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塔城地区(托里县、额敏县、沙湾市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、裕民县)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)
保定市(安国市、清苑区、易县、容城县、高碑店市、涞水县、定州市、唐县、蠡县、顺平县、阜平县、徐水区、雄县、曲阳县、高阳县、莲池区、定兴县、涞源县、博野县、安新县、望都县、竞秀区、满城区、涿州市)
来宾市(象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县、兴宾区、合山市) 郴州市(安仁县、嘉禾县、宜章县、资兴市、临武县、北湖区、苏仙区、汝城县、桂阳县、永兴县、桂东县)
怀化市(辰溪县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、中方县、麻阳苗族自治县、洪江市、溆浦县、会同县、芷江侗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县、通道侗族自治县)
滁州市(天长市、来安县、全椒县、凤阳县、琅琊区、定远县、明光市、南谯区)
泉州市(金门县、石狮市、晋江市、鲤城区、惠安县、德化县、南安市、丰泽区、永春县、洛江区、泉港区、安溪县)
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、尼勒克县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、新源县、特克斯县、昭苏县、伊宁市、霍城县、霍尔果斯市) 芜湖市(繁昌区、镜湖区、湾沚区、鸠江区、南陵县、无为市、弋江区)
哈尔滨市(宾县、通河县、延寿县、平房区、方正县、依兰县、阿城区、木兰县、松北区、呼兰区、南岗区、尚志市、双城区、巴彦县、道里区、香坊区、道外区、五常市)
云浮市(郁南县、云安区、云城区、新兴县、罗定市)
大庆市(大同区、红岗区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇州县、龙凤区、林甸县、萨尔图区)
江门市(恩平市、新会区、蓬江区、开平市、台山市、鹤山市、江海区)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、杭锦旗、东胜区、鄂托克旗、乌审旗、准格尔旗、达拉特旗、康巴什区、鄂托克前旗)
盐城市(滨海县、射阳县、阜宁县、亭湖区、东台市、响水县、大丰区、盐都区、建湖县)
六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)
威海市(环翠区、文登区、荣成市、乳山市)
内江市(隆昌市、资中县、东兴区、威远县、市中区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
大同市(浑源县、新荣区、云州区、左云县、天镇县、灵丘县、广灵县、云冈区、阳高县、平城区)
海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区)
青岛市(平度市、市南区、崂山区、莱西市、市北区、胶州市、城阳区、即墨区、黄岛区、李沧区)
南京市(鼓楼区、溧水区、秦淮区、栖霞区、六合区、建邺区、高淳区、雨花台区、浦口区、玄武区、江宁区)
广州市(花都区、天河区、白云区、番禺区、黄埔区、增城区、从化区、越秀区、南沙区、海珠区、荔湾区)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、普定县)
蚌埠市(龙子湖区、怀远县、固镇县、禹会区、淮上区、五河县、蚌山区)
通辽市(科尔沁左翼中旗、库伦旗、霍林郭勒市、开鲁县、扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区)
那曲市(比如县、尼玛县、班戈县、嘉黎县、色尼区、安多县、申扎县、巴青县、索县、聂荣县、双湖县)
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湖州市(长兴县、德清县、安吉县、吴兴区、南浔区)
毕节市(大方县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、纳雍县、黔西市、金沙县、织金县)
运城市(河津市、临猗县、闻喜县、盐湖区、夏县、垣曲县、稷山县、平陆县、芮城县、万荣县、绛县、永济市、新绛县)
亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县) 克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)
揭阳市(榕城区、普宁市、惠来县、揭西县、揭东区)
昭通市(水富市、大关县、昭阳区、永善县、盐津县、巧家县、绥江县、镇雄县、彝良县、威信县、鲁甸县)
阿里地区(措勤县、改则县、札达县、噶尔县、普兰县、革吉县、日土县)黑河市(孙吴县、逊克县、五大连池市、北安市、爱辉区、嫩江市)
澳门特别行政区 晋中市(介休市、祁县、灵石县、左权县、榆社县、榆次区、和顺县、寿阳县、昔阳县、太谷区、平遥县)
东莞市
苏州市(相城区、吴中区、虎丘区、常熟市、姑苏区、昆山市、张家港市、吴江区、太仓市)
茂名市(茂南区、电白区、信宜市、高州市、化州市)扬州市(仪征市、宝应县、高邮市、广陵区、江都区、邗江区)
东营市(垦利区、东营区、广饶县、河口区、利津县)
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漯河市(舞阳县、郾城区、源汇区、临颍县、召陵区)
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衢州市(江山市、龙游县、常山县、衢江区、柯城区、开化县)
咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、咸安区、通城县、赤壁市、通山县)
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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。