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保山市(昌宁县、龙陵县、隆阳区、腾冲市、施甸县)
宜昌市(伍家岗区、当阳市、夷陵区、秭归县、西陵区、兴山县、五峰土家族自治县、枝江市、猇亭区、宜都市、点军区、远安县、长阳土家族自治县)
梧州市(岑溪市、苍梧县、蒙山县、万秀区、藤县、龙圩区、长洲区)
南平市(延平区、政和县、松溪县、顺昌县、邵武市、建阳区、光泽县、武夷山市、建瓯市、浦城县)
大同市(左云县、阳高县、广灵县、新荣区、天镇县、云州区、云冈区、平城区、灵丘县、浑源县)
林芝市(察隅县、工布江达县、波密县、巴宜区、朗县、墨脱县、米林市)
潍坊市(诸城市、昌邑市、临朐县、坊子区、寒亭区、寿光市、潍城区、安丘市、昌乐县、高密市、青州市、奎文区)
金华市(武义县、东阳市、金东区、浦江县、兰溪市、永康市、婺城区、义乌市、磐安县)
滁州市(天长市、南谯区、明光市、来安县、定远县、琅琊区、凤阳县、全椒县)
南阳市(社旗县、卧龙区、唐河县、南召县、宛城区、镇平县、西峡县、邓州市、内乡县、桐柏县、新野县、方城县、淅川县)
广西壮族自治区
唐山市(玉田县、古冶区、遵化市、路南区、滦南县、乐亭县、迁安市、丰润区、开平区、迁西县、滦州市、路北区、丰南区、曹妃甸区)
鞍山市(岫岩满族自治县、立山区、海城市、千山区、台安县、铁西区、铁东区)
海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)
德阳市(罗江区、绵竹市、旌阳区、什邡市、中江县、广汉市)
临夏回族自治州(广河县、永靖县、临夏县、和政县、康乐县、东乡族自治县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
漯河市(舞阳县、郾城区、召陵区、源汇区、临颍县)
郴州市(北湖区、苏仙区、嘉禾县、安仁县、桂阳县、汝城县、资兴市、永兴县、桂东县、临武县、宜章县)
那曲市(比如县、色尼区、班戈县、双湖县、巴青县、申扎县、聂荣县、安多县、嘉黎县、索县、尼玛县)
遂宁市(大英县、船山区、蓬溪县、射洪市、安居区)
广州市(白云区、番禺区、荔湾区、从化区、天河区、增城区、花都区、越秀区、海珠区、南沙区、黄埔区)
汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)
拉萨市(城关区、堆龙德庆区、尼木县、当雄县、曲水县、林周县、墨竹工卡县、达孜区)
铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)
桂林市(永福县、叠彩区、阳朔县、灌阳县、雁山区、象山区、秀峰区、龙胜各族自治县、资源县、兴安县、荔浦市、恭城瑶族自治县、临桂区、七星区、全州县、平乐县、灵川县)
鸡西市(城子河区、鸡东县、密山市、恒山区、虎林市、麻山区、滴道区、鸡冠区、梨树区)
山南市(措美县、贡嘎县、隆子县、琼结县、桑日县、扎囊县、浪卡子县、洛扎县、加查县、曲松县、错那市、乃东区)
阿克苏地区(阿克苏市、阿瓦提县、乌什县、沙雅县、温宿县、柯坪县、新和县、拜城县、库车市)
铜仁市(玉屏侗族自治县、思南县、万山区、德江县、江口县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、石阡县)
昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县)
泰州市(姜堰区、靖江市、兴化市、泰兴市、海陵区、高港区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、肃州区、敦煌市、玉门市、肃北蒙古族自治县)
本溪市(溪湖区、明山区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区)
孝感市(大悟县、孝南区、孝昌县、安陆市、云梦县、汉川市、应城市)
锦州市(北镇市、凌河区、义县、太和区、凌海市、黑山县、古塔区)
阿勒泰地区(福海县、哈巴河县、吉木乃县、青河县、阿勒泰市、富蕴县、布尔津县)
自贡市(荣县、大安区、自流井区、富顺县、沿滩区、贡井区)
大连市(瓦房店市、旅顺口区、西岗区、中山区、甘井子区、沙河口区、金州区、庄河市、普兰店区、长海县)
乐山市(夹江县、沙湾区、市中区、马边彝族自治县、五通桥区、峨边彝族自治县、犍为县、金口河区、沐川县、井研县、峨眉山市)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)
西藏自治区
柳州市(柳北区、鱼峰区、柳城县、城中区、三江侗族自治县、融安县、鹿寨县、柳南区、柳江区、融水苗族自治县)
马鞍山市(当涂县、花山区、雨山区、和县、含山县、博望区)
五指山市(保亭黎族苗族自治县、文昌市、屯昌县、临高县、澄迈县、东方市、定安县、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、万宁市)
北京市(怀柔区、大兴区、西城区、延庆区、房山区、东城区、昌平区、海淀区、石景山区、顺义区、门头沟区、平谷区、密云区、丰台区、通州区、朝阳区)
四平市(铁东区、铁西区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县)
铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)
西宁市(湟中区、城西区、城东区、城北区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县)
韶关市(曲江区、新丰县、乐昌市、始兴县、翁源县、乳源瑶族自治县、浈江区、武江区、仁化县、南雄市)
果洛藏族自治州(达日县、玛多县、班玛县、甘德县、玛沁县、久治县)
洛阳市(孟津区、栾川县、洛龙区、嵩县、偃师区、宜阳县、新安县、伊川县、汝阳县、老城区、瀍河回族区、西工区、涧西区、洛宁县)
无锡市(梁溪区、江阴市、新吴区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区)
长治市(长子县、上党区、平顺县、屯留区、沁源县、壶关县、潞城区、沁县、黎城县、潞州区、襄垣县、武乡县)
宁德市(蕉城区、霞浦县、周宁县、福鼎市、古田县、寿宁县、福安市、屏南县、柘荣县)
宿迁市(宿城区、宿豫区、泗阳县、沭阳县、泗洪县)
丹东市(振兴区、东港市、元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、振安区)
扬州市(仪征市、高邮市、广陵区、邗江区、江都区、宝应县)
驻马店市(新蔡县、上蔡县、西平县、正阳县、泌阳县、汝南县、确山县、平舆县、驿城区、遂平县)
合肥市(巢湖市、长丰县、庐江县、肥西县、蜀山区、包河区、瑶海区、肥东县、庐阳区)
汕头市(龙湖区、濠江区、潮阳区、潮南区、金平区、澄海区、南澳县)
宣城市(绩溪县、旌德县、宁国市、泾县、宣州区、广德市、郎溪县)
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宝鸡市(陈仓区、眉县、岐山县、麟游县、渭滨区、凤县、太白县、陇县、千阳县、扶风县、凤翔区、金台区)
吕梁市(离石区、文水县、孝义市、汾阳市、临县、交口县、兴县、岚县、石楼县、柳林县、中阳县、方山县、交城县)
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贺州市(昭平县、八步区、富川瑶族自治县、钟山县、平桂区)
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铁岭市(开原市、铁岭县、银州区、西丰县、清河区、昌图县、调兵山市)
中山市
恩施土家族苗族自治州(恩施市、建始县、鹤峰县、宣恩县、来凤县、利川市、巴东县、咸丰县)
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吉林市(桦甸市、舒兰市、永吉县、丰满区、蛟河市、龙潭区、昌邑区、船营区、磐石市)
“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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