公车上我插上骚B：让你的任务管理变得简单又高效
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玉溪市(红塔区、峨山彝族自治县、通海县、新平彝族傣族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、江川区、澄江市)
景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)
儋州市
西藏自治区
湛江市(遂溪县、麻章区、廉江市、霞山区、坡头区、徐闻县、吴川市、雷州市、赤坎区)
鄂尔多斯市(康巴什区、乌审旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、东胜区、达拉特旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、准格尔旗)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、阜康市、呼图壁县、吉木萨尔县、奇台县、昌吉市)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县)
三门峡市(义马市、渑池县、灵宝市、卢氏县、陕州区、湖滨区)
葫芦岛市(连山区、兴城市、龙港区、南票区、建昌县、绥中县)
衡水市(安平县、故城县、冀州区、武强县、景县、枣强县、阜城县、桃城区、饶阳县、武邑县、深州市)
焦作市(马村区、中站区、孟州市、修武县、沁阳市、武陟县、解放区、温县、博爱县、山阳区)
吕梁市(文水县、柳林县、中阳县、岚县、离石区、交城县、方山县、孝义市、临县、石楼县、交口县、兴县、汾阳市)
廊坊市(大厂回族自治县、大城县、香河县、文安县、三河市、永清县、广阳区、霸州市、安次区、固安县)
咸宁市(嘉鱼县、通山县、赤壁市、通城县、咸安区、崇阳县)
淮南市(田家庵区、寿县、谢家集区、大通区、凤台县、八公山区、潘集区)
莆田市(荔城区、城厢区、仙游县、秀屿区、涵江区)
天水市(秦安县、秦州区、武山县、甘谷县、清水县、麦积区、张家川回族自治县)
绵阳市(安州区、梓潼县、游仙区、盐亭县、江油市、北川羌族自治县、平武县、三台县、涪城区)
杭州市(临平区、拱墅区、富阳区、建德市、桐庐县、西湖区、钱塘区、上城区、淳安县、滨江区、萧山区、临安区、余杭区)
赤峰市(巴林左旗、元宝山区、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、松山区、林西县、翁牛特旗、宁城县、喀喇沁旗、红山区、克什克腾旗、巴林右旗)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
眉山市(洪雅县、青神县、丹棱县、仁寿县、彭山区、东坡区)
滁州市(定远县、明光市、来安县、全椒县、南谯区、琅琊区、天长市、凤阳县)
林芝市(巴宜区、米林市、波密县、工布江达县、墨脱县、朗县、察隅县)
萍乡市(莲花县、湘东区、上栗县、芦溪县、安源区)
抚顺市(清原满族自治县、新抚区、东洲区、顺城区、望花区、新宾满族自治县、抚顺县)
大理白族自治州(鹤庆县、漾濞彝族自治县、宾川县、洱源县、大理市、云龙县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、永平县、剑川县、祥云县)
九江市(浔阳区、德安县、武宁县、湖口县、瑞昌市、濂溪区、共青城市、都昌县、柴桑区、永修县、彭泽县、庐山市、修水县)
西安市(新城区、未央区、莲湖区、临潼区、高陵区、雁塔区、碑林区、长安区、蓝田县、鄠邑区、灞桥区、周至县、阎良区)
河池市(巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、东兰县、金城江区、都安瑶族自治县、凤山县、天峨县、宜州区、南丹县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县)
聊城市(冠县、阳谷县、东阿县、高唐县、东昌府区、莘县、茌平区、临清市)
安康市(宁陕县、镇坪县、紫阳县、岚皋县、汉滨区、石泉县、平利县、汉阴县、白河县、旬阳市)
辽阳市(弓长岭区、辽阳县、白塔区、太子河区、文圣区、宏伟区、灯塔市)
晋城市(阳城县、沁水县、陵川县、高平市、泽州县、城区)
香港特别行政区
常德市(石门县、安乡县、鼎城区、澧县、桃源县、武陵区、临澧县、津市市、汉寿县)
抚州市(南丰县、南城县、广昌县、金溪县、黎川县、乐安县、东乡区、临川区、崇仁县、资溪县、宜黄县)
盐城市(盐都区、大丰区、东台市、阜宁县、滨海县、亭湖区、响水县、射阳县、建湖县)
清远市(连州市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、英德市、连南瑶族自治县、阳山县、清城区、清新区)
合肥市(长丰县、庐江县、包河区、蜀山区、庐阳区、肥东县、瑶海区、肥西县、巢湖市)
平凉市(庄浪县、崆峒区、静宁县、泾川县、华亭市、崇信县、灵台县)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、特克斯县、巩留县、尼勒克县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、霍城县、昭苏县、新源县、伊宁市)
