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五指山市(昌江黎族自治县、文昌市、陵水黎族自治县、定安县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、保亭黎族苗族自治县、琼海市、东方市、屯昌县、澄迈县、临高县)
新疆维吾尔自治区
沧州市(东光县、肃宁县、任丘市、吴桥县、沧县、新华区、黄骅市、运河区、盐山县、海兴县、孟村回族自治县、泊头市、河间市、献县、青县、南皮县) 阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
西藏自治区
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、个旧市、建水县、开远市、元阳县、红河县、河口瑶族自治县、蒙自市、屏边苗族自治县、弥勒市、绿春县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县)
商丘市(宁陵县、夏邑县、柘城县、永城市、梁园区、虞城县、睢阳区、睢县、民权县)那曲市(比如县、色尼区、巴青县、安多县、双湖县、索县、聂荣县、班戈县、嘉黎县、申扎县、尼玛县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、阿克陶县、乌恰县) 昌吉回族自治州(昌吉市、玛纳斯县、吉木萨尔县、阜康市、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、奇台县)
龙岩市(长汀县、连城县、永定区、上杭县、新罗区、漳平市、武平县)
雅安市(天全县、石棉县、芦山县、汉源县、宝兴县、荥经县、雨城区、名山区)
兰州市(西固区、榆中县、城关区、安宁区、红古区、永登县、七里河区、皋兰县)
来宾市(合山市、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、忻城县、武宣县)
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海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)
怀化市(鹤城区、靖州苗族侗族自治县、会同县、通道侗族自治县、沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、溆浦县、洪江市、芷江侗族自治县、中方县、新晃侗族自治县)
郴州市(嘉禾县、资兴市、桂阳县、桂东县、安仁县、苏仙区、永兴县、汝城县、北湖区、临武县、宜章县)
盐城市(建湖县、滨海县、盐都区、阜宁县、大丰区、响水县、东台市、射阳县、亭湖区)
泸州市(江阳区、古蔺县、合江县、龙马潭区、泸县、纳溪区、叙永县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、乌兰浩特市)
白银市(会宁县、靖远县、景泰县、白银区、平川区)
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衢州市(柯城区、常山县、江山市、开化县、衢江区、龙游县)
张家口市(怀安县、涿鹿县、尚义县、沽源县、崇礼区、万全区、赤城县、怀来县、蔚县、桥西区、宣化区、阳原县、康保县、张北县、桥东区、下花园区)
梧州市(苍梧县、藤县、万秀区、岑溪市、蒙山县、龙圩区、长洲区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
淮安市(涟水县、淮安区、盱眙县、淮阴区、洪泽区、清江浦区、金湖县)
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南通市(崇川区、海安市、通州区、海门区、启东市、如东县、如皋市)
益阳市(南县、安化县、沅江市、桃江县、赫山区、资阳区)
常德市(武陵区、澧县、鼎城区、临澧县、津市市、汉寿县、桃源县、安乡县、石门县)
柳州市(柳江区、柳城县、柳北区、融安县、柳南区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、鱼峰区、鹿寨县、城中区) 阜新市(细河区、新邱区、海州区、太平区、清河门区、阜新蒙古族自治县、彰武县)
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中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)杭州市(桐庐县、西湖区、萧山区、余杭区、上城区、拱墅区、富阳区、建德市、钱塘区、滨江区、淳安县、临安区、临平区)
梅州市(梅江区、大埔县、梅县区、蕉岭县、五华县、丰顺县、平远县、兴宁市) 荆门市(掇刀区、京山市、沙洋县、钟祥市、东宝区)
广州市(天河区、荔湾区、增城区、南沙区、越秀区、花都区、从化区、黄埔区、白云区、海珠区、番禺区)
长治市(长子县、潞城区、沁县、平顺县、襄垣县、屯留区、沁源县、武乡县、上党区、潞州区、壶关县、黎城县)
金华市(武义县、东阳市、义乌市、永康市、金东区、浦江县、兰溪市、婺城区、磐安县)新乡市(红旗区、卫滨区、原阳县、牧野区、凤泉区、辉县市、新乡县、长垣市、获嘉县、卫辉市、封丘县、延津县)
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黄山市(歙县、休宁县、屯溪区、黄山区、黟县、徽州区、祁门县)
喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、岳普湖县、英吉沙县、喀什市、伽师县、麦盖提县、莎车县、泽普县、巴楚县、叶城县、疏附县)
厦门市(湖里区、思明区、同安区、翔安区、集美区、海沧区)
武汉市(汉南区、新洲区、蔡甸区、黄陂区、青山区、汉阳区、江汉区、洪山区、硚口区、武昌区、东西湖区、江岸区、江夏区)
齐齐哈尔市(依安县、建华区、富裕县、甘南县、昂昂溪区、泰来县、克山县、龙沙区、碾子山区、讷河市、梅里斯达斡尔族区、克东县、龙江县、拜泉县、富拉尔基区、铁锋区)
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定西市(临洮县、岷县、陇西县、漳县、渭源县、通渭县、安定区)
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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。