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泰州市(海陵区、靖江市、姜堰区、泰兴市、兴化市、高港区)

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

内蒙古自治区

南平市(浦城县、建瓯市、顺昌县、光泽县、延平区、邵武市、松溪县、建阳区、武夷山市、政和县)  安阳市(安阳县、龙安区、文峰区、滑县、汤阴县、殷都区、内黄县、林州市、北关区)

西安市(阎良区、碑林区、蓝田县、周至县、长安区、高陵区、临潼区、未央区、新城区、莲湖区、鄠邑区、灞桥区、雁塔区)

湖州市(南浔区、德清县、长兴县、吴兴区、安吉县)

西藏自治区

朝阳市(朝阳县、龙城区、建平县、凌源市、双塔区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)  黄冈市(武穴市、英山县、蕲春县、麻城市、团风县、黄梅县、红安县、浠水县、黄州区、罗田县)

龙岩市(漳平市、上杭县、永定区、武平县、连城县、新罗区、长汀县)

孝感市(应城市、孝南区、汉川市、安陆市、孝昌县、云梦县、大悟县)

秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区、山海关区、北戴河区、海港区、卢龙县)

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

徐州市(云龙区、邳州市、丰县、沛县、铜山区、睢宁县、鼓楼区、泉山区、贾汪区、新沂市)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、海拉尔区、扎兰屯市、根河市、扎赉诺尔区、满洲里市、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、陈巴尔虎旗)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、上虞区、诸暨市、新昌县、越城区)

宝鸡市(岐山县、麟游县、凤县、扶风县、陇县、眉县、陈仓区、凤翔区、渭滨区、金台区、千阳县、太白县)

桂林市(永福县、叠彩区、全州县、灵川县、秀峰区、临桂区、雁山区、龙胜各族自治县、灌阳县、象山区、恭城瑶族自治县、阳朔县、平乐县、荔浦市、七星区、兴安县、资源县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

大连市(长海县、普兰店区、西岗区、瓦房店市、中山区、庄河市、旅顺口区、金州区、甘井子区、沙河口区)

九江市(浔阳区、修水县、濂溪区、武宁县、共青城市、庐山市、彭泽县、都昌县、永修县、湖口县、德安县、柴桑区、瑞昌市)

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

松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、乾安县)

茂名市(化州市、高州市、电白区、茂南区、信宜市)

吉林市(磐石市、蛟河市、丰满区、船营区、舒兰市、龙潭区、永吉县、昌邑区、桦甸市)

荆州市(沙市区、松滋市、洪湖市、石首市、监利市、公安县、江陵县、荆州区)

黄山市(休宁县、黟县、歙县、徽州区、黄山区、屯溪区、祁门县)

扬州市(仪征市、邗江区、江都区、宝应县、广陵区、高邮市)

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长沙市(望城区、芙蓉区、雨花区、岳麓区、开福区、长沙县、宁乡市、天心区、浏阳市)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、和静县、且末县、焉耆回族自治县、博湖县、轮台县、若羌县、和硕县、尉犁县)

滨州市(博兴县、阳信县、惠民县、沾化区、邹平市、无棣县、滨城区)

锦州市(古塔区、义县、黑山县、凌海市、太和区、凌河区、北镇市)  青岛市(莱西市、即墨区、城阳区、崂山区、胶州市、李沧区、市南区、黄岛区、平度市、市北区)

福州市(长乐区、罗源县、台江区、连江县、闽侯县、闽清县、福清市、鼓楼区、平潭县、马尾区、永泰县、晋安区、仓山区)

三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴仁市、贞丰县、晴隆县、册亨县、安龙县、普安县、兴义市)舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)

怀化市(会同县、鹤城区、沅陵县、辰溪县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、溆浦县、洪江市、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、中方县、芷江侗族自治县)  信阳市(潢川县、息县、罗山县、浉河区、固始县、新县、商城县、淮滨县、平桥区、光山县)

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

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、雷山县、三穗县、台江县、剑河县、锦屏县、黎平县、从江县、镇远县、榕江县、施秉县、黄平县、岑巩县、凯里市、丹寨县、麻江县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、花垣县、保靖县、永顺县、吉首市、凤凰县、龙山县、泸溪县)资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

儋州市

钦州市(浦北县、钦北区、灵山县、钦南区)

佛山市(三水区、禅城区、顺德区、南海区、高明区)

安康市(平利县、紫阳县、石泉县、镇坪县、旬阳市、汉阴县、白河县、宁陕县、岚皋县、汉滨区)

陇南市(宕昌县、康县、文县、西和县、礼县、徽县、成县、武都区、两当县)

嘉峪关市

攀枝花市(东区、米易县、仁和区、盐边县、西区)

拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、城关区、曲水县、墨竹工卡县、达孜区、林周县、当雄县)

宿迁市(泗阳县、泗洪县、宿城区、宿豫区、沭阳县)

荆门市(东宝区、掇刀区、钟祥市、沙洋县、京山市)

保山市(施甸县、龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县)

哈尔滨市(道外区、五常市、南岗区、道里区、延寿县、巴彦县、宾县、方正县、呼兰区、尚志市、通河县、平房区、阿城区、双城区、松北区、木兰县、香坊区、依兰县)

聊城市(冠县、临清市、莘县、高唐县、茌平区、东昌府区、东阿县、阳谷县)

呼和浩特市(回民区、清水河县、土默特左旗、武川县、和林格尔县、新城区、赛罕区、玉泉区、托克托县)

南京市(六合区、建邺区、秦淮区、雨花台区、浦口区、鼓楼区、玄武区、江宁区、栖霞区、溧水区、高淳区)

眉山市(洪雅县、丹棱县、彭山区、仁寿县、青神县、东坡区)

　　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）