长沙市(开福区、浏阳市、雨花区、宁乡市、天心区、芙蓉区、岳麓区、望城区、长沙县)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
梧州市(龙圩区、长洲区、万秀区、岑溪市、蒙山县、苍梧县、藤县)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区)
那曲市(安多县、聂荣县、双湖县、尼玛县、申扎县、索县、比如县、巴青县、嘉黎县、班戈县、色尼区)
本溪市(明山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
柳州市(柳南区、融安县、三江侗族自治县、柳北区、鱼峰区、融水苗族自治县、鹿寨县、柳江区、城中区、柳城县)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
扬州市(邗江区、江都区、广陵区、高邮市、宝应县、仪征市)
定西市(渭源县、临洮县、安定区、陇西县、漳县、岷县、通渭县)
遵义市(赤水市、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、仁怀市、湄潭县、凤冈县、习水县、正安县、红花岗区、绥阳县、汇川区、桐梓县、播州区)
吉林市(桦甸市、永吉县、蛟河市、磐石市、舒兰市、龙潭区、船营区、昌邑区、丰满区)
榆林市(清涧县、子洲县、神木市、横山区、靖边县、绥德县、佳县、吴堡县、定边县、榆阳区、府谷县、米脂县)
阿里地区(札达县、普兰县、革吉县、措勤县、噶尔县、改则县、日土县)
喀什地区(叶城县、英吉沙县、疏勒县、莎车县、疏附县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、喀什市、岳普湖县、泽普县、麦盖提县)
巴中市(通江县、恩阳区、巴州区、平昌县、南江县)
朔州市(怀仁市、山阴县、朔城区、平鲁区、应县、右玉县)
重庆市(巫山县、武隆区、九龙坡区、渝北区、潼南区、万州区、沙坪坝区、大足区、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、长寿区、彭水苗族土家族自治县、巴南区、涪陵区、石柱土家族自治县、江北区、璧山区、云阳县、丰都县、巫溪县、开州区、綦江区、铜梁区、大渡口区、渝中区、忠县、永川区、合川区、垫江县、南川区、梁平区、黔江区、江津区、南岸区、荣昌区、奉节县、城口县、北碚区)
雅安市(名山区、汉源县、石棉县、天全县、芦山县、宝兴县、雨城区、荥经县)
铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)
温州市(文成县、瓯海区、乐清市、龙湾区、洞头区、泰顺县、平阳县、瑞安市、鹿城区、龙港市、永嘉县、苍南县)
庆阳市(华池县、环县、西峰区、镇原县、合水县、庆城县、正宁县、宁县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
江门市(蓬江区、鹤山市、台山市、新会区、恩平市、江海区、开平市)
辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)
泉州市(丰泽区、德化县、安溪县、南安市、石狮市、泉港区、金门县、晋江市、洛江区、惠安县、永春县、鲤城区)
绍兴市(越城区、诸暨市、上虞区、新昌县、柯桥区、嵊州市)
金华市(东阳市、武义县、永康市、浦江县、磐安县、婺城区、兰溪市、金东区、义乌市)
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成都市(武侯区、彭州市、邛崃市、锦江区、郫都区、简阳市、龙泉驿区、新都区、大邑县、蒲江县、青羊区、温江区、崇州市、青白江区、双流区、成华区、都江堰市、金牛区、金堂县、新津区)
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海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、德令哈市、乌兰县、茫崖市、都兰县)
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哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
石家庄市(灵寿县、井陉矿区、行唐县、栾城区、辛集市、赞皇县、鹿泉区、新乐市、裕华区、正定县、长安区、赵县、桥西区、晋州市、高邑县、新华区、无极县、平山县、藁城区、元氏县、深泽县、井陉县)
克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)
玉林市(博白县、福绵区、北流市、兴业县、陆川县、容县、玉州区)
黄冈市(黄梅县、蕲春县、麻城市、红安县、英山县、黄州区、罗田县、浠水县、武穴市、团风县)
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。
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