穿越到兽世被蛇不停做叶暖：揭开隐藏的秘密与无尽的冒险！
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达州市(达川区、通川区、宣汉县、渠县、万源市、大竹县、开江县)
自贡市(自流井区、大安区、荣县、沿滩区、贡井区、富顺县)
三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)
临汾市(大宁县、侯马市、安泽县、蒲县、乡宁县、曲沃县、霍州市、古县、吉县、浮山县、永和县、襄汾县、翼城县、汾西县、尧都区、洪洞县、隰县)
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西安市(灞桥区、新城区、鄠邑区、周至县、未央区、阎良区、高陵区、莲湖区、临潼区、雁塔区、碑林区、长安区、蓝田县)
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牡丹江市(林口县、海林市、绥芬河市、阳明区、东安区、穆棱市、西安区、爱民区、宁安市、东宁市)
滁州市(全椒县、明光市、定远县、天长市、来安县、南谯区、凤阳县、琅琊区)
阜新市(新邱区、细河区、清河门区、阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区、太平区)
晋城市(泽州县、阳城县、城区、陵川县、沁水县、高平市)
澳门特别行政区
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
呼和浩特市(土默特左旗、玉泉区、赛罕区、武川县、和林格尔县、回民区、新城区、托克托县、清水河县)
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焦作市(马村区、沁阳市、孟州市、修武县、武陟县、温县、博爱县、中站区、解放区、山阳区)
威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)
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攀枝花市(西区、盐边县、东区、米易县、仁和区)
镇江市(句容市、扬中市、丹徒区、润州区、丹阳市、京口区)
玉树藏族自治州(囊谦县、玉树市、治多县、称多县、曲麻莱县、杂多县)
衢州市(龙游县、常山县、开化县、柯城区、衢江区、江山市)
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周口市(太康县、淮阳区、商水县、郸城县、西华县、沈丘县、项城市、川汇区、鹿邑县、扶沟县)
南充市(仪陇县、西充县、蓬安县、营山县、嘉陵区、顺庆区、高坪区、南部县、阆中市)
济南市(商河县、槐荫区、钢城区、长清区、历城区、济阳区、平阴县、莱芜区、市中区、历下区、章丘区、天桥区)
桂林市(灵川县、荔浦市、象山区、阳朔县、雁山区、永福县、七星区、兴安县、平乐县、秀峰区、资源县、临桂区、恭城瑶族自治县、全州县、灌阳县、叠彩区、龙胜各族自治县)
绍兴市(越城区、上虞区、诸暨市、新昌县、嵊州市、柯桥区)
泸州市(江阳区、合江县、古蔺县、纳溪区、叙永县、龙马潭区、泸县)
乌兰察布市(卓资县、察哈尔右翼中旗、凉城县、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗、商都县、四子王旗、化德县、丰镇市、兴和县)
邵阳市(大祥区、绥宁县、双清区、洞口县、武冈市、城步苗族自治县、邵东市、邵阳县、北塔区、新宁县、新邵县、隆回县)
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凉山彝族自治州(盐源县、布拖县、宁南县、甘洛县、越西县、金阳县、会东县、冕宁县、昭觉县、西昌市、喜德县、普格县、会理市、美姑县、德昌县、木里藏族自治县、雷波县)
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莆田市(城厢区、仙游县、涵江区、荔城区、秀屿区)
鹤壁市(鹤山区、淇县、淇滨区、浚县、山城区)
昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县、阜康市、木垒哈萨克自治县、昌吉市)
运城市(永济市、闻喜县、垣曲县、平陆县、河津市、稷山县、新绛县、芮城县、绛县、临猗县、盐湖区、万荣县、夏县)
和田地区(于田县、和田县、皮山县、策勒县、洛浦县、墨玉县、民丰县、和田市)
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吉安市(新干县、吉水县、峡江县、永新县、万安县、吉安县、井冈山市、青原区、吉州区、遂川县、泰和县、永丰县、安福县)
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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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