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玉溪市(澄江市、江川区、新平彝族傣族自治县、华宁县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、峨山彝族自治县、通海县)

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

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

吴忠市(利通区、同心县、红寺堡区、盐池县、青铜峡市)  九江市(都昌县、浔阳区、德安县、濂溪区、修水县、永修县、共青城市、武宁县、湖口县、瑞昌市、庐山市、彭泽县、柴桑区)

三明市(将乐县、泰宁县、永安市、建宁县、清流县、宁化县、三元区、大田县、明溪县、尤溪县、沙县区)

荆门市(京山市、钟祥市、东宝区、沙洋县、掇刀区)

上海市(长宁区、普陀区、黄浦区、杨浦区、徐汇区、浦东新区、松江区、静安区、金山区、宝山区、青浦区、嘉定区、崇明区、奉贤区、虹口区、闵行区)

石河子市(双河市、北屯市、新星市、图木舒克市、五家渠市、可克达拉市、铁门关市、胡杨河市、昆玉市、白杨市、阿拉尔市)  潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

岳阳市(华容县、平江县、岳阳楼区、汨罗市、云溪区、岳阳县、君山区、临湘市、湘阴县)

崇左市(宁明县、扶绥县、大新县、天等县、龙州县、江州区、凭祥市)

洛阳市(西工区、伊川县、宜阳县、汝阳县、瀍河回族区、洛宁县、新安县、老城区、涧西区、偃师区、孟津区、洛龙区、栾川县、嵩县)

铁岭市(清河区、昌图县、开原市、调兵山市、银州区、铁岭县、西丰县)

晋中市(昔阳县、榆社县、灵石县、太谷区、介休市、和顺县、榆次区、祁县、左权县、寿阳县、平遥县)

白城市(大安市、通榆县、洮北区、镇赉县、洮南市)

张掖市(甘州区、民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县)

眉山市(丹棱县、仁寿县、青神县、彭山区、洪雅县、东坡区)

咸阳市(礼泉县、乾县、长武县、杨陵区、旬邑县、泾阳县、彬州市、三原县、秦都区、渭城区、兴平市、武功县、永寿县、淳化县)

济宁市(鱼台县、曲阜市、泗水县、梁山县、金乡县、微山县、汶上县、任城区、嘉祥县、邹城市、兖州区)

贵港市(覃塘区、港南区、平南县、桂平市、港北区)

宿州市(灵璧县、泗县、萧县、砀山县、埇桥区)

儋州市

固原市(彭阳县、原州区、泾源县、西吉县、隆德县)

鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、杭锦旗、达拉特旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、乌审旗、东胜区、准格尔旗、康巴什区)

温州市(苍南县、平阳县、龙湾区、乐清市、瓯海区、洞头区、鹿城区、文成县、永嘉县、瑞安市、泰顺县、龙港市)

德州市(庆云县、禹城市、德城区、夏津县、平原县、乐陵市、宁津县、武城县、临邑县、齐河县、陵城区)

锦州市(凌河区、北镇市、凌海市、太和区、古塔区、黑山县、义县)

甘孜藏族自治州(乡城县、康定市、德格县、石渠县、理塘县、稻城县、甘孜县、泸定县、炉霍县、九龙县、得荣县、道孚县、雅江县、白玉县、巴塘县、新龙县、色达县、丹巴县)

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安顺市(普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)

海东市(循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、平安区)

舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)

甘南藏族自治州(玛曲县、合作市、临潭县、卓尼县、夏河县、舟曲县、迭部县、碌曲县)  盐城市(滨海县、大丰区、东台市、射阳县、亭湖区、响水县、盐都区、建湖县、阜宁县)

深圳市(罗湖区、龙华区、光明区、盐田区、龙岗区、坪山区、宝安区、福田区、南山区)

潍坊市(坊子区、诸城市、高密市、奎文区、青州市、寒亭区、寿光市、安丘市、潍城区、昌邑市、昌乐县、临朐县)

河池市(东兰县、宜州区、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、天峨县、南丹县、凤山县、环江毛南族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县)安阳市(安阳县、内黄县、殷都区、文峰区、滑县、龙安区、汤阴县、北关区、林州市)

遵义市(习水县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、仁怀市、凤冈县、湄潭县、播州区、正安县、余庆县、桐梓县、红花岗区、绥阳县、汇川区)  西藏自治区

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

扬州市(江都区、广陵区、仪征市、高邮市、邗江区、宝应县)

承德市(滦平县、平泉市、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、承德县、鹰手营子矿区、双滦区、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、双桥区、隆化县)盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)

宜昌市(秭归县、枝江市、猇亭区、夷陵区、当阳市、宜都市、五峰土家族自治县、远安县、西陵区、伍家岗区、长阳土家族自治县、点军区、兴山县)

丹东市(元宝区、振安区、东港市、凤城市、宽甸满族自治县、振兴区)

赣州市(寻乌县、崇义县、南康区、信丰县、龙南市、兴国县、安远县、会昌县、宁都县、定南县、全南县、大余县、章贡区、石城县、上犹县、赣县区、瑞金市、于都县)

阜阳市(颍泉区、颍州区、颍上县、界首市、太和县、阜南县、临泉县、颍东区)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

山南市(措美县、加查县、琼结县、贡嘎县、桑日县、隆子县、扎囊县、曲松县、乃东区、洛扎县、浪卡子县、错那市)

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

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)

通化市(二道江区、柳河县、辉南县、东昌区、集安市、梅河口市、通化县)

南宁市(西乡塘区、马山县、良庆区、横州市、上林县、兴宁区、邕宁区、武鸣区、宾阳县、江南区、隆安县、青秀区)

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、林甸县、龙凤区、肇州县、红岗区、肇源县、让胡路区、萨尔图区)

鹤岗市(兴山区、萝北县、东山区、南山区、绥滨县、工农区、兴安区、向阳区)

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

聊城市(莘县、东阿县、东昌府区、冠县、高唐县、茌平区、临清市、阳谷县)

茂名市(茂南区、高州市、化州市、信宜市、电白区)

泰州市(海陵区、泰兴市、兴化市、高港区、靖江市、姜堰区)

　　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）