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许昌市(建安区、禹州市、长葛市、魏都区、襄城县、鄢陵县)
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兴安盟(突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市)
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湖州市(吴兴区、德清县、安吉县、长兴县、南浔区)
连云港市(东海县、连云区、灌南县、灌云县、赣榆区、海州区)
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乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、兴义市、晴隆县、望谟县、普安县、贞丰县、册亨县、兴仁市)
辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)
张家口市(怀来县、桥东区、桥西区、怀安县、崇礼区、张北县、万全区、涿鹿县、阳原县、赤城县、宣化区、下花园区、尚义县、蔚县、康保县、沽源县)
镇江市(丹徒区、京口区、润州区、扬中市、句容市、丹阳市)
恩施土家族苗族自治州(建始县、利川市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、来凤县、恩施市、巴东县)
鞍山市(台安县、岫岩满族自治县、海城市、铁东区、千山区、铁西区、立山区)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、共和县、贵德县)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、镶黄旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、正镶白旗、苏尼特左旗、正蓝旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、多伦县)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
合肥市(蜀山区、长丰县、包河区、庐江县、庐阳区、肥西县、肥东县、瑶海区、巢湖市)
贵阳市(云岩区、南明区、息烽县、清镇市、观山湖区、乌当区、白云区、修文县、开阳县、花溪区)
七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)
林芝市(巴宜区、工布江达县、墨脱县、波密县、朗县、米林市、察隅县)
新余市(渝水区、分宜县)
滁州市(凤阳县、全椒县、来安县、琅琊区、南谯区、明光市、天长市、定远县)
黄冈市(蕲春县、麻城市、罗田县、武穴市、英山县、黄州区、团风县、红安县、浠水县、黄梅县)
铜仁市(石阡县、玉屏侗族自治县、德江县、碧江区、江口县、沿河土家族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、万山区)
秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区、卢龙县、抚宁区、海港区)
阜新市(阜新蒙古族自治县、新邱区、细河区、海州区、清河门区、彰武县、太平区)
遂宁市(大英县、安居区、船山区、射洪市、蓬溪县)
三门峡市(陕州区、湖滨区、义马市、卢氏县、灵宝市、渑池县)
盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)
开封市(通许县、杞县、顺河回族区、尉氏县、鼓楼区、禹王台区、兰考县、龙亭区、祥符区)
信阳市(息县、商城县、新县、淮滨县、固始县、浉河区、平桥区、光山县、潢川县、罗山县)
威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)
娄底市(双峰县、新化县、涟源市、娄星区、冷水江市)
沈阳市(康平县、铁西区、辽中区、苏家屯区、皇姑区、沈河区、新民市、浑南区、法库县、于洪区、大东区、和平区、沈北新区)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、个旧市、石屏县、红河县、蒙自市、绿春县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、屏边苗族自治县、泸西县、河口瑶族自治县、建水县)
宁夏回族自治区
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绵阳市(梓潼县、游仙区、涪城区、三台县、江油市、北川羌族自治县、盐亭县、安州区、平武县)
宿州市(泗县、萧县、埇桥区、砀山县、灵璧县)
洛阳市(瀍河回族区、西工区、汝阳县、栾川县、涧西区、宜阳县、嵩县、老城区、孟津区、新安县、偃师区、洛龙区、伊川县、洛宁县)
肇庆市(广宁县、怀集县、四会市、高要区、德庆县、鼎湖区、端州区、封开县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
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昌都市(贡觉县、丁青县、八宿县、类乌齐县、左贡县、芒康县、洛隆县、卡若区、江达县、边坝县、察雅县)
大理白族自治州(祥云县、云龙县、鹤庆县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、洱源县、剑川县、宾川县、弥渡县、大理市、巍山彝族回族自治县、永平县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
上海市(奉贤区、青浦区、黄浦区、长宁区、金山区、杨浦区、虹口区、徐汇区、松江区、闵行区、宝山区、普陀区、静安区、浦东新区、嘉定区、崇明区)
新乡市(获嘉县、牧野区、卫滨区、延津县、凤泉区、封丘县、原阳县、卫辉市、红旗区、新乡县、辉县市、长垣市)
泰安市(宁阳县、岱岳区、肥城市、东平县、新泰市、泰山区)
泉州市(晋江市、鲤城区、南安市、泉港区、德化县、金门县、永春县、丰泽区、惠安县、洛江区、石狮市、安溪县)
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博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、博乐市、精河县)
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怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
甘孜藏族自治州(稻城县、得荣县、理塘县、德格县、乡城县、九龙县、甘孜县、康定市、道孚县、色达县、丹巴县、新龙县、炉霍县、石渠县、泸定县、白玉县、雅江县、巴塘县)
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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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