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黄石市(西塞山区、下陆区、铁山区、阳新县、黄石港区、大冶市)

包头市(白云鄂博矿区、石拐区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、九原区、土默特右旗、固阳县、青山区)

通化市(二道江区、辉南县、集安市、东昌区、通化县、柳河县、梅河口市)

山南市(贡嘎县、浪卡子县、琼结县、曲松县、错那市、乃东区、措美县、加查县、隆子县、洛扎县、桑日县、扎囊县)  辽阳市(白塔区、辽阳县、文圣区、弓长岭区、宏伟区、太子河区、灯塔市)

重庆市(綦江区、南川区、涪陵区、武隆区、城口县、永川区、奉节县、大足区、万州区、彭水苗族土家族自治县、铜梁区、渝中区、开州区、石柱土家族自治县、巴南区、黔江区、南岸区、荣昌区、长寿区、巫山县、沙坪坝区、忠县、九龙坡区、北碚区、大渡口区、江津区、江北区、潼南区、合川区、秀山土家族苗族自治县、巫溪县、渝北区、璧山区、垫江县、丰都县、酉阳土家族苗族自治县、梁平区、云阳县)

宁夏回族自治区

梧州市(苍梧县、岑溪市、万秀区、蒙山县、长洲区、龙圩区、藤县)

淮安市(清江浦区、涟水县、金湖县、洪泽区、盱眙县、淮阴区、淮安区)  揭阳市(揭东区、普宁市、榕城区、惠来县、揭西县)

杭州市(淳安县、钱塘区、余杭区、桐庐县、拱墅区、上城区、萧山区、富阳区、建德市、滨江区、西湖区、临平区、临安区)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

周口市(沈丘县、鹿邑县、西华县、太康县、川汇区、扶沟县、郸城县、淮阳区、项城市、商水县)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

眉山市(青神县、丹棱县、东坡区、洪雅县、彭山区、仁寿县)

云浮市(云安区、罗定市、云城区、新兴县、郁南县)

遂宁市(射洪市、蓬溪县、安居区、大英县、船山区)

上饶市(横峰县、弋阳县、广丰区、德兴市、铅山县、玉山县、广信区、余干县、鄱阳县、信州区、万年县、婺源县)

曲靖市(会泽县、沾益区、宣威市、富源县、马龙区、陆良县、麒麟区、师宗县、罗平县)

许昌市(长葛市、建安区、襄城县、魏都区、鄢陵县、禹州市)

信阳市(息县、浉河区、商城县、淮滨县、罗山县、平桥区、光山县、新县、潢川县、固始县)

贵阳市(开阳县、乌当区、花溪区、云岩区、清镇市、南明区、息烽县、白云区、修文县、观山湖区)

漳州市(平和县、云霄县、龙文区、漳浦县、东山县、南靖县、龙海区、长泰区、华安县、芗城区、诏安县)

营口市(站前区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、老边区)

阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

伊犁哈萨克自治州(特克斯县、新源县、霍城县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、巩留县、伊宁市、尼勒克县、霍尔果斯市、伊宁县)

晋城市(泽州县、沁水县、高平市、阳城县、城区、陵川县)

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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济南市(长清区、钢城区、天桥区、平阴县、章丘区、莱芜区、历城区、历下区、商河县、槐荫区、市中区、济阳区)

延边朝鲜族自治州(珲春市、龙井市、和龙市、延吉市、汪清县、安图县、敦化市、图们市)

清远市(清城区、佛冈县、英德市、连州市、清新区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、阳山县)

宁德市(蕉城区、寿宁县、屏南县、柘荣县、周宁县、福安市、霞浦县、福鼎市、古田县)  江门市(江海区、台山市、新会区、鹤山市、蓬江区、恩平市、开平市)

合肥市(庐阳区、巢湖市、瑶海区、包河区、肥东县、肥西县、庐江县、长丰县、蜀山区)

衢州市(常山县、衢江区、龙游县、开化县、柯城区、江山市)

阿勒泰地区(布尔津县、吉木乃县、阿勒泰市、青河县、哈巴河县、富蕴县、福海县)南阳市(卧龙区、镇平县、邓州市、方城县、南召县、宛城区、内乡县、新野县、淅川县、社旗县、唐河县、桐柏县、西峡县)

邢台市(临城县、威县、南和区、巨鹿县、南宫市、任泽区、柏乡县、宁晋县、襄都区、新河县、平乡县、广宗县、清河县、内丘县、隆尧县、沙河市、信都区、临西县)  贵港市(港北区、覃塘区、港南区、桂平市、平南县)

肇庆市(鼎湖区、怀集县、德庆县、封开县、高要区、四会市、广宁县、端州区)

西宁市(城西区、湟中区、大通回族土族自治县、城北区、湟源县、城中区、城东区)

遵义市(仁怀市、习水县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、正安县、播州区、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、桐梓县、赤水市、凤冈县、红花岗区、余庆县、汇川区)三门峡市(卢氏县、陕州区、渑池县、湖滨区、义马市、灵宝市)

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、松潘县、黑水县、九寨沟县、小金县、壤塘县、红原县、金川县、马尔康市、茂县、理县、阿坝县、汶川县)

平凉市(静宁县、崇信县、华亭市、泾川县、庄浪县、崆峒区、灵台县)

防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)

唐山市(路北区、迁安市、古冶区、滦南县、乐亭县、迁西县、遵化市、滦州市、丰南区、曹妃甸区、路南区、开平区、玉田县、丰润区)

黄冈市(黄州区、团风县、红安县、黄梅县、麻城市、蕲春县、浠水县、武穴市、英山县、罗田县)

凉山彝族自治州(会东县、昭觉县、冕宁县、宁南县、普格县、甘洛县、雷波县、越西县、金阳县、美姑县、西昌市、喜德县、木里藏族自治县、布拖县、会理市、德昌县、盐源县)

葫芦岛市(绥中县、兴城市、建昌县、南票区、连山区、龙港区)

甘南藏族自治州(迭部县、碌曲县、卓尼县、临潭县、夏河县、合作市、玛曲县、舟曲县)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

南昌市(南昌县、进贤县、青云谱区、青山湖区、安义县、新建区、西湖区、东湖区、红谷滩区)

成都市(锦江区、彭州市、青羊区、邛崃市、武侯区、郫都区、简阳市、温江区、新津区、成华区、金牛区、都江堰市、龙泉驿区、蒲江县、青白江区、崇州市、金堂县、新都区、双流区、大邑县)

淮南市(田家庵区、寿县、谢家集区、潘集区、凤台县、八公山区、大通区)

文山壮族苗族自治州(文山市、富宁县、西畴县、广南县、麻栗坡县、马关县、丘北县、砚山县)

承德市(鹰手营子矿区、双滦区、滦平县、兴隆县、承德县、宽城满族自治县、隆化县、丰宁满族自治县、双桥区、平泉市、围场满族蒙古族自治县)

邯郸市(馆陶县、邱县、武安市、临漳县、成安县、鸡泽县、丛台区、永年区、大名县、邯山区、肥乡区、磁县、涉县、曲周县、复兴区、魏县、峰峰矿区、广平县)

昆明市(安宁市、嵩明县、富民县、石林彝族自治县、官渡区、西山区、盘龙区、宜良县、呈贡区、东川区、寻甸回族彝族自治县、五华区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区)

　　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）