅城区、三水区、南海区、顺德区、高明区)
鞍山市(台安县、千山区、铁西区、铁东区、立山区、海城市、岫岩满族自治县)
山南市(洛扎县、加查县、贡嘎县、隆子县、曲松县、乃东区、扎囊县、琼结县、错那市、措美县、浪卡子县、桑日县)
盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、咸丰县、建始县、利川市、恩施市、宣恩县、鹤峰县、巴东县)
鸡西市(恒山区、城子河区、梨树区、鸡冠区、麻山区、鸡东县、虎林市、滴道区、密山市)
秦皇岛市(卢龙县、山海关区、海港区、抚宁区、昌黎县、北戴河区、青龙满族自治县)
株洲市(渌口区、攸县、茶陵县、炎陵县、荷塘区、醴陵市、芦淞区、石峰区、天元区)
长治市(武乡县、壶关县、屯留区、襄垣县、潞城区、黎城县、长子县、潞州区、沁县、上党区、平顺县、沁源县)
泰州市(兴化市、姜堰区、泰兴市、靖江市、海陵区、高港区)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、精河县、温泉县)
晋中市(榆次区、和顺县、昔阳县、左权县、灵石县、平遥县、祁县、介休市、太谷区、榆社县、寿阳县)
乐山市(峨边彝族自治县、五通桥区、马边彝族自治县、峨眉山市、金口河区、犍为县、沙湾区、沐川县、井研县、夹江县、市中区)
安顺市(西秀区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)
贺州市(富川瑶族自治县、八步区、平桂区、昭平县、钟山县)
定西市(漳县、陇西县、临洮县、岷县、安定区、渭源县、通渭县)
郑州市(中牟县、新密市、金水区、上街区、二七区、惠济区、荥阳市、登封市、新郑市、中原区、巩义市、管城回族区)
宿州市(埇桥区、灵璧县、泗县、萧县、砀山县)
南宁市(马山县、江南区、西乡塘区、兴宁区、上林县、青秀区、横州市、良庆区、武鸣区、邕宁区、隆安县、宾阳县)
张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、山丹县、甘州区、高台县)
阳泉市(盂县、城区、矿区、郊区、平定县)
运城市(夏县、芮城县、稷山县、永济市、临猗县、河津市、盐湖区、平陆县、垣曲县、万荣县、新绛县、闻喜县、绛县)
眉山市(东坡区、彭山区、青神县、洪雅县、仁寿县、丹棱县)
白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、临江市、靖宇县)
昆明市(嵩明县、官渡区、盘龙区、富民县、安宁市、宜良县、西山区、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、呈贡区、五华区、东川区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县)
菏泽市(定陶区、曹县、巨野县、单县、鄄城县、东明县、成武县、郓城县、牡丹区)
肇庆市(广宁县、端州区、德庆县、四会市、鼎湖区、高要区、怀集县、封开县)
遂宁市(射洪市、安居区、大英县、蓬溪县、船山区)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
四平市(铁西区、铁东区、梨树县、伊通满族自治县、双辽市)
泉州市(泉港区、金门县、丰泽区、石狮市、惠安县、鲤城区、德化县、晋江市、永春县、洛江区、安溪县、南安市)
三亚市(崖州区、吉阳区、海棠区、天涯区)
阿里地区(日土县、革吉县、改则县、措勤县、普兰县、札达县、噶尔县)
南京市(雨花台区、江宁区、秦淮区、高淳区、溧水区、栖霞区、玄武区、建邺区、浦口区、鼓楼区、六合区)
营口市(站前区、鲅鱼圈区、老边区、盖州市、西市区、大石桥市)
哈尔滨市(方正县、通河县、尚志市、阿城区、五常市、木兰县、依兰县、道里区、宾县、南岗区、香坊区、延寿县、松北区、平房区、巴彦县、道外区、双城区、呼兰区)
阜阳市(颍泉区、太和县、阜南县、界首市、颍上县、颍州区、临泉县、颍东区)
临汾市(古县、隰县、襄汾县、汾西县、浮山县、永和县、大宁县、曲沃县、侯马市、洪洞县、蒲县、乡宁县、翼城县、尧都区、安泽县、霍州市、吉县)
十堰市(茅箭区、竹山县、房县、张湾区、郧阳区、郧西县、竹溪县、丹江口市)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
塔城地区(托里县、乌苏市、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、塔城市、沙湾市)
林芝市(工布江达县、米林市、朗县、墨脱县、察隅县、波密县、巴宜区)
乌鲁木齐市(水磨沟区、天山区、达坂城区、头屯河区、米东区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、新市区)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
内蒙古自治区
阿克苏地区(阿瓦提县、沙雅县、库车市、新和县、乌什县、温宿县、阿克苏市、柯坪县、拜城县)
临沂市(兰山区、罗庄区、沂水县、莒南县、郯城县、兰陵县、河东区、沂南县、临沭县、平邑县、蒙阴县、费县)
保山市(施甸县、腾冲市、龙陵县、昌宁县、隆阳区)
天水市(清水县、武山县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、秦安县、甘谷县)
毕节市(七星关区、金沙县、纳雍县、织金县、大方县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市)
通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁区、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗)
牡丹江市(阳明区、穆棱市、东安区、林口县、西安区、海林市、爱民区、绥芬河市、宁安市、东宁市)
宣城市(泾县、宣州区、宁国市、广德市、旌德县、郎溪县、绩溪县)
萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、湘东区、莲花县)
齐齐哈尔市(甘南县、富裕县、碾子山区、克东县、建华区、铁锋区、龙沙区、讷河市、昂昂溪区、依安县、拜泉县、梅里斯达斡尔族区、泰来县、克山县、龙江县、富拉尔基区)
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潍坊市(昌邑市、奎文区、诸城市、高密市、寒亭区、昌乐县、青州市、临朐县、寿光市、坊子区、安丘市、潍城区)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿合奇县、阿克陶县)
凉山彝族自治州(越西县、木里藏族自治县、冕宁县、宁南县、盐源县、喜德县、美姑县、会理市、甘洛县、普格县、德昌县、会东县、金阳县、西昌市、雷波县、布拖县、昭觉县)
江门市(开平市、鹤山市、新会区、蓬江区、江海区、台山市、恩平市)
衡水市(阜城县、景县、故城县、冀州区、桃城区、枣强县、武强县、深州市、安平县、武邑县、饶阳县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
安阳市(文峰区、安阳县、滑县、汤阴县、龙安区、林州市、殷都区、北关区、内黄县)
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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